很多企业不仅将数据即服务(DaaS)视为一种独特的收入渠道，而且还将其视为通过情报重塑商业世界的一种途径。数据和分析的重要性日益提高，也正推动着数据即服务重要性的提高。外部DaaS服务使企业可以轻松访问外部数据，而内部DaaS服务使企业更容易实现分析民主化，并增强业务用户的能力。因此，以下将讨论DaaS的好处和最新发展趋势。
什么是DaaS?
数据即服务(DaaS)是一种数据管理策略和一种部署模型，它以云计算为重点，以提供各种与数据相关的服务，例如存储、处理和分析。DaaS利用了流行的SaaS模式，通过这种模式，客户可以使用通过网络交付的基于云计算的软件应用程序，而无需为特定数据集上的特定任务部署专用硬件服务器。
DaaS是一种架构，而不是单一供应商提供的技术。因此，它提供了多种方式来传递、收集和处理来自以不同格式的各种来源的数据。DaaS中包含的技术是：
- 信息生命周期管理解决方案。
- 数据建模/质量/复制/转换。
- 内容管理。
DaaS业务通常是基于订阅的，客户在其中购买一系列服务或选择性服务。全球各地的DaaS供应商向客户收取费用的定价模型主要属于基于数量的定价，即供应商根据客户希望使用的数据量向客户收费，并根据每次使用的服务付费，供应商会根据客户到API的每次使用收取费用。
DaaS的好处是什么?
对于选择DaaS作为数据相关操作的主要交付机制的企业来说，采用DaaS有很多好处。通过使用DaaS将数据存储在集中式基础设施中，企业可以在基础设施投资方面获得规模经济的好处。它还有助于促进技能集的标准化，以提高管理效率。此外，它还为跨组织共享数据提供了更多机会，从而导致更多的协作和知识共享。
以下进行更详细的了解：
(1) 数据质量
用户通过数据服务访问数据。由于数据服务是单一的更新点，因此更容易跟踪数据更改，从而可以提高数据质量。
(2) 敏捷性
DaaS通过以灵活但简单的方式公开数据来提高访问必要数据的速度。用户可以快速采取行动，而无需全面了解数据的存储位置或索引方式。敏捷性是DaaS的最重要优势之一，它有助于缩短DaaS用户的上市时间。
(3) 财务灵活性
DaaS允许企业在投资和运营费用之间进行权衡。企业可以使用DaaS来启动服务，而无需投资系统和人员来管理其数据。此外，DaaS减少了源系统的容量，削减了许可、MIPS和硬件的成本。DaaS还可以帮助企业节省维护成本。
(4) 增强工作流程
数据即服务模型通常不会中断核心流程，而是增强工作流。客户体验之旅和对行业的深刻理解需要帮助，以立即为企业提供价值。很少有客户要求额外的仪表板，因此数据服务公司通常会遵循默认的设计策略，将其集成到最终用户，并解决定义明确的客户问题。
DaaS的发展趋势
(1)提供洞察服务
许多初创公司正在向上游转移，专门研究数据可视化、数据驱动的见解和决策工具，直接为业务分析师和决策者提供服务。随着各种传感器的问世，很多企业还在设计面向最终客户，以数据为依据的见解：例如高尔夫俱乐部可为客户提供有关如何改进比赛的信息。
(2)自动化见解
随着洞察服务向上游转移，所有事物与每个人的联系意味着现在可以跟踪和优化以前不可见的流程。可以自动化的一切都将实现自动化，从而取代模拟和人工实施流程。可以实现数字化的所有事物都将实现数字化，并且企业业务模型的每个方面都将通过采用数据驱动的组织设计而发生变化。
(3)基准测试
当将企业的绩效与同行的绩效进行比较时，数据即服务是一种有用的工具。借助DaaS，企业可以访问全球数据并创建基准测试报告，其中可能包括财务绩效、营业额、领导效率以及百分位数的细分。
(4)商业智能
企业可以将其数据作为服务提供给内部用户，以促进商业智能。DaaS简化了数据标准化，统一了不同的数据源、数据虚拟化和分析自动化。数据科学家可以实时访问数据，以便他们可以动态地执行数据的任何必要转换和集成，并解释数据以进行决策。
数据即服务类别
支持数据即服务的技术可以分为以下几类：
(1)数据集成
数据集成工具能够选择、准备、提取和转换数据，并将数据从不同的来源传输到一个集中的来源。
- Talend数据集成软件：这是一种企业数据集成软件，用于跨云平台或内部部署设施连接、访问和转换任何数据。
- Informatica Powercenter：这是一种数据集成工具，提供了从不同来源访问和获取数据以及对数据进行处理的功能。
(2)数据虚拟化
Data Virtuality是一个数据集成和管理平台，用于即时数据访问、数据集成和数据治理。
- Microsoft SQL Server：一种关系数据库管理软件，用于存储和检索其他应用程序使用的数据。
- IBM Db2：基于人工智能的混合数据库管理软件，可在内部部署设施或云平台中管理结构化或非结构化数据。Db2基于智能通用SQL引擎构建，旨在实现可扩展性和灵活性。
(3)自助数据准备
自助数据准备工具可帮助企业实现数据的民主化。它赋予分析功能以大规模探索复杂数据，并更好地控制最终分析输出的能力。
