
大數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)代來(lái)襲 SaaS走向沒(méi)落_數(shù)據(jù)分析師
隨著大量的信息涌入互聯(lián)網(wǎng)——90%的互聯(lián)網(wǎng)是過(guò)去兩年建立起來(lái)的——互聯(lián)網(wǎng)公司正在想方設(shè)法去熟悉并利用大數(shù)據(jù)來(lái)推動(dòng)他們的業(yè)務(wù)。正如SaaS和云技術(shù)一樣完全變革了企業(yè)的運(yùn)作方式一樣,大數(shù)據(jù)應(yīng)用(BDA)也同樣可以。 BDA是基于網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用,它通過(guò)解釋和使用大量的企業(yè)和網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的數(shù)據(jù),為他們的用戶提供更智能的結(jié)果。0
但真正的問(wèn)題是:假如底層的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)使用Hadoop和noSQL會(huì)是什么樣的一個(gè)情況?沒(méi)有一家大公司的CEO會(huì)為可擴(kuò)展數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)帶來(lái)的價(jià)值主張而感到興奮不已,BDA就是在這樣的背景下應(yīng)運(yùn)而生的。BDA不只是重新包裝你的數(shù)據(jù),讓界面看起來(lái)比較酷炫或者使數(shù)據(jù)擴(kuò)展性的效率得到提高,它們是利用全世界的數(shù)據(jù),給你提供更好的結(jié)果——比如說(shuō)帶來(lái)更多的收入。0
SaaS對(duì)于企業(yè)軟件來(lái)說(shuō)是一種不同的交付模式:它允許即時(shí)注冊(cè),極大地降低整合成本,并允許用戶購(gòu)買前試用,而且具有良好的可擴(kuò)展性。Salesforce.com通過(guò)轉(zhuǎn)變CRM行業(yè)開(kāi)啟了云技術(shù)變革,隨即被很多各種類型的企業(yè)軟件爭(zhēng)相效仿,如為HR提供服務(wù)的Taleo/Successfactors , 提供ERP服務(wù)的Netsuite公司以及提供網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的Omniture 公司等。SaaS增加了商業(yè)軟件市場(chǎng)規(guī)模的同時(shí)為大企業(yè)帶來(lái)了更好的投資回報(bào)率。但它忽略了一件重要的事情——它并沒(méi)有改變核心應(yīng)用軟件的基本功能。 Salesforce沒(méi)有添加企業(yè)面對(duì)面的Siebel CRM功能—— 它只是讓人更容易采納并且維護(hù)費(fèi)用較低而已。0
Google、亞馬遜、Facebook等公司對(duì)軟件消費(fèi)方的大數(shù)據(jù)有很好的理解。亞馬遜CTO Werner Vogels最近在CeBIT(德國(guó)漢諾威國(guó)際信息及通信技術(shù)博覽會(huì))上發(fā)表專題演講時(shí)指出,失誤出現(xiàn)主要是因?yàn)闆](méi)有足夠的數(shù)據(jù)備份來(lái)提供補(bǔ)救措施。隨著更多的用戶和數(shù)據(jù)加入核心引擎的應(yīng)用程序,所有這些讓軟件變得更加難以應(yīng)付,顯得更為智能且更有價(jià)值?,F(xiàn)在,BDA企業(yè)正在不斷興起,并且它們會(huì)是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì),以下就是些很好的例子:0
LinkedIn是一家專門提供招募人才軟件市場(chǎng)的BDA公司。LinkedIn不是讓你把聯(lián)系人加入單獨(dú)的通訊錄,而是將這些聯(lián)系人全部聯(lián)系在一起,讓用戶與用戶、用戶和有關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力的招聘者之間建立起聯(lián)系。每個(gè)用戶加入LinkedIn,LinkedIn的BDA存儲(chǔ)棧都會(huì)接受到信號(hào),從而方便招聘者掌握他們的所有資料,而不僅僅是單個(gè)用戶的相對(duì)分散的資料。在資源共享的情況下,小型的專業(yè)的招聘公司就可以與那些大的獵頭公司進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)。
Bazaarvoice是一家專注社會(huì)化共享的BDA公司。他們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)上搜集客戶評(píng)論,然后將這些信息提供給很多網(wǎng)站。傳統(tǒng)的基于SaaS的方法存在這樣一個(gè)弊端:它們只是在單獨(dú)的網(wǎng)站上搜集和發(fā)布客戶評(píng)論。相反,Bazaarvoice從整個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息搜集,從而確保只要客戶的網(wǎng)站出現(xiàn)一款新的產(chǎn)品,即時(shí)的評(píng)論就會(huì)呈現(xiàn)給你,這樣Bazaarvoice就為所有Amazon.com銷售者提供可比較的評(píng)論數(shù)據(jù)庫(kù)。
