Analytics as a Service lar organisasjoner outsource sine analysebehov til spesialiserte leverandører, og gir dem tilgang til avanserte analyseverktøy og ekspertise uten behov for dyr infrastruktur eller dedikert personell. Tiden med "som en tjeneste"-forretningsmodeller har ført til et betydelig skifte i måten organisasjoner nærmer seg sine operasjoner og beslutninger på. En av nøkkelkomponentene i dette skiftet er bruken av Analytics som en tjeneste (AaaS). Med evnen til å få verdifull innsikt, forbedre beslutningstaking og drive forretningsvekst, er AaaS i ferd med å bli en viktig komponent i moderne forretningsdrift.

Hva er Analytics som en tjeneste (AaaS)?

Analytics som en tjeneste (AaaS) refererer til levering av analysefunksjoner som en tjeneste, vanligvis over internett, i stedet for som et produkt installert på en lokal datamaskin. Dette kan inkludere datavisualisering, datautvinning, prediktiv modellering og andre analysefunksjoner som kan nås eksternt av brukere gjennom en nettleser eller API. Tjenesten tilbys vanligvis på abonnementsbasis, hvor kundene betaler for mengden data og servicenivået de trenger. Dette gir organisasjoner tilgang til avanserte analysefunksjoner uten å måtte investere i dyr programvare eller maskinvare.

Forstå Predictive Analytics as a Service

Prediktiv analyse er et kraftig verktøy som kan hjelpe organisasjoner med å ta bedre beslutninger ved å bruke data og statistiske algoritmer for å identifisere mønstre og forutsi fremtidige utfall. Prediktiv analyse kan brukes i et bredt spekter av bransjer, inkludert helsevesen, finans og markedsføring. Imidlertid har ikke alle organisasjoner ressursene eller ekspertisen til å implementere prediktiv analyse på egenhånd. Det er her prediktiv Analytics as a Service (PAaaS) kommer inn.

PAaaS er en type Analytics as a Service som gir organisasjoner tilgang til prediktive analysefunksjoner gjennom skyen. Dette gjør at organisasjoner kan utnytte ekspertisen og ressursene til en tredjepartsleverandør, uten å måtte investere i dyr programvare eller maskinvare. Med PAaaS kan organisasjoner få tilgang til avanserte evner og ekspertise for prediktiv analyse, uten å måtte ansette en dedikert dataforsker eller bygge et datavitenskapsteam.

PAaaS-leverandører tilbyr vanligvis en rekke tjenester, inkludert datavisualisering, datautvinning og maskinlæring. Disse tjenestene kan nås eksternt av brukere gjennom en nettleser eller API, slik at organisasjoner enkelt kan integrere prediktiv analyse i sine eksisterende systemer og prosesser.

PAaaS kan være spesielt nyttig for små og mellomstore bedrifter som ikke har ressurser til å investere i et dedikert datavitenskapsteam. Selv store organisasjoner kan imidlertid dra nytte av å bruke PAaaS ettersom det lar dem skalere sine analysefunksjoner etter behov, uten å måtte gjøre en stor forhåndsinvestering.

Analytics as a Service «som en» forretningsmodell

Analytics as a Service representerer et paradigmeskifte i måten organisasjoner får tilgang til og utnytter analytiske evner. Tradisjonelt har organisasjoner måttet investere betydelige ressurser i form av tid, penger og menneskelig kapital for å bygge og vedlikeholde analytiske systemer, noe som kan være både kostbart og tidkrevende. AaaS, på den annen side, gjør det mulig for organisasjoner å få tilgang til analytiske evner via skyen, gjennom en abonnementsbasert eller betal-per-bruk-modell.

AaaS-leverandører tilbyr et bredt spekter av analytiske tjenester, inkludert datavisualisering, datautvinning, prediktiv modellering og maskinlæring. Disse tjenestene leveres gjennom et nettbasert grensesnitt eller Application Programming Interface (API), noe som gjør det enkelt for organisasjoner å integrere analytiske evner i sine eksisterende systemer og prosesser. Dette lar organisasjoner få innsikt fra dataene sine, ta informerte beslutninger og forbedre ytelsen, uten behov for betydelige forhåndsinvesteringer.

Effektivisering av driften med IPaaS

En av de viktigste fordelene med AaaS er at det lar organisasjoner være mer smidige og lydhøre overfor endringer i markedet. Siden den analytiske infrastrukturen håndteres av AaaS-leverandøren, kan organisasjoner raskt skalere sine analytiske evner etter behov, uten å måtte gjøre en stor forhåndsinvestering. Dette er spesielt gunstig for små og mellomstore bedrifter, som kanskje ikke har ressurser til å investere i et dedikert datavitenskapsteam eller analytisk infrastruktur.

