数据对于世界各地的公司来说变得越来越重要。以至于它在现代甚至被称为新的“石油”，能够开采这种资源的公司成为世界上最富有的公司！然而，即使公司可以收集和分析他们的数据并获得一些见解，也不会告诉他们太多，因为他们单独拥有不到世界数据的 1%。 （当然，除非他们是 Google、Facebook 等！！！）因此，公司需要更多数据才能在当前环境下做出相关决策。但是从哪里获取数据呢？
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这就是数据即服务（DaaS）的用武之地！它允许公司获取他们需要的数据并改进他们的数据分析，减少获得数据洞察的时间，并提高他们数据的可靠性。但这个“数据即服务”是什么？在继续讨论其定价模型、优点和缺点之前，让我们先尝试回答这个问题。
什么是数据即服务？
随着基于云的服务的出现，数据即服务 (DaaS) 正成为一个流行的概念。 DaaS 由数据供应商提供，这些供应商使用云计算为使用网络连接的公司提供数据存储、数据处理、数据集成和数据分析服务。因此，公司可以使用数据即服务来更好地了解使用数据的目标受众，自动化一些生产，根据市场需求创造更好的产品等。所有这些都反过来增加了公司的盈利能力转弯使他们比竞争对手更具优势。
数据即服务类似于软件即服务、基础设施即服务、平台即服务等，这些都是技术世界中每个人都听说过的常见服务。但是，DaaS 相对较新，并且只是现在才开始流行。这部分是因为公司提供的基本云计算服务最初没有配备来处理作为 DaaS 必要组成部分的海量数据负载。相反，这些服务只能管理基本数据存储，而不能进行如此大规模的数据处理和分析。此外，由于带宽有限，很难更早地通过网络管理大量数据。然而，随着时间的推移，这些事情已经发生了变化，低成本的云存储和增加的带宽使数据即服务成为下一件大事！
据估计，到 2020 年，大约 90%的大公司将使用 DaaS 来从数据中产生收入。数据即服务还将允许大公司的不同部门轻松地相互共享数据并获得可操作的见解，即使他们不这样做内部没有数据基础设施来管理这一壮举。因此，DaaS 将使公司的数据实时共享变得更加容易和快捷，进而提高公司的盈利能力。
数据即服务的定价模型
提供数据即服务的公司还根据客户所需的数据访问权限设置定价模型。这些定价模型通常分为两种方式，基于数量的模型和基于数据类型的模型。让我们更详细地检查一下：
1. 基于体积的模型
在基于数据量的模型中，数据供应商根据数据量向客户收费。这些模型进一步分为基于数量的定价和按次付费服务。对于基于数量的定价，数据供应商根据公司想要使用的数据量收费。虽然这是最简单的定价方法，但它无法处理数据价值超过其定价的情况。数据供应商也可以使用“消防软管”方法，即他们以一定的价格向公司提供无限量的数据。除了基于数量的定价外，数据供应商还可以使用按次付费服务。当公司需要较少数量的数据并且数据供应商只需为公司每次调用 API 收费时，这是最好的选择。
2. 基于数据类型的模型
在基于数据类型的模型中，数据供应商根据他们需要的数据类型而不是他们使用的数据量向他们的客户收费。因此，数据根据其属性定价，并且更复杂或更详细的数据可能更昂贵。数据类型的一些例子可以是地理数据、历史数据、医疗数据、财务数据等。但从广义上讲，数据供应商最好将基于数量和基于数据类型的定价模型结合起来，并根据数据的数量和类型。这将确保供应商及其客户公司从数据即服务中获得最大利益。
数据即服务的优势是什么？
1. 最短设置时间
数据即服务需要最少的设置时间，因为公司可以立即开始存储和处理来自数据供应商的数据。公司还从第三方供应商处访问数据，这意味着数据已经组织好并可供使用。因此，公司不需要像从头开始收集数据那样在数据收集和清理上花费太多时间 这对于那些没有将数据分析和机器学习作为其核心业务但只想利用数据在他们的领域做出更好的决策。
2. 节省成本
从头开始实施数据管理是昂贵的，但通过使用数据即服务可以减少这种费用。大多数 DaaS 供应商都有针对公司的特定订阅计划，可以根据数据量或类型以固定价格购买。这意味着公司不需要为日益复杂的数据收集机制提供资金，但他们可以购买他们想要的东西并为此付费。公司还可以决定他们想要分配给数据的资源，并根据需要增加或减少它们。
3. 易用性
公司实施数据即服务相对容易，而不是从头开始收集、清理和分析数据。大多数提供 DaaS 的公司都根据其他公司可以购买的数据类型或数量预先创建了不同数据服务的包。公司还可以轻松访问数据，因为 DaaS 的数据架构非常简单。除此之外，如果公司需要更改其数据要求或在地理上移动数据或执行任何其他数据修改，则它们相对容易实施。
4. 可扩展性选项
数据即服务比基于单个公司的数据系统更具可扩展性，因为公司可以决定将多少资源分配给数据分析并增加或减少它们。公司可以从使用 DaaS 的较小项目开始，只是为了看看数据是否有用。后来，当公司对他们的项目更有信心并更了解他们的数据时，他们总是可以随着公司需求的变化而扩大他们的项目。
数据即服务的缺点是什么？
1. 安全性降低
数据供应商需要与需要数据即服务的公司共享他们的数据。然而，这使得数据容易受到攻击，因为它必须从云基础设施转移到网络上的本地存储中。如果数据只是存储在防火墙后面的本地存储中而不移动，那么数据就没有那么安全了。因此，公司需要为不同服务器之间的数据存储和数据传输提供额外的安全措施，以确保数据不会被盗、不当共享或篡改。
2. 增加对第三方的依赖
默认情况下，数据即服务意味着公司依赖其服务供应商根据其公司要求为其提供数据分析所需的数据。虽然这并不是一件坏事，因为公司通过对 DaS 的最少投资获得了很多好处和洞察力，但这确实意味着如果数据中存在误传或错误或他们与服务提供商之间的任何其他问题，公司可能会遭受损失.
3. 能力有限
数据供应商根据财务收益和公司需要的数据类型向公司提供数据。但是，它们可能会限制公司可以用来从数据中提取含义的工具。 DaaS 提供商确保公司只能使用他们提供的工具来处理数据，而不能使用他们的工具或单独的数据分析解决方案。但是，如果公司收集了他们的数据，那么他们可以自由地对其进行分析，但他们希望获得可操作的见解。因此，公司应确保仅在收益超过开发数据收集和分析系统的成本时才使用 DaaS。
4. 增加数据传输时间
数据即服务涉及将大量数据从数据供应商传输到客户公司。但是，由于带宽限制，这可能需要很多时间。对于需要频繁地将数据传入和传出 DaaS 云基础设施以及本地公司存储的公司来说，这可能会造成严重的时间问题。在这种情况下，可以使用数据压缩和边缘计算来提高数据传输速度并减少所需的时间。