什么是数据即服务 (DaaS)?

数据即服务 (DaaS ) 是一种数据管理策略,旨在利用数据作为业务资产来提高业务敏捷性。它是 “即服务” 产品的一部分,这种产品以软件即服务 (SaaS) 为开端,自 20 世纪 90 年代互联网扩张以来越来越受欢迎。与其他 “即服务” 模式类似,数据即服务提供了一种方法来管理组织每天生成的大量数据,并在整个企业中交付这些有价值的信息,用于数据驱动的决策。

数据即服务图

数据即服务方法侧重于通过 API 按需提供各种来源的数据。由于旨在简化对数据的访问,它可以提供精选的数据集或数据流,以各种格式使用,通常使用数据虚拟化进行统一。事实上,数据即服务体系结构可能包括一系列数据管理技术,包括数据虚拟化、数据服务、自助分析和数据编目

从本质上讲,数据即服务为企业提供了一种利用其日益庞大和复杂的数据源的方法,为用户提供最重要的洞见。对于任何希望将数据转化为真正价值的企业来说,这种数据的大众化至关重要。它提供了一个巨大的机会,实现组织的数据货币化,并借助更加以数据为主的业务运营和流程方法获得竞争优势。

数据即服务有什么好处?

数据即服务的潜在影响是巨大的。而且,不仅限于收入方面,如果加以成功利用,数据即服务还可以使整个组织及其客户受益。以下是数据即服务在一段时间内可能为企业带来的一些主要好处:

  • 数据货币化:对于当今大多数公司来说,拥有足够的数据不再是一个主要问题。组织和运行这些数据才是当今市场中最大的挑战。尽管许多首席执行官对数据货币化计划投入了大量资金,但很少有人成功利用了其数据的全部价值。数据即服务可能是实现这一目标的关键途径。提高数据可访问性就可以做到。
  • 降低成本:充分利用企业的所有数据源、发现洞见并将这些洞见传递到企业的不同领域以更明智地采取操作,可以大大减少在错误决策上花费的时间和金钱。数据即服务意味着少直觉、多依据数据作出决策,减少在毫无意义、信息不足的工作上浪费资源。此外,数据即服务可以通过使用预测分析来了解消费者行为和模式、更好地服务客户并获得忠诚度,帮助公司开发个性化的客户体验。
  • 加快创新:将数据即服务视为开启增长的大门。如果业务以数据为中心,很快就会出现增长。这是因为依据数据的策略允许以更低的风险进行更多的创新。当值得信赖的数据提供给不同部门和团队时,基于这些数据的创意就更有可能获得企业其他领域的认同,并在付诸实践之后最终取得成功。有了可为新计划提供信息和刺激增长的数据,创意就会加快实现。
  • 灵活决策:数据即服务为许多企业提供了一个很好的机会,可以将数据视为重要的业务资产,用于更具战略性的决策和有效的数据管理。它可以结合内部和外部数据源,例如客户、合作伙伴和开放数据源,从而全面了解业务。通过端到端 API 为特定业务用例, 数据即服务还可以提供快速交付数据以进行专门分析。数据即服务可以帮助支持自助式数据访问,通过直观的自助服务目录简化企业用户数据访问。这可以减少搜索数据所花费的时间,并增加分析和处理数据的时间。
  • 数据驱动型文化:打破数据孤岛并让团队获得他们所需的数据是当今企业面临的巨大挑战。数据即服务使企业能够从不断增长的数据源中交付集成数据,从而形成数据驱动型文化,并普及数据在日常流程中的使用。数据即服务还通过可重复使用的数据集,帮助公司管理当前日益增长的数据和数据复杂性,以实现更广泛的数据利用。这些可重复使用的数据资产可以促进企业间和企业内部共享,从而建立对业务的核心理解。通过开放对关键数据资源的访问权限,数据即服务可以帮助组织将数据付诸业务实践。
  • 降低风险:数据即服务可以帮助消除决策过程中经常使公司面临风险的一些个人偏见。靠猜测行事的企业往往会失败。依赖数据即服务提供商的企业可以靠数据采取正确的操作并取得成功。借助数据即服务,公司可以利用数据虚拟化和其他技术,通过可重复使用的数据服务访问、合并、转换和交付数据,从而优化查询性能并确保数据安全性和治理。这样,数据即服务有助于降低因数据视图冲突或不完整或者数据质量不佳带来的风险。
数据即服务概述
提供内部和外部客户所需的灵活数据服务
了解如何开始使用 TIBCO 的数据即服务

数据即服务应用程序

不同的业务团队和部门可以使用数据即服务来改进流程,包括以下内容:

  • 销售和市场营销
  • 供应链和库存管理
  • 卓越运营
  • 制造优化
  • 企业决策
  • 研究与开发
  • 人力资源

数据即服务还在各个行业中成功实施,包括:

  • 电信
  • 金融服务
  • 政府/公共部门
  • 零售
  • 旅游
  • 能源
  • 物流
  • 医疗

数据即服务面临的挑战

尽管许多业务用例可能受益于数据即服务,但是组织在进行投资之前应该注意几个挑战。

组织在应用数据即服务时可能面临的第一个挑战是数据的复杂性。数据即服务处理整个组织的所有数据,而不仅仅是一个需要解决的领域或问题,这意味着此类项目的路线图必须全面,并且可能需要时间才能正确执行。对于不堪非结构化数据集重负的大型公司来说,情况尤其如此。

同时,数据即服务也可能具有挑战性,因为它通常需要一个公司范围的战略,并且可能需要最高管理层的指导。事实上,它往往需要付出更大的努力才能使组织更多依据数据、打破数据孤岛和实现数据使用大众化。

最后,鉴于当今数据安全威胁越来越复杂,安全性必须成为任何数据即服务实施的首要问题。这意味着确保将适当的数据治理、安全性、隐私和其他数据质量控制应用于新的数据即服务组件。所有数据资产也应该有充分的文档记录并可定位。

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