I tillegg lar AaaS organisasjoner redusere sine IT-kostnader og forbedre avkastningen på investeringen (ROI). AaaS-leverandøren tar seg av vedlikehold, oppgraderinger og skalering av den analytiske infrastrukturen, noe som eliminerer behovet for organisasjoner å investere i dyr programvare eller maskinvare. Videre trenger ikke organisasjoner å ansette et dedikert datavitenskapsteam, noe som kan være både kostbart og vanskelig å finne.

Insights as a Service (IaaS) vs Analytics as a Service (AaaS)

Insights as a Service (IaaS) og Analytics as a Service (AaaS) er like ved at de begge gir organisasjoner tilgang til analytiske evner gjennom skyen. Det er imidlertid noen viktige forskjeller mellom de to.

AaaS refererer vanligvis til levering av et bredt spekter av analytiske evner, inkludert datavisualisering, datautvinning, prediktiv modellering og maskinlæring. Disse egenskapene leveres gjennom et nettbasert grensesnitt eller API, og kan nås eksternt av brukere. Hovedfokuset til AaaS er å gi organisasjoner verktøyene og ressursene de trenger for å analysere dataene deres og ta informerte beslutninger.

IaaS, på den annen side, er mer fokusert på å gi organisasjoner handlingskraftig innsikt fra dataene deres. IaaS-leverandører bruker vanligvis avanserte analytiske teknikker, som maskinlæring og naturlig språkbehandling, for å trekke ut innsikt fra store og komplekse datasett. Hovedfokuset til IaaS er å hjelpe organisasjoner med å forstå dataene deres og gjøre dem om til brukbar informasjon.

Hvordan kan en organisasjon dra nytte av Analytics som en tjeneste?

Analytics as a Service revolusjonerer måten organisasjoner nærmer seg data og beslutningsprosesser på. Ved å sette ut analysebehovene sine til spesialiserte leverandører, kan organisasjoner få tilgang til avanserte analyseverktøy og ekspertise uten behov for dyr infrastruktur eller dedikert personale. La oss bli kjent med fordelene:

• Kostnadseffektiv: Analytics som en tjeneste eliminerer behovet for dyr infrastruktur og programvare, samt kostnadene ved å ansette og lære dedikerte analytikere.
• skalerbarhet: Med AaaS kan organisasjoner skalere sine analysefunksjoner opp eller ned etter behov, for å matche de endrede behovene og prioriteringene til virksomheten.
• Tilgang til ekspertise: AaaS-leverandører har team med erfarne dataforskere og analytikere som kan hjelpe organisasjoner med å forstå dataene deres og trekke ut verdifull innsikt.
• Fleksibilitet: AaaS-løsninger kan tilpasses for å møte de spesifikke behovene til en organisasjon, og gir mer fleksibilitet enn hyllevare.
• Hastighet: AaaS-løsninger kan implementeres raskt, slik at organisasjoner kan begynne å få innsikt og ta datadrevne beslutninger på kort tid.
• Sikkerhet: AaaS-leverandører er ofte ansvarlige for å sikre sikkerheten til data og infrastruktur, slik at organisasjoner kan fokusere på sin kjernevirksomhet.
• Forbedret beslutningstaking: Analytics som en tjeneste gjør det mulig for organisasjoner å ta datadrevne beslutninger, forbedre nøyaktigheten av spådommer og muliggjøre mer effektiv beslutningstaking.
• Økt effektivitet: Automatiserte analyseløsninger kan behandle store mengder data raskt og nøyaktig, noe som øker effektiviteten til forretningsdriften.

Utforsker den sterke veksten til BaaS i fintech-sektoren

Hva er utfordringene med å implementere Analytics som en tjeneste til en organisasjon?

Å frigjøre det fulle potensialet til dataene dine med Analytics as a Service kommer ikke uten utfordringer. Fra dataintegrasjon og sikkerhet til ferdigheter og ekspertise, må organisasjoner navigere i et komplekst landskap for å sikre en vellykket implementering. Vårt team av eksperter kan hjelpe deg med å overvinne disse utfordringene og låse opp verdien av dataene dine."

• Dataintegrasjon: Å integrere data fra ulike kilder kan være en kompleks og tidkrevende oppgave.
• Sikkerhet: Å sikre sikkerheten og personvernet til sensitive data er en stor bekymring for organisasjoner.
• Mangel på kompetanse og kompetanse: Organisasjoner har kanskje ikke den nødvendige kompetansen og kompetansen for å implementere og vedlikeholde analyseløsninger.
• Organisasjonskultur: Det kan være vanskelig å endre organisasjonskulturen til en som er datadrevet.
• Teknisk kompleksitet: kompleksiteten til tekniske systemer og arkitektur kan utgjøre en utfordring for organisasjoner.
• Datastyring: Det kan være vanskelig å sikre datakvalitet og konsistens, spesielt når man arbeider med store datasett.
• Kostnad: Kostnaden for å implementere og vedlikeholde en analyseløsning kan være høy.

