大数据项目面临着重大的成本挑战，主要原因是数据规模和处理的复杂性。这些成本通常源于基础设施、工具和人工。例如，存储 TB 级或 PB 级的数据需要昂贵的存储解决方案，而处理这些数据需要强大的计算资源。此外，专门的工具和熟练的人员增加了财务负担。下面，我们将这些挑战分解为三个关键领域：基础设施和存储、工具和许可，以及运营开销。
首先，基础设施和存储成本是主要的障碍。存储大型数据集通常需要基于云的解决方案，如 AWS S3 或 Google Cloud Storage，它们根据容量和访问频率收费。例如，在云存储层中存储 1PB 的数据每月可能花费数万美元。本地解决方案并不一定更便宜，因为它们需要对硬件、维护和能源进行前期投资。处理这些数据还需要可扩展的计算资源（例如，Spark 集群），如果工作负载没有优化，这可能会变得非常昂贵。一个在大型集群上运行数小时的调整不当的作业可能会浪费数千美元的计算时间。用于容错的数据冗余（例如，跨区域复制数据）进一步放大了存储和传输成本。
其次，工具和许可费用加起来很快。许多大数据技术，如专有数据库或企业级 ETL 工具，都附带高昂的许可费用。例如，商业数据集成平台可能会按节点或数据量收费，从而使得成本随着数据集的增长而变得不可预测。开源替代方案（例如，Apache Kafka 或 Flink）降低了许可成本，但需要大量的工程工作来配置、维护和扩展。用于专门任务（如实时分析或机器学习）的工具通常需要额外的基础设施（例如，用于模型训练的 GPU）。团队可能还需要承担第三方服务的费用，如监控（例如，Datadog）或数据治理平台，这些对于管理复杂管道至关重要。
最后，运营开销，特别是人工和维护，是一种隐藏的成本。构建和维护大数据系统需要分布式系统、云基础设施和数据工程方面的专业知识。雇用或培训具有这些技能的开发人员非常昂贵。例如，专门从事 Spark 优化的数据工程师的薪水可能高于通才开发人员。集群扩展、安全更新和管道监控等维护任务也会消耗时间和资源。由于模式更改或资源争用而中断的管道可能导致停机和紧急修复，从而使团队偏离核心开发。随着时间的推移，设计不良的系统（例如，未优化的查询或脆弱的工作流程）中的技术债务可能会加剧这些成本，使得项目在没有持续投资的情况下无法持续。