Inleiding

FinOps (Financial Operations) binnen strategische data-initiatieven zorgt voor transparant kostenbeheer en waarde-optimalisatie, zodat investeringen in dataproducten direct bijdragen aan bedrijfsdoelstellingen en ROI. Terwijl bedrijven data mesh omarmen om data-eigenaarschap te decentraliseren, wordt FinOps essentieel om niet alleen cloudkosten te beheren, maar ook de strategische en financiële waarde van dataproducten inzichtelijk te maken.

Moderne platforms zoals Snowflake bieden hier krachtige ondersteuning voor met mogelijkheden zoals tagging, metadata-analyse en kostenmonitoring. Door data als een product te benaderen en gebruik te maken van zulke tools, kunnen organisaties met een goed FinOps-raamwerk niet alleen kosten per domein of workload meten, maar door waarde meetbaar te maken ook inzichtelijk krijgen welke dataproducten daadwerkelijk waarde toevoegen aan de business.

In deze blog verkennen we de uitdagingen en strategieën van FinOps binnen een gedecentraliseerde data mesh-architectuur en hoe Snowflake kan worden ingezet om kostenverdeling per dataproduct en het kwantificeren van strategische waarde concreet en schaalbaar te maken.

FinOps en dataproducten als strategische bedrijfsmiddelen

Dataproducten moeten worden behandeld als volwaardige strategische bedrijfsmiddelen vergelijkbaar met softwareproducten. Net als in softwareontwikkeling hebben dataproducten kostencomponenten zoals ontwikkeling, onderhoud en operationele kosten, maar juist ook een potentiële strategische waarde die ze genereren. Dit laatste kan variëren van betere besluitvorming en procesoptimalisatie tot nieuwe omzetstromen, verbeterde klantbeleving en AI-gedreven innovatie.

Een effectief FinOps-model gaat verder dan alleen kostencontrole: het helpt bedrijven de business impact en strategische waarde van hun dataproducten inzichtelijk te maken. Dit betekent dat niet alleen cloud- en infrastructuurkosten moeten worden gealloceerd en beheerd, maar vooral dat de relatie tussen investering en rendement in kaart moet worden gebracht.

Strategische Investeringen in Data Producten

Bedrijven investeren in FinOps binnen een data mesh-architectuur om kosten te optimaliseren en tegelijkertijd strategische waarde te realiseren. Enkele belangrijke gebieden waarin bedrijven investeren:

• Financiële waarde: kostenoptimalisatie en nieuwe verdienmodellen door data-sharing en abonnement-gebaseerde data-diensten.
• Operationele efficiëntie: slimmere beslissingen en procesoptimalisatie met AI en automatisering.
• Klantwaarde en marktpositie: realtime customer analytics en gepersonaliseerde marketing.
• Risicobeheer en compliance: governance en security maatregelen voor data privacy en regelgeving.
• Innovatie en groei: AI, machine learning en externe data-integraties om nieuwe marktkansen te ontdekken.

 
Een goed ingericht FinOps-raamwerk zorgt ervoor dat deze investeringen meetbaar en sturend worden gemaakt waardoor organisaties gericht middelen kunnen toewijzen aan data producten die daadwerkelijk bijdragen aan bedrijfsdoelstellingen en innovatie.

Dit diagram laat zien hoe een dataproduct in verbinding staat met meerdere domeinen, waaronder zakelijke waarde (zoals financiële en strategische impact), kostenelementen (zoals technologie- en personeelskosten), en governance-aspecten (zoals metadata, normen en kwaliteit). Het onderstreept de multidimensionale benadering die nodig is om dataproducten effectief te beoordelen en te beheren.

Kosten en waarde van dataproducten inzichtelijk maken

Eén van de kernprincipes van FinOps in een data mesh-omgeving is het transparant toewijzen van kosten aan specifieke dataproducten en het meten van de waarde die ze opleveren. In de praktijk zijn de kosten van een dataproduct echter verspreid over meerdere technologieën en processen, zoals data pipelines, ETL-tools, cloud storage, compute resources en API-kosten. Dit maakt het complex om een helder beeld te krijgen van de werkelijke investeringen en operationele (OPEX) kosten per dataproduct en hoe deze zich verhouden tot de gegenereerde waarde.

