Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Da die Digitalisierung die Geschäftswelt weiterhin dominiert, bergen Big Data und Cloud – diese Trends, die das aufkommende Enterprise Computing prägen – großes Potenzial für eine neue Ära von Anwendungen. Mit Big-Data-Analysefunktionen können Unternehmen Kosten deutlich senken, wertvolle Erkenntnisse vereinfachen und diese optimieren, um sich Wettbewerbsvorteile zu sichern.
In diesem Sinne ermöglicht die Data Analytics as a Service (DAaaS)-Plattform cloudbasierte Analysefunktionen für verschiedenste Branchen und Anwendungsfälle, um große Datenmengen schnell zu verarbeiten und zu analysieren. Funktional umfasst die Analyseplattform diverse Tools – von der Datenerfassung über die Visualisierung und Berichterstellung für Endnutzer bis hin zur Interaktion.
Zusätzlich zu diesen üblichen Funktionen erweitert es die traditionelle Strategie um innovative Ideen wie Analyseanwendungen und einen zugehörigen App-Store für Analyse-Apps. Darüber hinaus berücksichtigt die Plattform die Bedürfnisse der verschiedenen Nutzergruppen.
In diesem Blog geben wir einen Überblick über DAaaS, zeigen, wie Unternehmen damit günstige Geschäftsergebnisse erzielen können, welche Herausforderungen sich durch Analysen in der Cloud ergeben usw.
Data Analytics as a Service (DAaaS) ist eine erweiterbare, cloudbasierte Analyseplattform mit einer Vielzahl von Datenanalysetools . Diese können vom Benutzer konfiguriert werden, um große Mengen heterogener Daten schnell zu verarbeiten und auszuwerten. Kunden geben ihre Unternehmensdaten in die Plattform ein und erhalten im Gegenzug spezifischere und umsetzbare Analyseergebnisse.
Analytische Anwendungen, die die eigentlichen Datenanalyseprozesse steuern, generieren diese analytischen Erkenntnisse. Eine erweiterbare Sammlung von Diensten dient der Erstellung von Workflows und der Implementierung analytischer Algorithmen, von denen viele auf Prinzipien des maschinellen Lernens basieren. Externe, kuratierte Datenquellen können zur Verbesserung der von Nutzern bereitgestellten Daten verwendet werden.
Die DAaaS-Plattform ist so konzipiert, dass sie sich flexibel an große Datensätze und vielfältige Anwendungsfälle anpassen lässt. Die analytischen Dienste sind hierfür ein Paradebeispiel, aber nicht das einzige. Das System unterstützt beispielsweise die Integration unterschiedlicher externer Datenquellen. Die Plattform bietet zahlreiche Tools, die den gesamten Lebenszyklus der Analysefunktionen abdecken und DAaaS somit skalierbar und einfach zu konfigurieren machen.
Da Unternehmen heutzutage eine Fülle von Daten generieren, ist es für Firmen aller Branchen unerlässlich geworden, ihre Daten optimal an ihre Analysebedürfnisse anzupassen. Dies hat zu einem verstärkten Interesse an Data-Assisted Data (DAaaS) geführt. Unternehmen mit größeren IT-Teams können DAaaS nutzen, um grundlegende deskriptive Analysen durchzuführen, die anschließend von ihren internen Data Scientists ausgewertet werden können.
DAaaS kann von Unternehmen mit weniger entwickelten IT-Kapazitäten für komplexere und anspruchsvollere prädiktive und präskriptive Analysen genutzt werden. Sie können die Kosten für die Bereitstellung nicht-proprietärer externer Daten für alle Unternehmen senken.
Durch die effektive Nutzung von DAaaS können Sie Folgendes erreichen:
- Einfache Übermittlung interner Daten an autorisierte Parteien
- Bieten Sie einen umfassenden Überblick über Daten aus den Bereichen Finanzen, Risiko und Geschäft und erfüllen Sie die regulatorischen Anforderungen.
- Bieten Sie eine 360-Grad-Sicht auf die Kunden.
- Ermöglicht eine umfassende Erfassung der Produkte eines Unternehmens.
Analyselösungen, die Big-Data-Dienste unterstützen, stellen Geschäftsanwender vor eine Reihe von Herausforderungen:
Informationslebenszyklusmanagement: Der gesamte analytische Workflow kann äußerst komplex werden und mehrere entscheidende Schritte umfassen, darunter Datenerfassung (Datenzugriff, Definition von Parametern, Transformation, Datenbereinigung und Datenqualität), Data Mining (Variablenfindung, Algorithmenauswahl und -validierung), Datenmodellierung (Entwurf eines logischen Modells, Verknüpfung mit anderen Daten) und Visualisierung (erweiterte Grafiken, benutzerdefinierte Berichte).
Analytik erfordert eine flexible Strategie, um sich an all diese möglichen Schwankungen anzupassen, im Gegensatz zu transaktionsorientierten Lösungen, die eher starr sind.
Vielfalt der Datenmodelle: Es gibt eine Vielzahl von Datenmodellen für spezifische Geschäftsziele, und diese Datenmodelle sind eng mit bestimmten Arten von Analysen verknüpft. Beispielsweise werden Zeitreihendaten ganz anders modelliert als Daten aus sozialen Netzwerken, und auch die potenziell einsetzbaren Algorithmen unterscheiden sich.
