很多企業不僅將數據即服務(DaaS)視為一種獨特的收入渠道，而且還將其視為通過情報重塑商業世界的一種途徑。數據和分析的重要性日益提高，也正推動著數據即服務重要性的提高。外部DaaS服務使企業可以輕松訪問外部數據，而內部DaaS服務使企業更容易實現分析民主化，并增強業務用戶的能力。因此，以下將討論DaaS的好處和最新發展趨勢。

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什么是DaaS?

數據即服務(DaaS)是一種數據管理策略和一種部署模型，它以云計算為重點，以提供各種與數據相關的服務，例如存儲、處理和分析。DaaS利用了流行的SaaS模式，通過這種模式，客戶可以使用通過網絡交付的基于云計算的軟件應用程序，而無需為特定數據集上的特定任務部署專用硬件服務器。

DaaS是一種架構，而不是單一供應商提供的技術。因此，它提供了多種方式來傳遞、收集和處理來自以不同格式的各種來源的數據。DaaS中包含的技術是：

• 信息生命周期管理解決方案。
• 數據建模/質量/復制/轉換。
• 內容管理。

DaaS業務通常是基于訂閱的，客戶在其中購買一系列服務或選擇性服務。全球各地的DaaS供應商向客戶收取費用的定價模型主要屬于基于數量的定價，即供應商根據客戶希望使用的數據量向客戶收費，并根據每次使用的服務付費，供應商會根據客戶到API的每次使用收取費用。

DaaS的好處是什么?

對于選擇DaaS作為數據相關操作的主要交付機制的企業來說，采用DaaS有很多好處。通過使用DaaS將數據存儲在集中式基礎設施中，企業可以在基礎設施投資方面獲得規模經濟的好處。它還有助于促進技能集的標準化，以提高管理效率。此外，它還為跨組織共享數據提供了更多機會，從而導致更多的協作和知識共享。

以下進行更詳細的了解：

(1) 數據質量

用戶通過數據服務訪問數據。由于數據服務是單一的更新點，因此更容易跟蹤數據更改，從而可以提高數據質量。

(2) 敏捷性

DaaS通過以靈活但簡單的方式公開數據來提高訪問必要數據的速度。用戶可以快速采取行動，而無需全面了解數據的存儲位置或索引方式。敏捷性是DaaS的最重要優勢之一，它有助于縮短DaaS用戶的上市時間。

(3) 財務靈活性

DaaS允許企業在投資和運營費用之間進行權衡。企業可以使用DaaS來啟動服務，而無需投資系統和人員來管理其數據。此外，DaaS減少了源系統的容量，削減了許可、MIPS和硬件的成本。DaaS還可以幫助企業節省維護成本。

(4) 增強工作流程

數據即服務模型通常不會中斷核心流程，而是增強工作流?？蛻趔w驗之旅和對行業的深刻理解需要幫助，以立即為企業提供價值。很少有客戶要求額外的儀表板，因此數據服務公司通常會遵循默認的設計策略，將其集成到最終用戶，并解決定義明確的客戶問題。

DaaS的發展趨勢

(1)提供洞察服務

許多初創公司正在向上游轉移，專門研究數據可視化、數據驅動的見解和決策工具，直接為業務分析師和決策者提供服務。隨著各種傳感器的問世，很多企業還在設計面向最終客戶，以數據為依據的見解：例如高爾夫俱樂部可為客戶提供有關如何改進比賽的信息。

(2)自動化見解

隨著洞察服務向上游轉移，所有事物與每個人的聯系意味著現在可以跟蹤和優化以前不可見的流程?？梢宰詣踊囊磺卸紝崿F自動化，從而取代模擬和人工實施流程。可以實現數字化的所有事物都將實現數字化，并且企業業務模型的每個方面都將通過采用數據驅動的組織設計而發生變化。

(3)基準測試

當將企業的績效與同行的績效進行比較時，數據即服務是一種有用的工具。借助DaaS，企業可以訪問全球數據并創建基準測試報告，其中可能包括財務績效、營業額、領導效率以及百分位數的細分。

(4)商業智能

企業可以將其數據作為服務提供給內部用戶，以促進商業智能。DaaS簡化了數據標準化，統一了不同的數據源、數據虛擬化和分析自動化。數據科學家可以實時訪問數據，以便他們可以動態地執行數據的任何必要轉換和集成，并解釋數據以進行決策。

數據即服務類別

支持數據即服務的技術可以分為以下幾類：

(1)數據集成

數據集成工具能夠選擇、準備、提取和轉換數據，并將數據從不同的來源傳輸到一個集中的來源。

• Talend數據集成軟件：這是一種企業數據集成軟件，用于跨云平臺或內部部署設施連接、訪問和轉換任何數據。
• Informatica Powercenter：這是一種數據集成工具，提供了從不同來源訪問和獲取數據以及對數據進行處理的功能。

(2)數據虛擬化

Data Virtuality是一個數據集成和管理平臺，用于即時數據訪問、數據集成和數據治理。

• Microsoft SQL Server：一種關系數據庫管理軟件，用于存儲和檢索其他應用程序使用的數據。
• IBM Db2：基于人工智能的混合數據庫管理軟件，可在內部部署設施或云平臺中管理結構化或非結構化數據。Db2基于智能通用SQL引擎構建，旨在實現可擴展性和靈活性。

(3)自助數據準備

自助數據準備工具可幫助企業實現數據的民主化。它賦予分析功能以大規模探索復雜數據，并更好地控制最終分析輸出的能力。