数据即服务与传统数据管理的区别

数据访问方式的差异
传统数据管理通常将数据与特定软件捆绑在一起,用户需要使用专门开发的软件来访问和呈现数据。这种方式往往会导致供应商锁定,限制了数据的灵活性。与之不同的是,数据即服务 (DaaS) 无需与特定软件捆绑,通过定义的 API 层进行数据访问,使得不同的系统、应用程序或用户都可以访问数据。这种模式提高了数据的可用性和灵活性。

数据质量管理
在传统数据管理中,数据质量的管理更多依赖于组织自身的数据管理系统和流程。而在 DaaS 模式下,数据经过集中式的清理和丰富处理,可以显著提高数据质量。虽然 DaaS 模式有利于提高数据质量,但这也依赖于服务提供商的能力。

成本和敏捷性
传统模式则需要组织在硬件、软件和IT资源上进行大量前期投资,以构建和维护数据管理系统。与传统数据管理相比,DaaS 模式可以提高成本效益和敏捷性。用户无需投资和维护自身的数据管理基础设施,只需按需访问所需数据。

数据来源和类型
DaaS 通常可以提供更广泛的数据来源和类型,包括结构化、非结构化和半结构化数据。传统数据管理则更多关注组织内部的数据源和数据类型。

控制权和定制化
总的来说,DaaS 提供了更加敏捷和经济高效的数据访问和利用方式,而传统数据管理则为组织提供了更多对数据资产的控制权和定制化能力。
如何实现数据即服务

集中式数据管理
要实现数据即服务 (DaaS) ,组织需要在集中式位置对数据进行清理和丰富,然后再提供给不同的系统、应用程序或用户。这种集中式数据管理方式可以提高数据质量,因为数据经过了单一控制点的处理。同时,用户无需了解底层数据结构,即可轻松访问数据,提高了使用数据的敏捷性。此外,通过外包数据呈现层,还可以降低成本。

增值数据服务
DaaS 提供商通过从多个来源整合和分析数据,为客户提供更有价值的分析数据或信息。这涉及开发能够快速计算和集成大量数据的 DaaS 产品,并使用 RESTful API 实时发布数据。

健全的数据治理
DaaS 提供商通常会制定许可协议,以保护其出售、处理或分析的数据的知识产权,防止数据盗版和敏感信息泄露。然而,DaaS 提供商仍需解决数据收集和处理的用户同意问题。
总的来说,实现 DaaS 需要集中式数据管理、增值数据服务以及健全的数据治理,从而为客户带来敏捷性、成本效益和数据质量等优势。
数据即服务的工作原理

数据即服务的工作原理是通过数据服务的方式提供对数据和数据处理能力的访问,而不是作为产品。不同部门的员工可以访问数据云平台上共享的数据集,作为单一的真相来源。员工可以访问结构化和非结构化数据,并将其用于商业智能分析。这项功能使得整个组织能够由相同的信息指导,以协同和智能的方式工作。
数据云平台还可以通过诸如聚类等技术发现新的模式和关系。例如,它可用于将具有相似购买行为的客户分组以改善客户服务,或将网络流量分组以更快地识别日常使用模式和检测网络攻击。
这些数据科学技术背后的基本原理是教会机器如何根据已知数据集对数据进行排序,给机器未知数据,并允许机器独立对数据集进行排序,同时处理结果的概率因素。
数据即服务的优势

敏锐性
数据即服务 (Data as a Service,DaaS) 具有敏捷性的特点,用户能够快速地移动和访问经过 DaaS 平台整合的数据。DaaS 平台还能满足用户调整不同数据结构或调取特定位置数据的需求,提供了极大的灵活性。敏捷性使企业能够快速响应业务需求,及时获取所需的数据,从而提高决策效率和业务敏捷性。

高效益
数据即服务能够显著降低企业的运营成本,提高效益。使用 DaaS,企业只需在专业人员的帮助下建立好底层数据架构,而表现层(如用户界面)可根据需求外包给其他公司。 DaaS 从源头减少了系统容量需求,降低了企业维护硬件的成本支出。此外,在开发新产品时,企业无需配备完整的开发团队,只需提供需求方案便可从 DaaS 平台中获取所需的数据和服务,极大简化了产品开发流程。

