Données en tant que service (DAAS): L'avenir des données évolutives et à la demande pour les entreprises

Les données sont l'épine dorsale des entreprises modernes, alimentant les informations, la prise de décision et les stratégies compétitives. Pourtant, à mesure que les entreprises se développent, leurs besoins de données en font également. Approches traditionnelles de gestion des données - Lorsque les entreprises stockent, traitent et analysent les données au sein de leur propre infrastructure deviennent de plus en plus inefficaces, coûteuses et lentes. Entrez les données en tant que service (DAAS), une approche qui change la donne qui permet aux entreprises d'accéder, de gérer et d'utiliser des données sans la charge de posséder l'ensemble du pipeline de données.

Qu'est-ce que les données en tant que service (DAAS)?

Les données en tant que service (DAAS) sont un modèle de service basé sur le cloud qui permet aux entreprises d'accéder aux données en temps réel ou par lots à la demande, sans nécessiter une gestion approfondie des données en interne. Semblable à Software As a Service (SaaS), DAAS fournit un moyen évolutif et flexible d'acquérir des données de haute qualité, structurées et non structurées, garantissant que les entreprises obtiennent les bonnes informations au bon moment.

Les fournisseurs de DAAS offrent des données de plusieurs sources, notamment le grattage Web, les API, les bases de données et les partenariats tiers. Les données sont traitées, nettoyées et structurées avant d'être livrées, garantissant que les entreprises peuvent l'utiliser directement pour l'analyse, les modèles AI / ML ou les processus de prise de décision.

Pourquoi les données en tant que service (DAAS) sont-elles l'avenir des données d'entreprise?

Le changement vers les DAA est motivé par plusieurs tendances et défis de l'industrie auxquels les entreprises sont confrontées aujourd'hui:

1. L'explosion des volumes de données - avec la montée de la transformation numérique, les entreprises génèrent et interagissent avec plus de données que jamais. Le stockage et la gestion de ces données en interne n'est pas toujours viable.
2. La demande d'idées en temps réel - dans les industries à évolution rapide, des données obsolètes ou inexactes peuvent conduire à de mauvaises décisions commerciales. DAAS garantit que les entreprises ont accès à des données fraîches et en temps réel.
3. Capacité - La mise en place d'équipes de données internes, la gestion des infrastructures et le maintien de la conformité peuvent être coûteux. DAAS fait passer ce fardeau aux fournisseurs tiers qui se spécialisent dans l'extraction et la gestion des données.
4. Évolutivité - Les entreprises doivent faire évoluer leurs opérations de données en fonction des tendances du marché. DAAS offre la flexibilité d'accéder aux données selon les besoins sans engagements à long terme.
5. Conformité et sécurité des données - Avec l'augmentation des réglementations telles que le RGPD et le CCPA, la gestion des données est une nécessité juridique. Les fournisseurs de DAAS gèrent la conformité, réduisant les risques associés à la gestion des données.

Cas d'utilisation du monde réel de DAA dans diverses industries

DAAS n'est pas une solution unique; Il sert différentes industries de manière unique. Voici comment divers secteurs tirent parti des DAA pour gagner un avantage concurrentiel:

1. E-commerce et vente au détail

• Analyse des prix compétitifs : les détaillants utilisent les DAA pour suivre les prix des concurrents en temps réel, ce qui leur permet d'ajuster leurs propres prix dynamiquement.
• Analyse du sentiment des clients : En collectant et en analysant les avis des clients à partir de diverses plateformes, les entreprises acquièrent des informations sur les préférences des consommateurs et les domaines d'amélioration.
• Optimisation des stocks : l'accès à la demande en temps réel et aux données de la chaîne d'approvisionnement permet une meilleure gestion des stocks.

2. Finance et investissement

• Intelligence du marché : les investisseurs utilisent des sources de données alternatives telles que l'analyse du sentiment des actions et les indicateurs économiques pour prendre des décisions éclairées.
• Détection de fraude : les données sur les transactions en temps réel aident les institutions financières à détecter les anomalies et à prévenir la fraude.
• Évaluation des risques de crédit : les prêteurs tirent parti des sources de données externes pour évaluer plus précisément la solvabilité des candidats.

3. Santé et produits pharmaceutiques

• Développement de médicaments : les sociétés pharmaceutiques analysent les articles de recherche, les essais cliniques et les données génétiques pour accélérer la découverte de médicaments.
• Analyse des soins de santé : les hôpitaux utilisent des données sur les patients en temps réel pour optimiser les plans de traitement et améliorer les résultats des patients.
• Suivi de l'épidémiologie : les gouvernements et les organisations de santé comptent sur les DAA pour surveiller et prédire les épidémies de maladies.

