Vat dit blogbericht samen met:
Naarmate digitalisering de zakelijke wereld steeds meer domineert, bieden big data en de cloud – trends die de opkomende Enterprise Computing definiëren – veel potentie voor een nieuw tijdperk van toepassingen. Met big data-analysemogelijkheden kunnen bedrijven aanzienlijk kosten besparen, waardevolle inzichten vereenvoudigen en optimaliseren om een concurrentievoordeel in de branche te behalen.
In lijn hiermee maakt het Data Analytics as a Service (DAaaS)-platform cloudgestuurde analysemogelijkheden mogelijk voor diverse sectoren en toepassingen, waardoor grote hoeveelheden data snel kunnen worden verwerkt en geanalyseerd. Functioneel gezien omvat het analyseplatform verschillende analysetools, van dataverzameling tot visualisatie, rapportage en interactie voor de eindgebruiker.
Naast deze gebruikelijke functionaliteit breidt het de traditionele strategie uit met baanbrekende ideeën zoals analytische applicaties en een bijbehorende app store voor analyses. Bovendien is het platform afgestemd op de behoeften van de diverse gebruikers.
In deze blog geven we een overzicht van DAaaS, hoe organisaties het kunnen gebruiken om gunstige bedrijfsresultaten te behalen, de uitdagingen van analyses in de cloud, enzovoort.
Data Analytics as a Service (DAaaS) is een uitbreidbaar, cloudgebaseerd analyseplatform dat een verscheidenheid aan data-analysetools biedt. Deze tools kunnen door de gebruiker worden geconfigureerd om snel enorme hoeveelheden heterogene data te verwerken en te beoordelen. Klanten gebruiken het platform om hun bedrijfsdata in te voeren en ontvangen vervolgens specifiekere en bruikbare analytische inzichten.
Analytische apps, die daadwerkelijke data-analyseprocedures orkestreren, genereren deze analytische inzichten. Een uitbreidbare verzameling services wordt gebruikt om workflows te bouwen en analytische algoritmen te implementeren, waarvan vele gebaseerd zijn op machine learning-principes. Externe, gecureerde databronnen kunnen worden gebruikt om door de gebruiker aangeleverde data te verbeteren.
Het DAaaS-platform is ontworpen om uitbreidbaar te zijn, zodat het enorme datasets kan verwerken en diverse potentiële gebruiksscenario's kan ondersteunen. De groep analytische diensten is hiervan een uitstekend voorbeeld, maar niet het enige. Het systeem is bijvoorbeeld in staat om de integratie van verschillende externe databronnen te ondersteunen. Het platform bevat een aantal tools ter ondersteuning van de volledige levenscyclus van de analytische mogelijkheden, waardoor DAaaS schaalbaar en eenvoudig te configureren is.
Nu bedrijven enorme hoeveelheden data genereren, is het voor bedrijven in alle sectoren cruciaal geworden om data te optimaliseren voor hun analytische behoeften. Dit leidt tot een toenemende interesse in DAaaS (Data Analytics as a Service). Bedrijven met grotere IT-teams kunnen DAaaS gebruiken om fundamentele beschrijvende analyses uit te voeren, die vervolgens door hun eigen datawetenschappers kunnen worden geanalyseerd.
DAaaS kan worden gebruikt door bedrijven met minder ontwikkelde IT-capaciteiten voor complexere en veeleisendere voorspellende en prescriptieve analyses . U kunt de kosten verlagen voor het leveren van niet-bedrijfseigen externe data aan alle bedrijven.
Door DAaaS effectief te gebruiken, kunt u het volgende bereiken:
- Eenvoudige overdracht van interne gegevens aan bevoegde partijen
- Bied een compleet overzicht van gegevens over financiën, risicobeheer en bedrijfsvoering en voldoe aan de wettelijke vereisten.
- Geef klanten een volledig beeld van hun situatie.
- Maakt een compleet overzicht van de producten van een bedrijf mogelijk.
Analytische oplossingen die big data-diensten ondersteunen, brengen een aantal uitdagingen met zich mee voor zakelijke gebruikers:
Informatielevenscyclusbeheer: De volledige analytische workflow kan extreem complex worden en verschillende cruciale stappen omvatten, waaronder data-acquisitie (toegang tot data, definiëren van parameters, transformatie, dataopschoning en datakwaliteit), data mining (variabelen ontdekken, algoritmeselectie en -validatie), datamodellering (ontwerp van logische modellen, koppeling met andere data) en visualisatie (geavanceerde grafieken, aangepaste rapportage).
Analytische oplossingen vereisen een flexibele strategie om zich aan al deze mogelijke schommelingen aan te passen, in tegenstelling tot transactionele oplossingen, die een meer vaststaand karakter hebben.
Diversiteit aan datamodellen: Er bestaan diverse datamodellen voor specifieke bedrijfsdoelen, en deze datamodellen zijn nauw verbonden met bepaalde soorten analyses. Zo wordt tijdreeksdata op een heel andere manier gemodelleerd dan data van sociale netwerken, en ook de potentiële algoritmen die hiervoor gebruikt kunnen worden, verschillen.
