更高的成熟度与更高的投资回报率和商业价值相关。对 Kafka 而言，问题不仅在于大多数企业在使用上并不特别成熟，而且成熟度在组织内部疯狂地乒乓球，从部门到部门，或逐个集群。因此，Kafka 为该企业产生的 ROI 也是如此。

1. 更高的管理开销。管理 20 个三节点 Kafka 集群比管理单个 60 节点集群需要更多的时间和工作。如上所述，每个集群可能运行不同版本的 Kafka 和应用程序。它们可以使用不同的工具和 SLA 进行管理，和/或分散在各种本地和第三方云位置。Kafka 的复杂性和已经很高的操作要求加剧了这种情况。不合作的团队不会在整个公司范围内开发最佳实践。这会导致更多的工作。这最终会转化为更多的成本。
2. 没有规模效益。单个统一客户可以将其服务器、存储和云需求捆绑在一起，以协商 Kafka 许可证的批量折扣或服务提供商的托管合同。二十个较小的客户没有这样的机会。更激进的是，公司可以将分散的小型集群整合到一个共享许可证、存储和带宽的集群中。这比必须配置多个集群更容易管理。此外，这减少了当您拥有多个集群并且对它们的可见性低时导致的昂贵重复数据的增加，即数据孤岛。并且可以在不影响安全性的情况下创建这样的多租户系统。
3. 更多的数据盲点和数据错误。Kafka已经是出了名的难以管理。有太多选项需要手动设置和指标需要观察。即使是最有经验的 Kafka 管理员部署 Kafka 集群，也会随着时间的推移造成消费者滞后，或导致副本不同步，从而导致数据丢失。这不是管理员的错，也不是 Kafka 的错。这是异构数据管道的动态特性，可抽取大量数据并适应快速变化的业务条件。但是，如果没有对 Kafka 生产者-主题-消费者谱系等事物的集中可见性和洞察力，Kafka 管理员就不可能实时收到瓶颈和数据错误的警报。平均解决时间 (MTTR) 也会激增。问题激增，因为管理员缺乏跨基础设施、数据层和管道关联事件并预测未来问题的能力。这使得 Kafka 管理员和您的数据运营团队的其他成员处于持续的救火模式，这最终会摧毁即使是最好的团队的士气。
4. 没有时间进行创造商业价值、导致创新停滞的变革性项目。Kafka 有可能改变您公司的运营流程和业务模式。客户个性化、供应链管理和物流、欺诈检测和网络安全等实时 Kafka 用例可以将您的公司转变为数据驱动的颠覆者。以公司 ACERTUS 为例，该公司围绕 Kafka 构建了一个自动化的端到端车队管理系统，这在第一年就产生了 1000 万美元的收入，并取代了一个主要是手动的系统。不幸的是，由于上述原因，对于大多数 Kafka 用户来说，这种潜力仍未实现。大多数 Kafka 用户甚至没有时间从过时且低效的 Lambda 架构（具有用于实时和批处理应用程序的多个管道）升级到流线型、以流为中心的 Kappa 架构。