Een databeheermethode genaamd data as a service (DaaS) is bedoeld om data te gebruiken als bedrijfsmiddel voor meer bedrijfsflexibiliteit. Het is een onderdeel van het ‘as a service’-aanbod dat aan populariteit heeft gewonnen sinds de groei van het internet in de jaren negentig, toen software as a service (SaaS) werd voor het eerst geïntroduceerd.

Net als andere 'as a service'-bedrijfsmodellen biedt Data as a Service bedrijven een mechanisme om de enorme hoeveelheden gegevens die ze elke dag produceren te beheren en die nuttige gegevens door de hele organisatie te verspreiden voor datagestuurde besluitvorming.

Wat is data-as-a-service (DaaS)?

Het belangrijkste onderdeel van de data-as-a-service-strategie is het on-demand beschikbaar stellen van gegevens uit verschillende bronnen via API's. Het levert samengestelde datasets of datastromen die kunnen worden geconsumeerd in verschillende formaten, vaak verenigd door datavirtualisatie, en is ontworpen om de toegang tot data eenvoudiger te maken. Datavirtualisatie, dataservices, selfservice-analyses en datacatalogisering zijn slechts enkele van de datamanagementtechnologieën die in een DaaS-ontwerp kunnen worden opgenomen.

In wezen biedt DaaS bedrijven een mechanisme om toegang te krijgen tot hun enorme en gecompliceerde gegevensbronnen om consumenten de meest cruciale informatie te bieden. Elke organisatie die data wil gebruiken om echte waarde te creëren, moet deze datademocratisering omarmen. Met een meer datacentrische benadering van bedrijfsactiviteiten en -processen bestaat er een aanzienlijke mogelijkheid om de gegevens van een organisatie te gelde te maken en een concurrentievoordeel te creëren.

Data-as-a-service-architectuur

Zakelijke gebruikers kunnen lokale datadomeinen of repository's creëren met behulp van data-architectuur als een service zonder de consistentie en betrouwbaarheid van bedrijfsgegevens in gevaar te brengen. Selfservice heeft zijn hoogtepunt bereikt toen bedrijfseenheden zich vrijwel losmaakten van bedrijfs-IT. Indien correct geïmplementeerd, vermindert data as a service de dataknelpunten, verlicht het de werklast voor bedrijfsdatateams en geeft het lokale domeinen de mogelijkheid om aan hun eigen datavereisten te voldoen. Bovendien is het een cruciaal onderdeel van de groeiende gedistribueerde architectuur voor data-eigendom en -beheer, bekend als de ‘data mesh’.

AI en big data zijn de drijvende krachten achter Industry 4.0

Data-as-a-service-bedrijfsmodel

Best practices op het gebied van het verzamelen, monitoren, interpreteren en distribueren van gegevens worden opgenomen in de bedrijfsmodellen van Data as a Service (DaaS) om te profiteren van de mogelijkheden voor ontwikkeling, investeringen, risicobeperking, afstemming en winst. Modellen gebaseerd op DaaS opereren in een ecosysteem.

Dit geeft aan dat Data as a Service (DaaS)-modellen succesvol zijn in commerciële omgevingen waar de behoeften van de klant, de toegankelijkheid van gegevens en de specifieke uitdaging die voorhanden is allemaal compatibel zijn, vooral wanneer de klant de gegevens relevant vindt in zakelijke omgevingen.

Het is erger om geen inzicht te hebben dan om onjuiste data te verzamelen en te verspreiden of om conclusies te trekken uit data waar de klant(en) geen gebruik van kan maken.

