Сколько стоит внедрение (настройка) сквозной аналитики?

Попробуем разобраться с этим вопросом. Чтобы максимально быстро приблизиться к ответу определимся, что считать мы будем именно собственное решение, а не стоимость сервиса сквозной аналитики. Про плюсы минусы этих вариантов можно поговорить отдельно, ставьте палец вверх, если интересно. 👍

Я не дам ответа в конкретных цифрах, сколько вам потребуется для внедрения сквозной аналитики, но назову основные этапы, варианты решений. Исходя из ваших объемов, сложности и внутренних ресурсов вы сможете сделать примерный вывод для себя.

Итак, решаем внедрить сквозную аналитику, прикинем, какие средства необходимы для этого сложив из отдельных блоков нашу систему:

◻️ Внутренние ресурсы на подготовку. Проверяем есть ли необходимые регламенты, интеграции между системами и пр. Выполнить можно своими силами после консультации со специалистом, который определит перечень для проверки. Затраты – заработанная плата специалиста, возможно платная консультация стороннего эксперта

◻️ Доработка внутренних процессов, CRM, настройка интеграций. Тут уже сложнее и только своими силами можно не обойтись. Может потребоваться разработчик, интегратор CRM и пр. специалисты, возможно это все один человек на вашем проекте

◻️ Проверка работы интеграций и сбора данных. Можно выполнить самостоятельно после консультации эксперта или сразу его привлечь для оперативного прохождения этапа

◻️ Настройка выгрузки данных во внешнее хранилище. Опять два варианта. Делаем все сами (силами разработчиков) или используем ETL сервис. В одном случае зарплата/оплата услуг, во втором регулярные платежи

◻️ Хранилище данных. Опять же, есть выбор. Поднять собственный сервер или приобрести/использовать облачные решения. Выбор зависит от внутренних требований безопасности, возможности администрировать сервер и т.п. По стоимости зависит от объема данных и выбранного варианта. Можно настроить сервер и «забыть» о нем, а можно иметь большой объем данных с различными источниками и его необходимо администрировать. В облаке на небольших объемах будет относительно дешево, на больших дороже.

◻️ Обработка данных. Можно просто из хранилища забрать исходные данные для работы, а можно выполнить трансформацию и подготовить витрины данных, с которыми далее взаимодействовать.

◻️ Визуализация данных. Можно на open source решении сделать, а можно в PowerBI (либо ином платном ПО). Платные BI инструменты более функциональны, open source надо развернуть у себя на сервере (ресурс администратора, DE или разработчика)

⁉️ Ну назови цифру! Из своей практики проект с облачным хранилищем Big Query, ETL как сервис и визуализация в PowerBI с моей стороны занимает в среднем 50 часов. Работы на стороне проекта сильно индивидуальны. Где-то за день решают все вопросы, где-то встречаемся несколько раз – обсуждаем с разработчиками и пр. участниками, в итоге задача растягивается на недели.

✅ Итого: считаем затраты на внешних специалистов, добавляем затраты на свои внутренние ресурсы