Een effectief FinOps-model vereist daarom een brede en gestructureerde aanpak die niet alleen inzicht geeft in het verbruik binnen een specifiek dataplatform, maar ook rekening houdt met ondersteunende technologieën en processen. Door zorgvuldige kostenallocatie en monitoring kunnen organisaties een holistisch beeld krijgen van de totale kosten en strategische waarde van hun dataproducten, wat helpt bij datagedreven investeringsbeslissingen en optimalisatie.

Het succesvol toepassen van FinOps-principes in een data mesh vereist niet alleen organisatorische afspraken, maar ook technologische ondersteuning. Hier komen moderne dataplatformen zoals Snowflake in beeld: zij bieden de benodigde tools, zoals gedetailleerde metadata, verbruiksstatistieken en query tagging om kosten, efficiency en waarde van dataproducten op een gestructureerde manier te analyseren en te beheren.

Deze mechanismen maken het mogelijk om componenten van dataproducten binnen het platform beter te identificeren en te analyseren. In deze blog bespreken we enkele concrete implementaties in Snowflake om kosten en waarde van dataproducten effectief inzichtelijk te maken.

Object tagging voor kostenbeheer en strategische waarde

• Gebruik tags om kosten toe te wijzen aan specifieke dataproducten en teams.
• Combineer deze kosteninformatie met business metrics om de impact en ROI van dataproducten te meten.
• Voorbeeld:

• Door tagging te combineren met ACCOUNT_USAGE views – die gebruiks- en kosteninformatie per object beschikbaar maken – kan niet alleen budgetbewaking en rapportage worden geautomatiseerd, maar kunnen ook waarde-indicatoren worden geanalyseerd.

Structureren van database- en warehouse-objecten voor waardebepaling

Om de strategische waarde van dataproducten te bepalen, moeten kosten en prestaties worden geanalyseerd in relatie tot business KPI’s:

• Dataproduct taggen: gebruik aparte databases of schema’s per dataproduct om eigendom en kosten beter te scheiden.
• Cost Center tagging: warehouse-resources delen tussen teams, terwijl tagging van warehouses, credit consumptie helpt identificeren van specifieke kosten, door ze op query niveau toe te wijzen aan dataproduct objecten en ontwikkelstap.
• Definiëren en koppelen van waarde: koppel gebruiksstatistieken aan business impact, bijvoorbeeld door het aantal beslissingen dat op een dataproduct wordt gebaseerd te meten.
• Definiëren van budgetten en vergelijken met verbruik per dataproduct. Dit om kosten in te perken, budgetoverschrijdingen te voorkomen en actieve notificaties in te stellen bij budgetoverschrijding.

Interactieve waardeanalyse met een custom Streamlit applicatie en active notificaties door middel van budgets

Een maatwerk Streamlit-applicatie kan organisaties helpen om de ontwikkel- en beheerkosten inzichtelijk te krijgen. Door een dashboard te bouwen dat Snowflake metadata en query-logs analyseert, kunnen bedrijven inzicht krijgen in hoe data producten worden gebruikt en welke kosten ze genereren. Door de waarde van elk data product vervolgens toe te kennen, worden de kosten en waarde inzichtelijk.

Voorbeeld Snowflake FinOps implementatie

Identificeren van kosten per data product → Extractie van Snowflake metadata, door gebruik te maken van object tagging en query logs en deze aan elkaar te relateren.

Realtime dashboards bouwen → Gebruik Streamlit om interactieve grafieken en tabellen weer te geven en deze te koppelen aan business KPI’s om strategische inzichten te verkrijgen.

Met deze aanpak kunnen organisaties niet alleen kosten per dataproduct nauwkeurig toewijzen, maar ook proactief optimaliseren waar nodig en strategische beslissingen nemen over hun data-investeringen.

Conclusie

Een data mesh-omgeving vereist een FinOps-aanpak die verder gaat dan kostenbeheer: het draait om het bepalen van de waarde van dataproducten. Door gebruik te maken van Snowflake’s monitoring, tagging en optimalisatie-functionaliteiten, kunnen organisaties niet alleen kosten transparant maken, maar ook strategische beslissingen nemen over investeringen in dataproducten.