改进数据质量
数据即服务能够对企业数据进行全生命周期管理,改进数据质量。DaaS 平台可自定义数据质量标准,同时,由于数据更新点具有单一性,在访问数据的同时,平台能够自动诊断数据中的问题并快速改进,以提升数据质量,并为业务提供更加准确、一致和高质量的服务。对于数据驱动型企业来说,数据质量的提升能够提高业务决策的准确性,降低数据质量问题带来的风险。DaaS 的数据质量管理功能为企业提供有力的数据质量保障。
数据即服务重要关注点
数据即服务 (Data as a Service, DaaS) 为企业带来了巨大的好处,但要真正实现 DaaS 的目标,企业必须重点关注以下几个关键方面:

稳定性
一旦系统出现不稳定,就可能对企业运营造成严重影响。DaaS 平台必须具有出色的稳定性,以确保在业务量不断增长的情况下,系统能够持续稳定运行,避免出现任何中断或故障。

灵活性
企业的业务需求往往是动态变化的,数据也会随之发生变更。因此,DaaS 平台必须具备足够的灵活性,能够及时响应业务变更,对数据进行相应调整,从而最大程度降低数据变化对企业运营的影响。

安全性
随着数据使用门槛的不断降低,确保数据安全和对数据访问的有效控制变得越来越重要。企业需要重点关注 DaaS 平台的安全性,确保数据的机密性、完整性和可用性,防止数据泄露或被非授权访问。

数据访问控制
与安全性密切相关的是对数据访问的严格控制。DaaS 平台应当提供精细化的访问控制机制,允许企业根据不同用户或应用的需求,灵活地授予或限制对特定数据的访问权限。

数据治理
在 DaaS 环境下,企业需要建立完善的数据治理机制,以确保数据的质量、一致性和可追溯性。包括制定数据标准、元数据管理、数据生命周期管理等方面的规范和流程。

可扩展性
企业业务的发展,对数据的需求也会不断增长。DaaS 平台必须具备良好的可扩展性,能够轻松地扩展存储和计算资源,以满足不断增长的数据需求。
综上所述,稳定性、灵活性和安全性是企业在采用数据即服务时必须重点关注的三大核心要素,同时还需要注重数据访问控制、数据治理和可扩展性等方面,以真正释放 DaaS 所带来的巨大价值。
数据即服务实现数据治理

数据即服务支持数据治理目标
数据即服务 (DaaS) 是一种云端软件工具,能够以服务导向的方式管理和分析数据,如数据仓库中的数据。它允许按需为用户提供数据,不受数据提供者和消费者之间的地理或组织分离的影响。通过利用 DaaS,组织可以更有效地实施数据治理流程和控制措施,因为数据所驻留的平台变得不那么重要。DaaS 可以促进组织之间机器可读数据的交换,支持数据可用性等数据治理目标。此外,DaaS 的服务导向性质与成功的数据治理计划的沟通密集型性质相一致。

数据治理需要集中与分散的平衡
数据治理是一种确保数据在整个生命周期中保持高质量的数据管理概念,重点关注可用性、一致性、完整性、安全性和标准合规性。数据治理计划旨在实现更好地面向内部和外部客户、遵守法规以及在并购或快速增长后改善运营等目标。将数据治理与业务计划保持一致有许多好处,例如为数据治理计划提供资金、激励业务社区参与、推动数据治理活动的优先级以及确定正确的运营模式。
数据治理需要集中与分散的平衡,包括自助服务。组织可以根据业务需求采用集中式、联合式和分散式治理的混合模式。联合数据治理赋予各个业务单位或计划以最佳匹配其需求的方式运作的权力,同时仍有一个较小的集中团队专注于解决经常重复出现的问题。自助服务或分散式数据治理允许每个业务线根据其特定项目的需求采取行动,并在适用时使用其他项目的工具和流程。

Amazon 服务支持数据治理
Amazon 提供了几项服务来支持数据治理,例如 Amazon DataZone 通过内置的治理来解锁跨组织边界的数据,以及 Amazon Glue Data Catalog 来存储数据资产的元数据并与分析服务集成。这些服务可以帮助组织加快数据驱动的决策,轻松地让合适的人员和应用程序安全地访问合适的数据。
数据即服务如何提高数据价值

提高数据质量和一致性
数据即服务 (DaaS) 通过集中化的数据清理和丰富处理,为数据更新提供了单一控制点,从而提高了数据质量,有助于确保不同系统和用户之间数据的质量和一致性。高质量的数据对于数据驱动型决策至关重要,从而提高了数据的整体价值。

提高数据访问和使用的敏捷性和成本效益
通过外包数据呈现层,DaaS 使用户无需深入了解底层数据结构即可访问数据,简化了数据访问过程。这使组织能够快速适应不断变化的数据需求,提高了数据使用的敏捷性。同时,数据提供商构建数据专业知识和基础设施,然后由多个用户共享利用,带来了成本效益。

