Что такое данные как услуга (DaaS) в технологической отрасли?
Данные становятся все более важными для компаний по всему миру. Настолько, что в наше время его даже называют новой «нефтью», и компании, которые могут добывать этот ресурс, становятся самыми богатыми в мире! Однако, даже если компании смогут собирать и анализировать свои данные и получать некоторую информацию, это мало что им скажет, поскольку по отдельности у них меньше 1% мировых данных. (Если, конечно, это не Google, Facebook и т. Д. !!!) Таким образом, компаниям нужно больше данных, чтобы принимать соответствующие решения в нынешних условиях. Но откуда брать данные?
Вот где пригодятся данные как услуга (DaaS) ! Это позволяет компаниям получать необходимые данные, а также улучшать аналитику данных, сокращать время на получение аналитической информации и повышать надежность своих данных. Но что это за «данные как услуга»? Давайте попробуем сначала ответить на этот вопрос, прежде чем переходить к его ценовым моделям, преимуществам и недостаткам.
Что такое данные как услуга?
Данные как услуга (DaaS) становится популярной концепцией с появлением облачных сервисов. DaaS предоставляется поставщиками данных, которые используют облачные вычисления для предоставления услуг хранения, обработки, интеграции данных и анализа данных компаниям, использующим сетевое соединение. Следовательно, данные как услуга могут использоваться компаниями, чтобы лучше понимать свою целевую аудиторию с помощью данных, автоматизировать часть своего производства, создавать более качественные продукты в соответствии с рыночным спросом и т. Д. Все это в свою очередь увеличивает прибыльность компании, которая Turn дает им преимущество перед конкурентами.
Данные как услуга аналогичны программному обеспечению как услуге, инфраструктуре как услуге, платформе как услуге и т. Д., Которые являются общими услугами, о которых все слышали в мире высоких технологий. Однако DaaS сравнительно новый и только сейчас набирает популярность. Отчасти это связано с тем, что базовые услуги облачных вычислений, предоставляемые компаниями, изначально не были оборудованы для обработки огромных объемов данных, которые являются необходимой частью DaaS. Вместо этого эти службы могли управлять только базовым хранилищем данных, а не обработкой данных и аналитикой в таком большом масштабе. Кроме того, раньше было сложно управлять большими объемами данных по сети, поскольку пропускная способность была ограничена. Однако со временем эти вещи изменились, и теперь дешевое облачное хранилище и увеличенная пропускная способность сделали Data as a Service следующим большим достижением!
Предполагается, что около 90% крупных компаний будут использовать DaaS для получения дохода от данных к 2020 году. Данные как услуга также позволят различным отделам крупных компаний легко обмениваться данными друг с другом и получать полезную информацию, даже если они этого не делают. у нас нет собственной инфраструктуры данных, чтобы справиться с этой задачей. Таким образом, DaaS упростит и ускорит обмен данными для компаний в режиме реального времени, что, в свою очередь, увеличит прибыльность компании.
Модели ценообразования для данных как услуги
Компании, предоставляющие данные как услугу, также устанавливают модели ценообразования на основе доступа к данным, необходимого их клиентам. Эти модели ценообразования обычно делятся на два вида: модели на основе объемов и модели на основе типов данных. Давайте рассмотрим их подробнее:
1. Модели на основе объема
В моделях на основе объема поставщики данных взимают плату со своих клиентов в зависимости от объема данных. Эти модели далее подразделяются на ценообразование на основе количества и услуги с оплатой за звонок . При ценообразовании на основе количества поставщики данных взимают плату в зависимости от количества данных, которые компания хочет использовать. Хотя это самый простой метод ценообразования, он не справляется с ситуацией, когда ценность данных превышает их цену. Поставщики данных также могут использовать подход «пожарного шланга», при котором они предлагают неограниченное количество данных компаниям по определенной цене. Помимо ценообразования на основе количества, поставщики данных также могут использовать услуги с оплатой за вызов. Это лучше всего, когда компаниям требуется меньшее количество данных, а поставщики данных просто взимают плату за каждый вызов API компанией.
2. Модели на основе типов данных
В моделях, основанных на типах данных, поставщики данных взимают со своих клиентов плату в зависимости от типа данных, которые им требуются, а не на основе объема данных, которые они используют. Следовательно, данные оцениваются в соответствии с их атрибутами, и более сложные или подробные данные могут быть дороже. Некоторыми примерами типов данных могут быть географические данные, исторические данные, медицинские данные, финансовые данные и т. Д. Но в целом для поставщиков данных лучше, если они объединят модели ценообразования на основе объема и типа данных и взимают плату на основе количество и тип данных. Это гарантирует, что и поставщики, и их компании-клиенты получат максимальную выгоду от использования данных как услуги.