我們自己的BloomReach公司,是一家專注市場(chǎng)營(yíng)銷的BDA公司。我們僅通過(guò)對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行分析就可以為網(wǎng)站所有者找出相關(guān)遺漏信息,而這些信息可以為網(wǎng)站所有者帶來(lái)可觀的利潤(rùn)。我們分析全網(wǎng)絡(luò)用戶的需求,針對(duì)特定的用戶在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)建立語(yǔ)義模型,然后根據(jù)那些與用戶最相關(guān)的內(nèi)同不斷增加網(wǎng)點(diǎn)。Adobe旗下的Omniture公司在SaaS的應(yīng)用軟件中包裝你的數(shù)據(jù),為你的企業(yè)提供營(yíng)銷建議,而B(niǎo)loomReach則是先對(duì)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,然后設(shè)法為該網(wǎng)站帶來(lái)更多的流量,從而給他們的客戶帶來(lái)更多的利潤(rùn)。
事實(shí)上,BDA本身就好于SaaS,因?yàn)樗鼈儾粌H具備SaaS交付模式的所有好處,而且還有搜集數(shù)據(jù)過(guò)程所帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。隨著時(shí)間的推移,獨(dú)特的數(shù)據(jù)能夠?yàn)橛脩艉蛻?yīng)用提供商帶來(lái)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),是一筆寶貴的財(cái)富。目前,因?yàn)槠髽I(yè)外部的數(shù)據(jù)要多于企業(yè)內(nèi)部,僅僅因?yàn)閿?shù)據(jù)分析和工作流程的需要,就對(duì)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行重新包裝的想法看起來(lái)顯得有點(diǎn)古怪。0
BDA公司創(chuàng)造價(jià)值的方式與SaaS公司大相徑庭。BDA公司是由一群在大系統(tǒng)方面有著豐富經(jīng)驗(yàn)的人建立起來(lái)的,他們?cè)?a href='/map/jiqixuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘發(fā)面具有很深的造詣,比如說(shuō)我的合伙人Ashutosh Garg就是這樣的人。雖然BAD和SaaS的目標(biāo)都是針對(duì)企業(yè)內(nèi)部,但BAD的投資回報(bào)率要高于SaaS,因?yàn)槊總€(gè)客戶會(huì)給引擎增添數(shù)據(jù),反過(guò)來(lái)這些數(shù)據(jù)又會(huì)重新為這些客戶所用,所謂取之于民,用之于民。目前市場(chǎng)上對(duì)SaaS公司有三個(gè)評(píng)判指標(biāo):用戶的生命周期價(jià)值,客戶開(kāi)發(fā)成本,以及增長(zhǎng)率。毫無(wú)疑問(wèn)大多數(shù)SaaS公司具有很高的增長(zhǎng)率,但相比之下BAD公司在生命周期價(jià)值和開(kāi)發(fā)客戶成本方面卻更勝一籌。0
BDA的革命才剛剛開(kāi)始,相信將來(lái)它會(huì)帶來(lái)更加廣泛的影響。如果我們要再次建立CRM,我們將不只是跟蹤銷售人員的效率,我們會(huì)建議你如何利用整個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)與你的對(duì)手競(jìng)爭(zhēng)。如果我們要建立市場(chǎng)自動(dòng)化營(yíng)銷軟件(如Marketo,Eloqua),我們將不只是捕捉和培育客戶所產(chǎn)生的線索,我們會(huì)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中去發(fā)現(xiàn)并為他們吸引更多的線索。如果我們建立一個(gè)財(cái)務(wù)應(yīng)用軟件,它將不只是將追蹤貴公司的財(cái)務(wù)狀況,而且與你同類的上市公司進(jìn)行對(duì)比,你可以衡量自己的現(xiàn)狀來(lái)決定采取最佳措施。0
像任何新技術(shù)一樣,新事物的出現(xiàn)并不意味著舊事物的立即消亡,這需要一個(gè)更替的過(guò)程。雖然Oracle公司和SAP公司仍是大公司,但Salesforce.com是一個(gè)有著20億美元市值的龐然大物,絕對(duì)不可小覷。我們有理由相信未來(lái)是屬于BDA的,是時(shí)候?qū)aaS說(shuō)再見(jiàn)并且迎接BDA的到來(lái)了。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無(wú)監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10