级的解决方案在向外部用户提

有一大堆专门为嵌入式分析解决方案构建的工具所以我想我应该整理这篇文章来展示其中一些工具如何组合在一起以及为什么它们如此出色。本文将探讨几种以数据为中心的堆栈的成本价值比和优势即不同技术和单位成本的定价模型让我们从数据开始让我们开始吧。大多数来自第三方用户的请求都没有那么大。让我们考虑一个经典的数据货币化策略基准测试。与整个饼图相比用户可以访问的粒度数据部分相对较小。您提供的基准测试指标是预先聚合的因此它们比详细数据集小得多。

在这种情况下如果绝大多数需要计算的查询都很小则无需为您的嵌入式分析解决方案配备大规 亚美尼亚电报号码数据 模计算能力。事实上如果你组合一个更轻量供数据的场景中你可以大幅降低单位生产成本。既然如此就没有必要构建海量的计算能力。通过深入了解嵌入式分析堆栈中使用的定价模型可以轻松预测您可以从产品中获得多少投资回报率。理想情况下您使用的技术应该以对数规模扩展或者具有足够低的单位成本以便您可以轻松地在初始采购和早期开发阶段进行投资。



让我们更深入地研究一下如果我们仔细研究常见商业智能工具和语义层的定价模型就会发现我们经常谈论按照用户每个用户提供许可证模型。通常访问平台有一个基本费率可以允许一小部分用户使用任何额外的用户将单独付费按月或按年。就嵌入式分析而言这是最不利的定价方案之一因为随着客户群的增长使用它的价格也会线性扩展。除了单位生产成本明显降低了使用平台的费用之外这里几乎没有什么可节省的。为了进行比较我们看一下中使用的定价模型。