为什么需要解决方案,而不是服务

by 2021年12月9日

为什么需要解决方案,而不是服务

by 2021年12月9日数据质量

如今的企业拥有大量的数据. 这包括遗留数据、合作伙伴数据、事务性数据、第三方数据等等. 大多数企业购买多点式解决方案,试图创建一个完整而灵活的数据生态系统. 问题在于,对于需要什么数据以及如何使用这些数据的需求一直在变化. 公司需要一种全新的方式来思考数据管理.

 

通过解决方案获得数据所有权

为了让企业跟上所有这些变化并保持领先,这需要不断地工作. 每个新的数据源或分析需求, 公司还向以前购买的解决方案集添加了另一个工具, 引入更多的复杂性. 这将导致许多潜在的故障和风险,以及大量正在进行的集成工作.

每一个新工具, 实施和管理所有这些解决方案所需要的时间和精力不仅会让人不知所措, 但也不可持续的. 如果出现COVID - 19危机这样的重大破坏, 公司已经做了——现有的东西没有足够的适应性或可扩展性来在所需的时间范围内处理中断.

企业需要一个可以在内部管理并处理所有数据的数据平台, 在任何速度, 以受治理和遵从的方式. 更重要的是, 该数据平台应该有助于加快评估所有其他数据投资的时间,因为它们获得了所有企业数据的一个视图.

公司实际上并不需要另一项服务来处理他们的数据. 他们需要一次性升级到一个全面的解决方案:构建在数据结构之上的数据操作系统, 哪个代表了下一代的数据管理技术. 让网上正规买球网站探讨一下选择服务的问题,以及在网上买球正规平台体系结构中全面的数据管理是什么样子的.

 

服务的问题

组织可以采用他们想要的任何服务—软件即服务, 平台即服务, DevOps-as-a-Service, Newest-Hype-Cycle-Keyword-as-a-Service. 采用服务在某些情况下可能是合适的, 但当涉及到数据的整体健康状况时, 服务不是正确的响应. 这就是为什么.

 

服务转移控制

在服务上下文中,供应商管理一切. 这对于举办活动或计划一个包罗万象的假期很好,但对于数据管理就不太好了. 服务越稳固,组织放弃的控制就越多. 除了, 对于供应商代表公司实际在做什么,公司内部可能很少或根本不知道, 如果由于某种原因,供应商关系恶化,这将增加巨大的风险.

公司不希望在任务关键功能上依赖于供应商. 真正的数字化转型需要企业拥有动态的数据, 易于为所有涉众使用, 最重要的是,由企业自身管理, 没有广泛的第三方服务提供商. 将企业数据的控制权移交给第三方服务, 不管它看起来多么方便, 只会给数据管理增加另一层复杂性吗.

具有健壮的数据操作系统, 公司保留对其数据的完全控制权, 如何管理它, 以及如何使用它. 他们了解其数据景观的鸟瞰视图, 能够立即做出治理和使用的决定吗, 而且不需要依赖第三方才能使用数据.

 

服务规模是以成本为代价的

软件即服务(SaaS)模式通过收费来创造经常性收入, 因此,当企业需要成长或转型时,所需要的改变可能会带来高昂的成本. 随着公司数据规模的增长,组织对这些数据的使用也会扩大, 额外的费用会很快增加. 另外, 如果SaaS提供商改变其业务模式, 公司可能会在继续使用现有功能的谈判中浪费资源,只为了吃下这些成本,并通过提高价格来维持数据访问.

除了不断增长的服务成本,承诺提供一项服务可能会在移动出行方面适得其反. Many SaaS companies cannot survive the cutthroat world of tech; when they go under, 企业负责将数据移动到下一个服务. 之前在SaaS平台上的全部投资都付之一炬, 公司必须从头开始,把所有的东西都移植给新的供应商. 即使不考虑高昂的成本,单是停机时间就可能是灾难性的.

通过数据结构解决方案, 公司利用模块化解决方案,该方案随企业需求的增长和变化而增长和变化,同时为访问解决方案支付单一费用,而不是遵循按用户的每个行为收费的随用随付模式. 公司可以集成所有当前的解决方案和遗留系统,因为他们知道随着环境的变化,他们可以改变环境来处理新的需求和组件.