Voordelen van data-as-a-service

De effecten van data as a service (DaaS) kunnen enorm zijn. Data as a service kan met succes worden benut ten behoeve van de hele organisatie en haar klanten, en niet alleen in termen van inkomsten. Belangrijke voordelen die DaaS bedrijven in de loop van de tijd kan bieden, zijn onder meer:

• Inkomsten genereren uit gegevens
• Efficiënt
• Innovatie kansen
• Snelle besluitvorming
• Datagedreven trends
• Lagere risico's
• Inkomsten genereren uit gegevens

Tegenwoordig hebben de meeste bedrijven geen groot probleem met het ontbreken van voldoende gegevens. Het grootste probleem op de huidige markt is het operationeel maken en organiseren van die gegevens. Er zijn maar weinig CEO's die zich de waarde van hun data volledig hebben gerealiseerd, ondanks het feit dat velen aanzienlijke investeringen hebben gedaan in programma's voor het genereren van inkomsten uit data. DaaS zou een cruciaal instrument kunnen zijn om dat doel te bereiken. Het vergroten van de beschikbaarheid van data kan.

Efficiënt

Het besteden van tijd en geld aan de verkeerde beslissingen kan aanzienlijk worden verminderd door alle verschillende gegevensbronnen van een bedrijf te benutten, inzichten te ontdekken en deze inzichten te delen met verschillende sectoren van het bedrijf om slimmer te handelen. DaaS houdt in dat er meer op data gebaseerde en minder op onderbuikgevoelens gebaseerde oordelen worden gemaakt, waarbij minder middelen worden ingezet voor ondoordachte, zinloze inspanningen. DaaS kan bedrijven ook helpen geïndividualiseerde klantervaringen te creëren door gebruik te maken van voorspellende analyses om het gedrag en de patronen van consumenten te begrijpen, de klantenservice te verbeteren en klantloyaliteit te cultiveren.

BI-dashboards: Foutloze werking met overzichtelijke data

Innovatie kansen

Beschouw DaaS als een toegangspoort tot uitbreiding. Wanneer data de kern van een bedrijf vormen, vindt uitbreiding snel plaats. Dit is zodat er met behulp van data-geïnformeerde technieken meer innovatie kan worden bereikt met minder risico. Ideeën die op dergelijke gegevens zijn gebaseerd, hebben een grotere kans om steun te krijgen van andere delen van de organisatie en uiteindelijk te slagen als ze in de praktijk worden gebracht, wanneer betrouwbare gegevens beschikbaar worden gesteld aan de verschillende afdelingen en teams die deze nodig hebben. Met toegang tot gegevens die nieuwe inspanningen ondersteunen en groei stimuleren, kunnen ideeën sneller een vlucht nemen.

Snelle besluitvorming

Voor veel bedrijven biedt data as a service (DaaS) een fantastische kans om data te beschouwen als een cruciaal bedrijfsmiddel voor betere strategische besluitvorming en efficiënt databeheer. Voor een compleet beeld van het bedrijf kan het zowel interne als externe gegevensbronnen omvatten, waaronder klanten-, partner- en open gegevensbronnen. 

DaaS kan ook worden gebruikt om snel gegevens te leveren voor analyses die er specifiek voor zijn ontworpen, met end-to-end API's die zich richten op specifieke zakelijke gebruiksscenario's. Met behulp van een eenvoudig te gebruiken selfservice-directory kan DaaS selfservice-gegevenstoegang ondersteunen door het voor zakelijke gebruikers eenvoudiger te maken om toegang te krijgen tot gegevens. Door dit te doen, besteedt u mogelijk minder tijd aan het zoeken naar gegevens en meer tijd aan het analyseren ervan en het ondernemen van actie op basis daarvan.

Datagedreven trends

Bedrijven worden tegenwoordig geconfronteerd met een groot probleem bij het overwinnen van datasilo’s en het voorzien van teams van de data die ze nodig hebben. Bedrijven hebben nu de mogelijkheid om geïntegreerde data uit een steeds groter aantal databronnen te leveren dankzij DaaS, dat een cultuur van datagestuurde besluitvorming bevordert en het gebruik van data bij routinetaken democratiseert. 

