あらゆる形態と規模の企業が、消費者を理解するために1つのことに依存するようになりました。それはデータです。しかし、利用可能なすべてのコンピューティング能力、データマイニング、および顧客インサイトについて、ほとんどの企業は、調査結果の可能性を最大限に活用しようとしてつまずきます。
これの一部はリソースに帰着します。収集されるデータがいくら少なくても、それを分析して実用的なデータポイントにセグメント化するための人的資源が必要です。そして、すべてを理解するためのリソースがある場合、ほとんどの企業内の部門のサイロが、潜在的に有益な情報への組織全体のアクセスを妨げる可能性があります。
DaaSの核となるのは、加入者が必要に応じていつでもデータストリームをプルできるようにすることです。レコードの入力とクリーンアップに時間や労力を費やす必要がなくなりました。それらはすでに照合され、関連するデータポイントにコンパイルされているため、ビジネスの取り組みにおける俊敏性と生産性が向上します。
また、クラウドサービスに移行する企業の数が増え続ける中、DaaSの市場は、SaaSの場合と同様に進化し続けます。チームは、必要なときにいつでも必要な情報にアクセスできます。
さらに、現在、データがオープンソース形式に進化していることを確認しており、この傾向は今後も続くでしょう。 DaaSは、クローズドで独自のデータからフリーでオープンソースのデータに移行する可能性があります。次に、次の質問があります：
1。データをフラッシュします。 悪いデータがあることは、データがまったくないことよりも悪いことです。 DaaSを進めるときは、既存のデータの多くを放棄することを受け入れてください。収集してコンパイルするのに何年もかかったとしても、悪いデータは使用できません。回収できないことを理解しているので、試してみるという頭痛の種を避けてください。
2。適切なサポートを提供します。 データサイエンティストを雇ってチームの他のメンバーを補完したり、分析の解釈について既存のチームをトレーニングしたりすることもできますが、サードパーティベンダーでチームのスキルセットを補完することをお勧めします。
もちろん、ビジネスニーズを満たす企業を見つけるために、企業を精査する必要があります。ただし、他の2つのオプションよりもプロセスが短く、次のデータ駆動型プロジェクトに必要な技術的および統計的スキルにほぼ即座にアクセスできます。
3。シンプルさに焦点を当てます。 データの分析に関しては、最初はシンプルさが鍵となります。ビジネス目標を達成するために知っておくべきことを決定し、最も簡単なユースケースに従ってすべてを設定します。これにより、適切なデータを収集して測定できます。
もちろん、ユースケースを追加するたびに複雑さを増すことはできないというわけではありません。しかし、どこかから始めなければなりません。そうしないと、「万が一に備えて」すべてを収集することになり、時間とお金がかかります。
4。すべてのシステムを接続します。 新しいシステムを組織に統合するときは、他のすべてのシステムと「通信」できることを保証する必要があります。 DaaSの場合、最も簡単な方法は、ビジネスのすべての部門に密接に連携しているデータに一意の識別子（プライマリURLなど）を付加することです。 URLを使用すると、すべてのシステムが相互に通信できるようになるだけでなく、データが重複しないように保護されます。
賢明な企業は、データの重要性と、データがビジネスの軌跡にとってどれほど重要であるかを理解しています。 DaaS戦略を実装しないことで、貴重な時間、エネルギー、およびお金を浪費し、戦略的決定を通知するすべてのデータが可能な限り新鮮ではなくなります。これはビジネスを運営するための最良の方法ではありません。特に、持続的な成功のために構築したい方法です。