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解讀數據即服務(DaaS)的優勢及發展趨勢

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全球各地的眾多企業不僅正在將數據即服務(DaaS)視為一種獨特的收入渠道,還將其視為通過極具競爭力的情報重塑商業世界的一種途徑。

全球各地的眾多企業不僅正在將數據即服務(DaaS)視為一種獨特的收入渠道,還將其視為通過極具競爭力的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,這在一定程度上也推動了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,在本文中,我們將討論DaaS的優勢及其最新的發展趨勢。

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什么是DaaS?

數據即服務(DaaS)是一種數據管理策略和部署模型,其以云計算為重點,以提供各種與數據相關的服務,例如存儲、處理和分析。DaaS利用流行的軟件即服務(SaaS)范式,通過該范式,客戶能夠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、收集和處理來自各種來源的不同格式的數據。DaaS類別中包含的技術是:

  • 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。如今,市場上有數百個DaaS供應商,他們向客戶收費的定價模型主要屬于基于數量的定價,即供應商根據客戶需要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。

數據即服務的優勢是什么?

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,DaaS確實存在很多優勢。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收益。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,從而帶來更多的協作和知識共享。

更具體地來說,其優勢主要包括:

(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通過靈活且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,它可以幫助DaaS用戶縮短市場投放時間,以便快速搶占市場。

(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

數據即服務模型通常不會破壞核心流程,反而會增強工作流。客戶旅程(傳統的客戶旅程購買周期指考慮、評估、購買、售后和持續的再購買)以及對行業的深刻理解有助于其快速為企業提供價值。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) 自助服務見解

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,眾多企業還正在設計面向最終客戶的“數據驅動型”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。可以自動化的一切都將實現自動化,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

當您想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(BI)

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: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)

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(AI)的混合數據庫管理軟件,可以在本地或云中管理結構化或非結構化的數據。Db2基于智能通用SQL引擎構建而成,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以幫助企業實現數據民主化。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。

  • Pentaho 7.0:Pentaho 7.0除了提供整合數據集成和分析的功能外,還具有用于加速和提升數據準備流程的功能。

本文翻譯自:https://apiumhub.com/tech-blog-barcelona/data-as-a-service-daas-benefits-trends/

 

責任編輯:趙寧寧 來源: 嘶吼網
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