Via herbruikbare datasets voor wijdverbreid dataverbruik helpt DaaS bedrijven ook bij het beheren van de toenemende stroom aan data en het vergroten van de datacomplexiteit in de moderne tijd. Deze herbruikbare gegevensmiddelen kunnen de uitwisseling binnen en tussen ondernemingen stimuleren, waardoor een uniform perspectief op de activiteiten van het bedrijf ontstaat. DaaS kan bedrijven helpen bij het integreren van data in hun bedrijfsactiviteiten door de toegang tot essentiële databronnen te vergemakkelijken.

Lagere risico's

Data as a Service kan helpen bij het wegnemen van enkele van de subjectieve oordelen die bedrijven vaak in gevaar brengen bij de besluitvorming. Op giswerk gebaseerde bedrijven falen vaak. Bedrijven die een DaaS-provider gebruiken, krijgen de informatie die ze nodig hebben om de beste beslissingen te nemen en te slagen. Door het gebruik van herbruikbare datadiensten kunnen bedrijven data benaderen, integreren, converteren en leveren met behulp van datavirtualisatie en andere technologieën, waardoor de queryprestaties worden verbeterd en de databeveiliging en het beheer worden gewaarborgd. DaaS vermindert op deze manier de gevaren die worden veroorzaakt door tegenstrijdige, onvolledige of lage kwaliteit dataweergaven.

Trends in data as a service (DaaS)

Hieronder vindt u enkele belangrijke trends die de toekomst van data-as-a-service-oplossingen bepalen:

Data visualisatie

Verschillende nieuwe bedrijven bewegen zich stroomopwaarts en concentreren zich op datavisualisatie, datagestuurde inzichten en beslissingsinstrumenten om bedrijfsanalisten en besluitvormers rechtstreeks te bedienen. Bedrijven creëren datagestuurde inzichten gericht op de eindgebruiker als gevolg van de wijdverbreide acceptatie van sensoren, zoals in golfclubs die u instructies geven over hoe u uw swing kunt verbeteren.

Top 5 datawetenschapstrends voor 2023

Automatisering

Omdat alles nu met al het andere is verbonden, kunnen voorheen onzichtbare processen nu worden gemonitord en verbeterd naarmate de inzichten stroomopwaarts gaan. Analoge en menselijke processen zullen vervangen worden door alles wat geautomatiseerd kan worden. Elk onderdeel van het bedrijfsmodel van een bedrijf zal veranderen als gevolg van de adoptie van een datagedreven organisatieontwerp, aangezien alles wat gedigitaliseerd kan worden, dat ook zal zijn.

benchmarks

Wanneer u wilt beoordelen hoe goed uw bedrijf presteert in vergelijking met zijn concurrenten, is data as a service een nuttig hulpmiddel. Organisaties kunnen DaaS gebruiken om toegang te krijgen tot wereldwijde gegevens en benchmarkrapporten te produceren die informatie kunnen bevatten over de effectiviteit van leiderschap, personeelsverloop en financieel succes.

Uitdagingen bij het implementeren van data-as-a-service in uw bedrijf

Data as a Service heeft het potentieel om gunstig te zijn voor veel zakelijke toepassingen, maar er zijn een paar zaken waar bedrijven zich bewust van moeten zijn voordat ze investeren.

Bij het gebruik van DaaS kunnen ondernemingen eerst problemen ondervinden met de complexiteit van data. DaaS houdt zich bezig met alle gegevens in de hele organisatie, en niet slechts met één gebied of probleem dat moet worden opgelost. Daarom moet de projectroadmap voor een dergelijk project uitgebreid zijn en kan het enige tijd duren voordat deze correct is voltooid. Dit geldt vooral voor grote bedrijven die verdrinken in ongestructureerde data.

In dezelfde geest kan data-as-a-service moeilijk zijn, omdat hiervoor vaak een bedrijfsplan nodig is en begeleiding van de C-suite nodig kan zijn. Een organisatie meer datagestuurd maken, datasilo’s ontmantelen en de toegang tot data democratiseren zijn vaak onderdelen van een grotere inspanning.