Analytische kennis: Veel geavanceerde technieken op het gebied van data-analyse (zoals machine learning) zijn behoorlijk complex en vereisen specifieke kennis.
Datavolume: Het verwerken van grote hoeveelheden data is lastig, zelfs als de technologie daarvoor beschikbaar is. Het verplaatsen van grote hoeveelheden data naar een cloudoplossing kan een uitdaging zijn; in sommige gevallen is het veel eenvoudiger om de computerkracht direct naar de datalocatie te brengen.
Realtime-analyse: Naarmate de waarde van analyses toeneemt, wordt het steeds belangrijker om sneller inzichten te verkrijgen, wat heeft geleid tot het concept van realtime-analyse.
Beveiliging: Gegevensbeveiliging is een zeer complex vraagstuk, net als bij elke andere cloudservice. Sommige bedrijven aarzelen wellicht om naar de cloud te migreren vanwege wettelijke vereisten of zorgen over gegevensbeveiliging, maar ze zouden wel degelijk kunnen profiteren van de analytische tools die beschikbaar zijn in een private cloud.
Privacy: Voor sommige specifieke soorten data kunnen privacykwesties van invloed zijn op het potentieel van cloudanalyse. Dit geldt zowel voor de data zelf als voor de mogelijkheid dat de data na analyse niet langer anoniem is.
Data-analyse als een service (DAaaS) wint wereldwijd aan populariteit en hieronder staan de redenen waarom bedrijven graag in DAaaS investeren:
Stelt kleine en middelgrote bedrijven in staat te concurreren met grotere bedrijven: Een belangrijk voordeel van DAaaS is dat het kleine en middelgrote bedrijven toegang geeft tot de mogelijkheden die grote organisaties vaak hebben. Dit geeft hen een concurrentievoordeel door efficiënte bedrijfsvoering, snelle zakelijke beslissingen op basis van voorspellende analyses, op maat gemaakte marketingcampagnes, klantenservice en hoogwaardige dienstverlening.
De toenemende vraag naar DAaaS kan echter een flinke aanslag op uw spaargeld betekenen. Maar als u over extra middelen beschikt, is investeren in een DAaaS-platform een waardevolle investering die het overwegen waard is voor uw bedrijf.
Stelt gebruikers in staat zich te concentreren op data-analyse: Het grootste deel van hun tijd besteden ze aan het verbeteren van klantconversie en de dagelijkse verkoop. Daardoor zijn ze geneigd data-analyse, die tegenwoordig essentieel is voor het succes van elk bedrijf, over het hoofd te zien. Anderen steken veel tijd en energie in data-analyse, maar blijven een traditioneel platform gebruiken.
Bedrijven uit alle sectoren kunnen hun big data nu sneller en efficiënter analyseren dankzij DAaaS. DAaaS helpt u de behoeften van uw klanten te begrijpen en een optimaal niveau van bedrijfsbeveiliging te bieden om vertrouwelijke gegevens te beschermen.
Zorgt voor snelle besluitvorming: Iedere leidinggevende en medewerker moet snel beslissingen kunnen nemen op de werkvloer. Langzame besluitvorming kan daarentegen frustrerend en tijdrovend zijn. Zelfs gevestigde bedrijven en startups nemen regelmatig verkeerde beslissingen.
Gezien de slechte besluitvorming is DAaaS geïntroduceerd om bedrijven van elke omvang te helpen snel en weloverwogen beslissingen te nemen die de operationele efficiëntie naar een hoger niveau tillen en de klantbetrokkenheid verbeteren. Bovendien maximaliseert het uw omzet en winst en leidt het tot een betere klantervaring.
Verbetert de bedrijfsprestaties: Met DAaaS kunnen klanten de selfservicefunctionaliteit gebruiken om data sneller en eenvoudiger te analyseren dan met Excel. Gebruikers kunnen eenvoudig unieke rapporten maken voor specifieke rapportagedoelen en op basis daarvan beslissingen nemen. Dankzij de aantrekkelijke datavisualisatie zijn deze rapporten gemakkelijk te begrijpen en delen ze cruciale inzichten met collega's.
Het is onmiskenbaar dat Data Analytics as a Service een aantal inherente kenmerken heeft die bedrijven helpen data optimaal te benutten door de kosten aanzienlijk te verlagen en te concurreren met gevestigde organisaties.
Met DAaaS (Data Access as a Service) wordt analytics gepositioneerd als een essentieel onderdeel van een nieuwe visie op bedrijfscomputing, waarbij de voordelen van cloudtechnologie worden benut. Polestar Analytics beheert uw zakelijke hostingbehoeften door een schaalbaar platform te bieden met cloudgestuurde analysefunctionaliteiten die in diverse sectoren kunnen worden ingezet.
Klaar om te beginnen?
Neem vandaag nog contact op met onze professionals om te ontdekken hoe onze DAaaS-oplossing u kan helpen uw bedrijfsgroei te versnellen.