Kenntnisse im Bereich Analytik: Viele fortgeschrittene Techniken im Zusammenhang mit fortgeschrittener Analytik (wie z. B. maschinelles Lernen) sind recht anspruchsvoll und erfordern spezifische Kenntnisse.
Datenvolumen: Die Verarbeitung großer Datenmengen ist schwierig, selbst wenn die Technologie vorhanden ist. Die Migration großer Datenmengen in eine Cloud-Lösung kann eine Herausforderung darstellen; in manchen Fällen ist es deutlich einfacher, die Rechenleistung direkt dort bereitzustellen, wo sich die Daten befinden.
Echtzeitanalysen: Mit dem wachsenden Wert von Analysen wird es immer wichtiger, schnellere Erkenntnisse zu gewinnen, was zur Idee der Echtzeitanalyse geführt hat.
Sicherheit: Datensicherheit ist ein sehr komplexes Thema, genau wie bei jedem anderen Cloud-Dienst. Manche Unternehmen zögern aufgrund rechtlicher Vorgaben oder Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit, in die Cloud zu migrieren, könnten aber von den Analysetools einer Private Cloud profitieren.
Datenschutz: Bei bestimmten Datenarten können Datenschutzbedenken die Möglichkeiten von Cloud-Analysen beeinträchtigen. Dies gilt sowohl für die Daten selbst als auch für die Möglichkeit, dass die Daten nach der Analyse nicht mehr anonym sind.
Datenanalyse als Dienstleistung gewinnt weltweit immer mehr an Bedeutung. Im Folgenden sind die Gründe aufgeführt, warum Unternehmen gerne in DAaaS investieren:
Ermöglicht kleinen und mittelständischen Unternehmen den Wettbewerb mit größeren Firmen: Ein wesentlicher Vorteil von DAaaS besteht darin, dass es kleinen und mittelständischen Unternehmen Zugang zu den Funktionen bietet, die sonst nur großen Organisationen zur Verfügung stehen. Dies verschafft ihnen einen Wettbewerbsvorteil durch effiziente Abläufe, schnelle Geschäftsentscheidungen auf Basis prädiktiver Analysen, maßgeschneiderte Marketingkampagnen, Kundensupport und hochwertige Dienstleistungen.
Die steigende Nachfrage nach DAaaS kann jedoch Ihre Ersparnisse belasten. Wenn Sie aber über zusätzliche Mittel verfügen, ist die Investition in eine DAaaS-Plattform eine lohnende Überlegung für Ihr Unternehmen.
Ermöglicht Nutzern, sich auf die Datenanalyse zu konzentrieren: Sie verbringen den Großteil ihrer Zeit mit der Verbesserung der Kundenkonversion und des Tagesgeschäfts. Dabei vernachlässigen sie häufig die Datenanalyse, die heutzutage für den Erfolg jedes Unternehmens unerlässlich ist. Andere wiederum investieren viel Aufwand in die Datenanalyse, nutzen aber weiterhin eine traditionelle Plattform.
Unternehmen aller Branchen können ihre Big Data jetzt mithilfe von DAaaS schneller und effizienter analysieren. DAaaS hilft Ihnen, die Anforderungen Ihrer Kunden zu verstehen und ein optimales Maß an organisatorischer Sicherheit zum Schutz vertraulicher Daten zu gewährleisten.
Gewährleistet schnelle Entscheidungsfindung: Jede Führungskraft und jeder Mitarbeiter sollte im Arbeitsalltag schnell Entscheidungen treffen können. Langsame Entscheidungsprozesse hingegen können frustrierend und zeitaufwendig sein. Selbst etablierte Unternehmen und Startups treffen häufig Fehlentscheidungen.
Angesichts mangelhafter Entscheidungsfindung wurde DAaaS eingeführt, um Unternehmen jeder Größe dabei zu helfen, schnell und fundiert Entscheidungen zu treffen, die die betriebliche Effizienz steigern und die Kundenbindung verbessern. Darüber hinaus maximiert es Ihren Umsatz und Gewinn und führt zu einem besseren Kundenerlebnis.
Steigert die Geschäftsleistung: Mit DAaaS können Kunden Daten dank Self-Service-Funktionen schneller und einfacher analysieren als mit Excel. Nutzer können unkompliziert individuelle Berichte für spezifische Reporting-Ziele erstellen und darauf basierende Entscheidungen treffen. Die ansprechende Datenvisualisierung macht diese Berichte leicht verständlich und ermöglicht es, wichtige Erkenntnisse mit Geschäftspartnern zu teilen.
Data Analytics as a Service besitzt zweifellos einige inhärente Eigenschaften, die Unternehmen dabei helfen, Daten optimal zu nutzen, indem sie die Kosten deutlich senken und mit etablierten Organisationen konkurrieren können.
Mit DAaaS wird Analytics als zentrale Komponente einer neuen Vision des Enterprise Computing positioniert, die die Vorteile der Cloud-Technologie nutzt. Polestar Analytics deckt Ihren Hosting-Bedarf ab und bietet eine skalierbare Plattform mit cloudbasierten Analysefunktionen für verschiedene Branchen.
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