Last but not least moet beveiliging een topprioriteit zijn voor elke DaaS-implementatie vanwege de complexiteit van de huidige bedreigingen voor de gegevensbeveiliging. Dit houdt in dat we ervoor moeten zorgen dat nieuwe DaaS-componenten onderworpen zijn aan de juiste regels voor gegevensbeheer, beveiliging, privacy en andere gegevenskwaliteit. De documentatie en locatie van alle gegevensmiddelen moeten uitstekend zijn.

Data as a service-voorbeelden

Voor bedrijven die prioriteit geven aan het bedienen van hun klanten en klanten, biedt DaaS praktische en betaalbare oplossingen. Om onderdelencatalogi naar het klantenkanaal te distribueren, gebruikte Fidelitone, een supply chain- en logistiek managementbedrijf, bijvoorbeeld de DataStream DaaS-oplossing van ARI. 

Beste data-as-a-service-bedrijven (DaaS-bedrijven)

De gegevens als dienstverleners die u hieronder vindt, zijn de toonaangevende initiatieven in de sector.

Gegevens als een service: AWS

Zonder dat ze gegevensverwerkings- of analysemogelijkheden hoeven te ontwikkelen, stelt het data as a service (DaaS)-platform dataproviders (op de AWS Data Exchange) in staat om direct uit de doos datagoederen en -diensten te bouwen en te verkopen aan hun abonnees. De abonnees kunnen snel de vruchten plukken van hun investeringen in data-abonnementen door gebruik te maken van de data en diensten die gemakkelijk beschikbaar zijn in DaaS.

Het Data as a Service-platform biedt out-of-the-box de volgende functies AWS:

• KPI-dashboard
• Georuimtelijke analyse
• Klantsegmentatie – Interactief, gebaseerd op door de gebruiker gedefinieerde attributen.
• Clustering – Algoritmisch.
• Gegevenslevering via batchoverdracht

Dataleveranciers kunnen hun dienstverlening op het DaaS-platform volledig op maat maken door ons te vragen eventuele extra features of functionaliteiten op te nemen die hun gebruikers nodig hebben.

Data als een service: Gartner

Consulting en systeemintegratie (C&SI) en managed services zijn hoe Gartner de markt voor data- en analysediensten (D&A) definieert. Deze diensten verzorgen databeheer voor zowel operationele als analytische doeleinden, evenals data-analyse om de bedrijfsvoering te versterken en de bedrijfsresultaten te verbeteren door betere besluitvorming. Dit zijn de belangrijkste mogelijkheden van leveranciersoplossingen op de markt voor D&A-services: 

• Het ontwerpen van een operationeel model en een D&A-strategie
• Omgaan met gegevens 
• Bedrijfsanalyse en intelligentie (ABI) 
• Datawetenschap en kunstmatige intelligentie 
• D&A-managementprogramma

Zie zijn producten gedetailleerd.

Data als een service: McKinsey

“Data en analytics vertegenwoordigen een groeimogelijkheid van 20%,” zegt McKinsey.

Maar als organisaties echt willen profiteren van data, moeten ze een datagestuurde aanpak hanteren en deze meenemen in alle processen, interacties en beslissingen.

Deze bedrijven maken veelvuldig gebruik van hun data. Ze introduceren goederen die naadloos geïntegreerd zijn en zeer geïndividualiseerde ervaringen bieden. Ze worden veerkrachtiger, schalen nieuwe bedrijven op en penetreren nieuwe markten. Bovendien creëren ze teams die in staat zijn inzichten voortdurend om te zetten in groei.

Wij helpen klanten bij het herkennen van de voordelen van snelle en uitgebreide datatransformatie. We bouwen de systemen, procedures en culturen die data en analyses transformeren in nieuwe bronnen van concurrentievoordeel in samenwerking met QuantumBlack, AI van McKinsey en McKinsey Technology.