Hva er markedsstørrelsen på Analytics som en tjeneste?

Markedsstørrelsen for Analytics as a Service har vokst raskt de siste årene, og forventes å fortsette å gjøre det i fremtiden. I følge en forskning fra Marketsandmarkets, forventes den globale AaaS-markedsstørrelsen å vokse fra USD 8.5 milliarder i 2019 til USD 20.5 milliarder innen 2024, med en sammensatt årlig vekstrate (CAGR) på 18.9 % i løpet av prognoseperioden. Veksten i dette markedet er drevet av den økende bruken av skybaserte analyseløsninger, det økende behovet for avansert analyse i ulike bransjer, og den økende bevisstheten om fordelene med AaaS.

Beste Analytics as a Service-eksempler

I denne listen vil vi fremheve noen av de beste AaaS-leverandørene som er tilgjengelige for øyeblikket, og gi en oversikt over deres evner. Disse leverandørene er i stand til å håndtere et bredt spekter av dataanalysebehov, fra grunnleggende rapportering til avansert maskinlæring og prediktiv analyse. Enten du leter etter et grunnleggende verktøy for å hjelpe deg å forstå dataene dine eller en mer avansert løsning for å drive virksomheten din fremover, er det en AaaS-leverandør på denne listen som kan hjelpe.

Amazon Web Services (AWS)

Amazon Web Services (AWS) tilbyr en rekke analysetjenester, inkludert Amazon QuickSight for datavisualisering, Amazon Redshift for datavarehus og Amazon Machine Learning for prediktiv analyse.

IBM WatsonStudio

IBMs Watson Studio tilbyr en skybasert plattform for dataforskere og utviklere for å bygge, trene og distribuere maskinlæringsmodeller.

Google Analytics 360

Google Analytics 360 er en nettanalysetjeneste som lar bedrifter spore og analysere data fra nettstedene, mobilappene og andre digitale eiendommer.

Microsoft Azure

Microsoft Azure tilbyr en rekke analysetjenester, inkludert Power BI for datavisualisering, Azure Machine Learning for prediktiv analyse og Azure Stream Analytics for databehandling i sanntid.

Tableau på nett

Tableau på nett er en skybasert datavisualiserings- og rapporteringstjeneste som lar brukere lage interaktive dashboards og rapporter.

SAP Analytics Cloud

SAP Analytics Cloud er en skybasert analyseplattform som gjør det mulig for bedrifter å få tilgang til og analysere data fra flere kilder, lage visualiseringer og utføre prediktiv analyse.

Looker

Looker er en skybasert dataplattform som lar brukere utforske og visualisere data, lage tilpassede dashboards og bygge dataapplikasjoner.

Alteryx

Alteryx er en skybasert dataanalyseplattform som gjør det mulig for brukere å blande, analysere og dele data ved hjelp av et dra-og-slipp-grensesnitt.

Boomi

Dell Technologies tilbyr analysetjenester gjennom sine Boomi plattform som lar kunder blande, rense og normalisere data fra ulike kilder.

Salesforce Einstein Analytics

Salesforce Einstein Analytics er en skybasert analyseplattform som lar bedrifter få innsikt fra sine Salesforce-data og andre datakilder.

konklusjonen

I en tid med forretningsmodeller som "som en tjeneste", spiller Analytics som en tjeneste en stadig viktigere rolle for å hjelpe organisasjoner med å få et konkurransefortrinn. AaaS lar organisasjoner outsource sine analysebehov til spesialiserte leverandører, og gir dem tilgang til avanserte analyseverktøy og ekspertise uten behov for dyr infrastruktur eller dedikert personell.

Ved å gi organisasjoner muligheten til å få verdifull innsikt, forbedre beslutningstaking og drive forretningsvekst, er AaaS i ferd med å bli en viktig komponent i moderne forretningsdrift. Ettersom data fortsetter å drive forretningsbeslutninger, risikerer organisasjoner som ikke tar i bruk AaaS å falle bak konkurrentene. Evnen til å få tilgang til og analysere data raskt, nøyaktig og kostnadseffektivt er nøkkelen til å frigjøre det fulle potensialet til forretningsintelligens og ta datadrevne beslutninger.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• kilde: https://dataconomy.com/2023/01/analytics-as-a-service-aaas-examples/