促进数据交易市场的发展
DaaS 还有助于创建数据交易市场,在这里组织可以买卖或交易机器可读数据。这种数据交易市场有助于将数据作为有价值的资产进行交换,从而提高了数据的整体价值。
综上所述,数据即服务通过提高数据质量、提高数据访问和使用的敏捷性和成本效益,以及促进数据交易市场的发展,增强了数据的整体价值。
数据即服务面临的挑战
数据即服务 (Data as a Service, DaaS) 为企业带来了巨大的好处,但要真正实现 DaaS 的目标,企业必须重点关注以下几个关键方面:

数据隐私和知识产权保护
数据即服务 (DaaS) 提供商面临着数据隐私和知识产权保护的重大挑战。他们需要制定并使用许可协议来保护所出售、处理或分析数据的知识产权。此外,数据清理过程可能会导致大量数据暴露给客户,从而可能泄露数据集中包含的个人信息。

用户同意问题
DaaS 提供商还面临着用户对数据收集、处理和存储的同意问题。移动应用开发者可能会在未经用户充分知情或批准的情况下出售智能手机用户数据。

数据相关性和可用性
维护所提供数据的相关性、可用性和及时性也是 DaaS 模式面临的一大挑战。收集每条记录或 CI 在整个生命周期中的数据、应对不断变化,并提供高级数据可视化和发现工具,都是艰巨的任务。

平衡数据保护与用户体验
总的来说,数据即服务模式面临着在数据保护、用户隐私和提供全面且用户友好的数据服务之间寻求平衡的挑战。DaaS 提供商需要采取有效措施来确保数据安全性,同时为客户提供高质量的数据服务体验。
数据即服务的应用场景

气象数据服务
数据即服务 (DaaS) 在气象预报领域有着广泛的应用。通过收集和整理来自世界各地的气象数据,DaaS 可以为气象部门提供高质量的数据支持,从而提高天气预报的准确性。气象数据包括温度、湿度、气压、风向风速等,通过 DaaS 的数据处理和集成,可以为气象模型提供可靠的数据输入,提高模型的预测能力。

增值产品和服务
DaaS 还可以为企业提供数据支持,帮助企业改善自身的产品和服务。企业可以通过订阅DaaS 获取所需的数据,而无需自行采集和处理数据。这些数据可用于产品优化、市场分析、客户洞察等,从而提升企业的竞争力。DaaS 提供商通过数据整合和加工,能够为企业提供高质量、可靠的数据资源,满足企业的数据需求。

大数据商业模式
数据即服务 (DaaS) 是大数据商业模式的三大类别之一,另外两类是"答案即服务"和"信息即服务"。作为一种新兴的商业模式,DaaS 为企业和个人提供了获取数据的新途径。相比传统的数据采集和处理方式,DaaS 具有敏捷性、成本效益和数据质量控制等优势。

数据隐私和安全
尽管 DaaS 带来了诸多便利,但也面临着数据隐私、数据泄露等挑战。DaaS 提供商需要采取有效措施保护数据安全,并获得用户的明确同意进行数据收集和处理。数据加密、访问控制和审计跟踪等技术手段可以用于保护数据隐私和安全。同时,DaaS 提供商还需要遵守相关的数据保护法规。
数据即服务的发展趋势
数据即服务 (Data as a Service, DaaS) 是一种新兴的商业模式和技术趋势,旨在通过云计算和大数据技术为企业和个人提供数据服务。随着数据分析在商业领域的重要性日益凸显,越来越多的企业将 DaaS 视为引领商业发展的关键途径。DaaS 的发展趋势主要体现在以下两个方面:

促进商业智能化发展
- 企业可以将数据作为服务提供给用户,根据不同用户的需求反馈进行数据分析和处理
- 实现数据分析的民主化,使更多用户能够轻松获取和利用数据资源
- 增强用户的业务粘性,提高用户对企业的依赖度和忠诚度

应用于数据洞察领域
- 随着物联网和多用途传感器的兴起,DaaS 可为洞察服务提供准确的数据信息
- 支持数据可视化和数据驱动决策,成为众多公司的研究热点
- 帮助企业从海量数据中发现隐藏的商业价值和洞见
总的来说,数据即服务正在成为一种重要的商业模式和技术趋势。通过提供数据服务,企业能够实现商业智能化发展,并从数据中获取洞见,为业务决策提供有力支持。未来,DaaS 将在更多领域发挥重要作用。
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