4. Marketing et publicité

• Informations sur le public : les spécialistes du marketing tirent parti des données sur le comportement des utilisateurs, les tendances et les préférences pour créer des campagnes personnalisées.
• Suivi des performances publicitaires : l'accès aux données publicitaires en temps réel permet aux marques d'ajuster leurs dépenses de marketing dynamiquement.
• Surveillance des concurrents : les entreprises suivent les placements d'annonces des concurrents, les mots clés et les messages pour affiner leurs propres stratégies de marketing.

5. immobilier et proptech

• Évaluation des biens : les entreprises immobilières utilisent les tendances du marché et les données immobilières historiques pour déterminer les évaluations de propriétés précises.
• Tendances du marché de la location : les investisseurs analysent les fluctuations des prix de location pour prendre des décisions d'investissement éclairées.
• Intelligence de localisation : les entreprises qui cherchent à ouvrir de nouveaux emplacements reposent sur des données démographiques, de circulation piétonne et concurrentes.

Pourquoi les entreprises adoptent des DAA pour des solutions de données évolutives?

1. vitesse et agilité

La collecte traditionnelle de données peut prendre du temps. DAAS élimine la nécessité de processus ETL complexes (extraire, transformée, charge), permettant aux entreprises d'accéder aux données prêtes à l'emploi en temps réel.

2. Économies de coûts

La création d'une équipe de données interne nécessite des experts en embauche, investir dans des infrastructures et maintenir des pipelines de données. Avec les DAA, les entreprises ne paient que les données dont ils ont besoin, ce qui réduit considérablement les frais généraux.

3. Qualité et précision des données

Les fournisseurs DAAS s'assurent que les données fournies sont propres, structurées et pertinentes. Cela élimine la nécessité pour les entreprises de passer du temps sur la validation et le nettoyage des données.

4. Intégration transparente

Les solutions DAAS peuvent être intégrées dans les flux de travail existants, que ce soit via des API, du stockage cloud ou des connexions de base de données directes. Cela signifie que les entreprises peuvent tirer parti des données externes sans perturber leurs opérations.

Surmonter les défis et les considérations dans l'adoption de DAAS

Alors que DAAS présente un cas convaincant pour les entreprises modernes, les entreprises doivent faire face à certains défis pour maximiser ses avantages:

• Confidentialité et sécurité des données : Étant donné que les données proviennent de l'extérieur, garantissant la conformité aux réglementations est essentielle.
• Complexité de l'intégration : Alors que la plupart des fournisseurs de DAAS offrent une intégration transparente, certaines entreprises peuvent faire face à des problèmes de compatibilité avec les systèmes hérités.
• Dépendance à l'égard des fournisseurs tiers : s'appuyer entièrement sur les fournisseurs de données externes nécessite un processus de vérification solide pour garantir la qualité et la fiabilité des données.
• Besoins de personnalisation : certaines entreprises nécessitent des données très spécifiques, qui ne sont pas toujours facilement disponibles auprès des fournisseurs de DAAS.

L'avenir des DAAS: tendances et innovations

Le marché DAAS évolue rapidement, plusieurs tendances façonnant son avenir:

• Enrichissement des données alimenté par l'IA : L'IA et l'apprentissage automatique joueront un rôle plus important dans le raffinage de la précision des données et la génération d'informations prédictives.
• Blockchain pour l'intégrité des données : la technologie de la blockchain peut être utilisée pour assurer l'authenticité et la traçabilité des données.
• Des solutions accrues spécifiques à l'industrie : attendez-vous à voir plus d'offres DAAS sur mesure répondant aux besoins de l'industrie de niche.
• Une plus grande normalisation de l'API : les API standardisées rendront encore plus facilement les entreprises d'intégrer et de consommer les données de manière transparente.

Conclusion

L'ère des données en tant que service est ici, offrant aux entreprises un accès inégalé à des données de haute qualité, évolutives et à la demande. De la vente au détail et des finances aux soins de santé et au marketing, les entreprises dans toutes les industries tirent parti des DAA pour générer des décisions plus intelligentes, améliorer l'efficacité et rester compétitifs. Déverrouillez de nouvelles possibilités pour votre entreprise avec une solution de données fiable et évolutive. Planifiez une démo avec Intercloud aujourd'hui et découvrez comment nos solutions DAAS peuvent alimenter votre croissance.