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专家博客:不可量化的指标

watchstor.com  HDS首席存储经济学家/David Merrill丨2009-08-01 12:11 标签:大数据 混合云 数据保护 云存储 服务器虚拟化 

哈佛大学经济学家Mankiw教授近日在他一篇博客中援引了美国政府的消费刺激政策, 并提出了 “不可量化的指标”这一概念。这是一篇有趣的文章,他所提出的反方观点也十分有意思——既经济学是由一大堆不可量化的指标所组成的。Mankiw教授的文章用失业率和统计数字作为论据,指出“在一段固定时间内,社会总共创造了多少个就业机会,这一数字是可以被量化的;然而你无法衡量有多少新增就业机会是由于经济刺激方案而产生的。

正是由于这样的数字不可被量化,因此即使在更严峻的经济形式下,总统仍可以宣称:如果没有经济刺激方案,就不会有这些新增的400万个就业机会。就这一观点,纽约时报评论说:总统所宣称的就业机会数量是基于宏观经济预测,而非实际统计的就业机会。如果我们能够单单凭借宏观预测而不是实际计算就能走出经济困境,那就太神奇了!

同样,我们也可以用相同的观点来审视存储或计量经济学,存储和管理指标是可以被量化的吗?是否这些数字也只是基于宏观推测,而没有进行过实际统计?以下我将分享我最喜欢的几个指标:

·         人均管理的TB容量——这个数据看似只需用总容量除以管理存储的人数就能得出,很简单,对吗?事实上,这个数据是有漏洞的,因为很多存储管理团队同时也在管理服务器、数据备份、灾难恢复测试、开发以及法规遵从等。因此之前计算出的模糊指标最好只用于公司内部,来粗略估计在不增加员工的情况下,可以买进多少额外存储。然而,它并没有准确反映出员工和数据间的有效管理性。

 

·         存储总体拥有成本——我在这一领域做了很多调查,发现这一指标无法描述磁盘上的数据或信息成本。存储的总体拥有成本是容器的成本,但是如果容器大部分是空的、或者充斥着副本或老旧数据,那么该指标则是无意义的。我们最好先量化原始数据或信息的成本。每TB的总体拥有成本都是可以量化的(用总成本数除以总的原始或可用容量)。总体数据拥有成本(D代表数据)和总体信息拥有成本(TCIO, I代表信息)更难量化,但是对数据所有者来说,却更有意义。

 

·         每笔交易的总成本——对于基础设施来说,量化每TBMIP的成本是很好的,但是企业真正关心的是进行每笔交易需要花费多少成本?IT支出占公司总收入的百分比是一个相关指标。但由于很难界定和分离出每笔交易,因此交易成本可能不可量化。

·         总采购成本——现在,这一问题似乎变得很简单了,因为我们可以向采购部门查询除了若干TB的存储,还支出了哪些成本。同样,我们测量的是容器成本,而低成本容器也许能、也许不足以满足业务需求。高级容器虽然成本更高,但企业能够在运营、数据保护、迁移和发现功能等方面获得更高的优势。数据或信息的总采购成本更有意义,但是难以从原始成本中分离出来。

对于流行但不可量化的存储或IT指标,您有何想法?


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