 

服务使安全不确定

许多SaaS公司为合作企业提供一些治理控制, 但最终, 该服务向公司提供对自己数据的访问是一个潜在的安全漏洞. 必须解决身份和访问管理问题, 安全协议定期更新, 有了新的远程劳动力, 必须密切监测移动接入. 与公司合作的SaaS提供商越多, 必须不断监视和审计的提供者越多,以确保他们的实践是最新的. 此外,将数据存储在服务提供商的保险库里可能不满足不断变化的法规.

对于一些公司来说,这种风险可能会导致灾难. 违反规定给公司造成了数百万美元的损失, 因此,长期信任各种各样的第三方解决方案提供商可能风险太大,代价太高. A 波耐蒙研究所的最新研究 概述了如果管理不当,第三方访问的风险有多大. 调查发现,63%的受访者不清楚内部和外部用户的访问级别和权限. 更令人担忧的, 该研究发现,超过一半的受访者经历过因提供第三方服务而导致的安全漏洞.

数据结构将细粒度的治理控制直接交到公司的决策者手中. 这将扩展到网络上的所有设备,并保持数据访问兼容和安全,而不会将其捆绑在竖井中. 在公司内部拥有这种控制可以提供最高水平的透明度,同时增加安全级别.

 

服务需要连接

服务通常比内部部署的解决方案具有更高的延迟,并且需要持续的连接. 那么当SaaS服务器关闭时会发生什么呢? 在连接恢复之前,该公司无法访问其数据和见解. 而不是控制自己的资源来解决问题, 公司完全依赖于服务提供商,以及服务提供商能够部署的技术和资源来解决问题. 在某些情况下, 与性能相关的问题可能会促使该公司投资于更快的互联网服务和其他工具,以缓解这些性能问题.

数据结构是一种连接组织, 覆盖公司所有的应用程序,而不需要大量的集成成本. 如果织物中的一个部件坏了, 其他组件可以继续正常工作,直到问题得到解决.

 

服务提供有限的定制

与SaaS提供商合作限制了定制. 数据保存在服务设计的框架中, 公司可能没有多少资源来为他们的独特需求定制解决方案. 如果供应商提供的服务与公司的要求相匹配,那就没问题. 然而,服务提供商的目标是他们能够销售最多的功能. 除非公司能证明许多其他客户也想要相同的功能,否则不会追求任何给定公司可能想要的定制. 这意味着任何公司的解决方案中总是存在盲点,这些盲点确实无法解决,但必须绕过或忽略.

无论SaaS合作伙伴提供什么样的定制服务,都可能被令人沮丧的中间商所阻碍. 企业能否及时做出改变, 或者他们必须提出可能需要几天或几周才能实现的请求? 如果这些更改没有正确完成, 或者公司希望恢复原状, 要花多长时间才能恢复正常? 因为新功能通常会提供给所有客户, 服务提供商在将任何新功能发布给任何人(包括最初请求它的公司)之前都会特别彻底和谨慎地测试它. 同样,它也会犹豫是否将任何功能下线.

数据结构解决方案将定制功能直接提供给公司中需要它的人. 数据结构的模块化结构允许公司在不造成系统崩溃和第三方等待时间的情况下,转向和构建新的定制管道和工作流.

 

忘记服务—选择一个解决方案

将你公司的数据管理和分析押注于第三方服务,只会推迟不可避免的意识到这不是出路,它会从公司手中夺走控制权,并将其交到第三方手中. 虽然在任何时候,这似乎都是一个方便的解决方案, 从长远来看,最好的决定是建立一个您自己可以拥有和管理的数据解决方案—数据结构.

来自The Modern Data 公司的DataOS提供了一种灵活的数据管理架构,用于连接来自任何来源的数据. 它利用基于标记的参数将安全性配置到粒度级别,同时保持灵活性并简化数据管道. 这是唯一将绝对控制权交还给企业并在6周内部署的解决方案.

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