모든 형태와 규모의 기업은 소비자를 이해하기 위해 데이터에 의존하게 되었습니다. 그러나 모든 컴퓨팅 성능, 데이터 마이닝 및 고객 통찰력을 사용할 수 있음에도 불구하고 대부분의 기업은 발견한 결과의 잠재력을 최대한 활용하려고 하는 데 실패합니다.
이 중 일부는 리소스로 귀결됩니다. 수집된 데이터가 아무리 적더라도 이를 분석하고 실행 가능한 데이터 포인트로 분할하려면 인력이 필요합니다. 그리고 이 모든 것을 이해할 수 있는 리소스가 있다면 대부분의 회사에서 부서별 사일로로 인해 잠재적으로 유익한 정보에 대한 조직 전체의 액세스가 차단될 가능성이 큽니다.
핵심적으로 DaaS는 가입자가 필요할 때마다 데이터 스트림을 가져올 수 있도록 합니다. 더 이상 기록을 입력하고 정리하는 데 시간이나 에너지를 할애할 필요가 없습니다. 그것들은 이미 관련 데이터 포인트로 대조되고 컴파일되어 비즈니스 활동에서 더 큰 민첩성과 생산성을 허용합니다.
그리고 클라우드 서비스로 전환하는 회사의 수가 계속 증가함에 따라 SaaS에서와 마찬가지로 DaaS 시장도 계속 진화할 것입니다. 팀은 필요할 때마다 필요한 정보에 액세스할 수 있습니다.
게다가, 우리는 이제 데이터가 오픈 소스 형식으로 진화하는 것을 보고 있으며 이러한 추세는 계속해서 확산될 것입니다. 우리는 DaaS가 폐쇄적이고 독점적인 데이터에서 무료 및 오픈 소스 데이터로 이동하는 것을 보게 될 것입니다. 그러면 다음과 같은 질문이 나옵니다.
1. 데이터를 플러시합니다. 나쁜 데이터가 있는 것은 데이터가 전혀 없는 것보다 나쁩니다. DaaS로 나아갈 때 기존 데이터의 많은 부분을 포기할 것이라는 사실을 받아들이십시오. 수집하고 컴파일하는 데 몇 년이 걸리더라도 잘못된 데이터는 사용할 수 없습니다. 복구할 수 없음을 이해하므로 번거롭게 시도하지 않아도 됩니다.
2. 적절한 지원을 제공합니다. 데이터 과학자를 고용하여 나머지 팀을 보완하거나 기존 팀에서 분석 해석을 교육할 수도 있지만 타사 공급업체를 통해 팀의 기술을 보완하는 것이 좋습니다.
물론, 비즈니스 요구 사항을 충족하는 회사를 찾을 수 있도록 회사를 조사해야 합니다. 그러나 다른 두 가지 옵션보다 프로세스가 짧고 다음 데이터 기반 프로젝트에 필요한 기술 및 통계 기술에 거의 즉시 액세스할 수 있습니다.
3. 단순함에 중점을 둡니다. 데이터 분석과 관련하여 처음에는 단순성이 핵심입니다. 비즈니스 목표를 달성하기 위해 알아야 할 사항을 결정한 다음 가장 간단한 사용 사례에 따라 모든 것을 설정하십시오. 이를 통해 올바른 데이터를 수집하고 측정할 수 있습니다.
물론 각 추가 사용 사례에 더 많은 복잡성을 추가할 수 없다는 말은 아닙니다. 그러나 어딘가에서 시작해야 합니다. 그렇지 않으면 "만일을 대비하여" 모든 것을 수집하게 되어 더 많은 시간과 비용이 소요됩니다.
4. 모든 시스템을 연결합니다. 새로운 시스템을 조직에 통합할 때 다른 모든 시스템과 "통신"할 수 있도록 보장하고 싶습니다. DaaS를 사용하는 가장 쉬운 방법은 비즈니스의 모든 지점과 밀접하게 연결된 데이터에 고유 식별자(예:기본 URL)를 첨부하는 것입니다. URL을 사용하면 모든 시스템이 서로 통신할 수 있을 뿐만 아니라 중복으로부터 데이터를 보호합니다.
현명한 기업은 데이터의 중요성과 데이터가 비즈니스 궤적에 얼마나 중요한지 이해합니다. DaaS 전략을 구현하지 않으면 귀중한 시간, 에너지 및 돈을 낭비하게 되며 전략적 결정을 알리는 모든 데이터가 최신 상태가 아닙니다. 그것은 비즈니스를 운영하는 가장 좋은 방법이 아닙니다. 특히 지속적인 성공을 위해 구축하고 싶은 방법입니다.