Das leistet DataHub
DataHub erweitert Ihre Unit Economics über die integrierten Datenquellen hinaus – um externe Kosten und Business-Metriken. SaaS-Rechnungen von Drittanbietern, Betriebskosten wie Gehälter und Geschäftsdaten wie Kundenzahlen laufen an einem Ort zusammen.
Externe Kosten und Business-Metriken einlesen
Importieren Sie Kosten aus beliebigen Quellen – zusammen mit Business-Metriken wie Umsätzen und Kundenzahlen für Ihre Unit-Cost-Berechnungen.
FinOps auf alle Ausgaben anwenden
Binden Sie neue Kostenquellen in Ihre bestehenden Allokationen ein, erstellen Sie Reports und legen Sie Budgets über Cloud- und Nicht-Cloud-Ausgaben hinweg fest.
Unit-Cost-Metriken erstellen
Berechnen Sie die Business-Kennzahlen, die wirklich zählen – indem Sie Ihre Kostendaten und Business-Metriken kombinieren.
Business-orientierte Ansichten aufbauen
Verwandeln Sie Unit-Cost-Metriken in Auswertungen für die Führungsebene – in einer Sprache, die das Management versteht und auf die es reagieren kann.
In Ihren gesamten Tech-Stack integriert
Arbeitet nativ mit Ihren Cloud-Anbietern, Datenplattformen sowie DevOps- und SecOps-Tools. Individuelle Integrationen auf Anfrage.
Entdecken
Cloud+ FinOps
Beliebige Kosten- und Geschäftsdaten einlesen
Führen Sie Cloud-Rechnungen, SaaS-Ausgaben, Betriebskosten und Business-Metriken zusammen und berechnen Sie präzise Unit Costs. Teams, die früher stundenlang mit Tabellenkalkulationen gerungen haben, konzentrieren sich endlich auf die Analyse – statt aufs Aufbereiten der Daten.
FinOps-Workflows über Cloud-Daten hinaus denken
Erstellen Sie Allokationen, die Cloud-Kosten, SaaS-Tools und weitere Unternehmensausgaben in einer einheitlichen Business-Sicht bündeln. Definieren Sie Budgets für SaaS-Ausgaben und lassen Sie sich benachrichtigen, sobald Unit Costs unerwartet ausschlagen – noch bevor es Ihr Ergebnis belastet.
Technische Daten in geschäftsrelevante KPIs übersetzen
Statt Kosten pro CPU zeigen Sie Unit Costs, die Technologieausgaben direkt mit dem Umsatz verknüpfen. Finance und Führungsebene erkennen so, ob Technologieinvestitionen die erwarteten Geschäftsergebnisse liefern.
Auf Profitabilität optimieren – nicht nur auf Effizienz
Behalten Sie die Trends Ihrer Unit Economics im Blick und erkennen Sie Hebel, die Margen und Geschäftsergebnisse verbessern. Technische Effizienz ist wichtig – doch der Führungsebene geht es um Profitabilität.
Das Problem
Unit Economics brauchen vollständige Daten – doch die sind über Systeme verstreut
Unternehmen tun sich schwer damit, Cloud-Ausgaben mit dem Geschäftswert zu verknüpfen, weil Kosten- und Umsatzdaten in getrennten Systemen ohne einheitliche Sicht liegen.
Geschäftskontext liegt außerhalb der Abrechnungssysteme
Aussagekräftige Unit Economics kombinieren Umsatzdaten, Kundenmetriken und Betriebskosten – Dinge, die kein Abrechnungsstandard abdeckt. Selbst mit FOCUS-konformen Kostendaten integrieren Teams Business-KPIs nach wie vor manuell.
Finance verliert Zeit mit manueller Datenzusammenführung
Finance-Teams exportieren Cloud-Rechnungen und verknüpfen sie in Tabellenkalkulationen manuell mit Geschäftsdaten. Das Ergebnis: fehleranfällige Workflows, die sich über Wochen ziehen.
Technische Metriken überzeugen im Business nicht
Kennzahlen wie Kosten pro CPU sprechen nur das Engineering an. Ohne geschäftsrelevante Metriken wie Kosten pro Kunde tun sich FinOps-Teams schwer, den Wert der Cloud gegenüber Stakeholdern zu belegen.
Tool-Wildwuchs und zersplitterte Insights
Entscheidendes Infrastruktur-Wissen steckt in einzelnen Köpfen – ein Single Point of Failure, sobald Schlüsselpersonen kündigen oder im Urlaub sind.
Keine Single Source of Truth für die gesamten Technologiekosten
Cloud-, SaaS- und Betriebskosten liegen in getrennten Tools. Ohne einheitliche Sicht lässt sich nicht einmal die einfachste Frage beantworten: Was kostet es eigentlich, einen einzigen Kunden zu bedienen?
Verspätete Reports bremsen Entscheidungen
Wenn Kostendaten erst manuell zusammengetragen werden müssen, kommen Reports Wochen zu spät. Bis dahin haben sich die Ausgabenmuster längst verschoben – und das Zeitfenster zum Handeln ist geschlossen.
Flexible Datenaufnahme – ganz wie Sie möchten
Daten einlesen per CSV, API oder ETL-Framework
Frequently asked
questions
Welche Daten kann ich in DataHub einlesen?
Jede Art von Kosten- oder Business-Metrik: SaaS-Rechnungen, Betriebskosten wie Gehälter, Umsatzzahlen, Kundenzahlen, Transaktionsvolumen und vieles mehr. Wenn es Ihre Unit Economics beeinflusst, kann DataHub es verarbeiten.
Wie gelangen Daten in DataHub?
Auf zwei Wegen: über REST-APIs für die automatisierte, programmatische Aufnahme aus Ihren bestehenden Systemen oder per CSV-Upload für schnelle manuelle Importe. Die meisten Teams starten mit CSV und wechseln mit wachsendem Bedarf zur API.
Kann ich DataHub-Daten in bestehenden DoiT-Reports und -Allokationen nutzen?
Ja. Einmal eingelesen, fügen sich DataHub-Daten nahtlos in Ihre bestehenden DoiT Cloud Intelligence-Workflows ein – Allokationen, Reports, Budgets und Alerts funktionieren auch mit Ihren externen Datenquellen.
Was unterscheidet DataHub von nativen Cloud-Abrechnungsdaten?
Die native Cloud-Abrechnung deckt AWS-, Google Cloud- und Azure-Kosten ab. DataHub ergänzt alles andere: SaaS-Tools, Betriebskosten und Business-Metriken. Zusammen ergibt sich das vollständige Bild für echte Unit Economics.
Benötige ich Engineering-Ressourcen, um DataHub einzurichten?
Nicht zwingend. CSV-Uploads funktionieren ganz ohne Engineering-Aufwand. API-Integrationen sind unkomplizierte REST-Aufrufe, die die meisten Teams in wenigen Stunden einrichten. Die Dokumentation begleitet Sie durch beide Wege.
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