Каковы преимущества данных как услуги?
1. Минимальное время настройки
«Данные как услуга» требуют минимального времени на настройку, так как компании могут немедленно начать хранить и обрабатывать данные от поставщиков данных. Компании также получают доступ к данным от сторонних поставщиков, что означает, что данные уже организованы и готовы к использованию. Таким образом, компаниям не нужно тратить столько времени на сбор и очистку данных, как если бы они собирали данные с нуля. Это особенно полезно для тех компаний, у которых нет аналитики данных и машинного обучения в качестве основного бизнеса, но они просто хотят использовать данные для принятия более эффективных решений в своей области.
2. Экономия затрат
Внедрение управления данными с нуля обходится дорого, но эти расходы сокращаются за счет использования данных как услуги. Большинство поставщиков DaaS имеют определенные планы подписки для компаний, которые можно купить по фиксированной цене в зависимости от объема или типа данных. Это означает, что компании не нужно финансировать все более сложные механизмы сбора данных, но они могут покупать то, что они хотят, и платить только за это. Компании также могут выбирать ресурсы, которые они хотят выделить для данных, и увеличивать или уменьшать их по мере необходимости.
3. Простота использования
Компаниям сравнительно легко внедрить «Данные как услугу», а не собирать, очищать и анализировать данные с нуля. Большинство компаний, предлагающих DaaS, имеют заранее созданные пакеты различных услуг передачи данных в зависимости от типа или объема данных, которые могут покупать другие компании. Компании также могут легко получить доступ к данным, потому что архитектура данных для DaaS довольно упрощена. В дополнение к этому, если компании необходимо изменить свои требования к данным, перенести данные географически или выполнить какие-либо другие модификации данных, их относительно легко реализовать.
4. Варианты масштабируемости
Данные как услуга более масштабируемы, чем система данных на базе отдельной компании, поскольку компании могут решать, сколько ресурсов выделить для анализа данных, и увеличивать или уменьшать их. Компании могут начать с небольших проектов, использующих DaaS, просто чтобы убедиться, что данные полезны. А позже, когда компании будут более уверены в своих проектах и лучше осведомлены о своих данных, они всегда смогут масштабировать свои проекты по мере изменения корпоративных требований со временем.
Каковы недостатки данных как услуги?
1. Пониженная безопасность
Поставщики данных должны делиться своими данными с компаниями, которым требуются данные как услуга. Однако это делает данные уязвимыми, поскольку их необходимо перемещать из облачной инфраструктуры в локальное хранилище по сети. Данные не так безопасны, как если бы они просто хранились в локальном хранилище за брандмауэрами и не перемещались. Поэтому компаниям необходимо предусмотреть дополнительные меры безопасности для хранения и передачи данных между разными серверами, чтобы гарантировать, что данные не будут украдены, переданы ненадлежащим образом или подделаны.
2. Повышение доверия к третьим сторонам.
Данные как услуга по умолчанию подразумевают, что компании полагаются на своих поставщиков услуг, которые предоставят им данные, необходимые для анализа данных в соответствии с требованиями своей компании. Хотя это неплохо, так как компании получают множество преимуществ и идей при минимальных инвестициях в DaS, это означает, что компании могут пострадать, если есть недопонимание или ошибки в данных или любые другие проблемы между ними и их поставщиками услуг. .
3. Ограниченные возможности
Поставщики данных предоставляют данные компаниям на основе финансовой выгоды и типа данных, которые требуются компаниям. Однако они могут ограничивать инструменты, которые компании могут использовать для извлечения смысла из данных. Поставщики DaaS следят за тем, чтобы компании могли использовать только предоставленные ими инструменты для данных, а не их инструменты или индивидуальные решения для анализа данных. Однако, если компании собирают свои данные, они могут анализировать их, как бы они ни хотели получить практическую информацию. Таким образом, компании должны гарантировать, что они используют DaaS только тогда, когда выгода перевешивает затраты на разработку их систем сбора и анализа данных.
4. Увеличение времени передачи данных.
Данные как услуга подразумевают передачу больших объемов данных от поставщиков данных компаниям-клиентам. Однако это может занять много времени из-за ограничений полосы пропускания. Это может создать серьезные проблемы со временем для компаний, которым необходимо часто передавать данные в и из облачной инфраструктуры DaaS и в локальное хранилище компании. В таких ситуациях можно использовать сжатие данных и периферийные вычисления для увеличения скорости передачи данных и сокращения необходимого времени.