Gegevens als een service: Azure

Met Azure Data Factory, een volledig beheerde serverloze oplossing voor gegevensintegratie, kunt u al uw gegevens combineren. Gebruik meer dan 90 meegeleverde, onderhoudsvrije connectoren om gegevensbronnen visueel te integreren zonder extra te betalen. Creëer snel en eenvoudig ETL- en ELT-processen zonder code te schrijven in een intuïtieve omgeving. Om zakelijke inzichten te verkrijgen, dient u geïntegreerde gegevens in bij Azure Synapse Analytics.

Leer meer hier.

Data als product versus data als service (DaaP versus DaaS)

U vraagt ​​zich misschien af ​​wat het probleem is met DaaS als uw bedrijf al een heleboel datasets van het datateam heeft en zichzelf op de markt brengt als een datagedreven bedrijf.

Laten we eerst de verschillen tussen de DaaP- en DaaS-modellen verduidelijken voordat we verder gaan.

De taak van het datateam in het 'Data als product'-paradigma is het leveren van de gegevens die het bedrijf nodig heeft voor welk doel dan ook, inclusief besluitvorming, het ontwikkelen van gepersonaliseerde producten of het opsporen van fraude. Dat is alles wat er is.

De uitbetaling van de Tiktok-gegevensprivacyregeling begint

Het DaaP-model behandelt de gegevens van het bedrijf als een product en de gegevensstroom is eenrichtingsverkeer van het datateam naar het bedrijf.

Grote bedrijven maken al lang gebruik van dit model, dat helemaal niet nieuw is. Ze hebben echter de afweging nagestreefd en zijn in de loop van de tijd wijzer geworden. Data as a Service, een nieuw model dat consistent is met DaaP, begint vorm te krijgen.

Onder het data-as-a-service-paradigma werkt het datateam samen met groepen belanghebbenden om specifieke problemen op te lossen met behulp van data.

Leden van het datateam zijn verantwoordelijk voor het leveren van inzicht in plaats van voor rijen en kolommen, en beschikken over meer functionele kennis. Ze kunnen ook bepaalde groepen belanghebbenden helpen (zoals een productanalist en een marketinganalist).

In plaats van anderen tools te bieden om hun eigen problemen op te lossen, ligt de focus van het datateam in een DaaS-model op het geven van antwoorden op vragen. De ene is een partnerschap gericht op diensten, de andere is een SLA gericht op producten.

Conclusie

Via de dataservice hebben gebruikers toegang tot gegevens. Omdat de dataservice de enige bron van updates is, is het eenvoudiger om wijzigingen in de gegevens bij te houden, wat de kwaliteit van de gegevens kan verbeteren. DaaS versnelt de toegang tot de benodigde gegevens door deze aanpasbaar maar gemakkelijk toegankelijk te maken. Gebruikers kunnen meteen actie ondernemen zonder volledig te hoeven begrijpen waar de gegevens zijn opgeslagen of hoe deze zijn geïndexeerd. Het belangrijkste voordeel van data as a service is flexibiliteit, waardoor klanten van de dienst de time-to-market kunnen verkorten.

DaaS stelt bedrijven in staat een compromis te sluiten tussen kapitaaluitgaven en bedrijfskosten. Met Data as a Service kunnen bedrijven diensten creëren zonder geld uit te geven aan de werknemers en de infrastructuur die nodig is om hun gegevens te verwerken. Bovendien verlaagt DaaS de capaciteit van bronsystemen, waardoor licentie-, MIPS- en hardwarekosten worden verlaagd. DaaS helpt bedrijven bij het verlagen van de onderhoudskosten.

Een kernproces wordt vaak niet verstoord door data-as-a-service-modellen; in plaats daarvan wordt een workflow verbeterd. Het vermogen om snel waarde toe te voegen aan de organisatie wordt ondersteund door een grondig begrip van de branchevereisten en klantervaringstrajecten. Dataservicebedrijven hanteren vaak een standaardontwerpstrategie om te integreren in de eindgebruikers en een duidelijk omschreven klantprobleem op te lossen, omdat maar weinig consumenten om meer dashboards vragen.

Vergeet niet onze artikelen te bekijken waarin andere worden uitgelegd “als een service" oplossingen: