As the world’s datasphere grows in stature and size, big data, artificial intelligence, and cloud computing are combining to provide enterprises the much-needed respite in the form of Analytics-as-a-service
技术已经变得势在必行——还是它？
让我们简要地看一下2010年以来发生的事情。
十年来，一些技术进步改变了企业与自身和客户的互动方式。虽然移动电话见证了向高级智能手机（想想iPhone）的关键飞跃，但社交媒体世界见证了权力的转变，Instagram从Facebook上接管了，尽管WhatsApp是最普遍的个人互动解决方案。
十年来，新一代技术——大数据、分析、物联网 （IoT）、机器学习 （ML） 和人工智能 （AI））的激增，已牢固地融入商业世界。这些新代技术通过有用的见解和创新的解决方案为企业提供动力。
然后来到云。
云或云计算最初是应对复杂的 IT 基础架构和应用程序挑战所需的大量解决方案。唯一的主要区别是什么？这是非前提的，因此，名称。
由于 AWS、Google、Azure 和 Oracle，云的出现彻底改变了 IT 基础设施和 IT 服务领域的游戏。无论大小，企业现在都以某种方式快速采用云技术，即使我们说话时也是如此。
大数据 AI/ML 和云为另一个”X 即服务”类别打开了大门 – 即服务分析或 AaaS。
数据、AI 和云的融合
您如何评价配备梅赛德斯发动机、法拉利设计和米其林轮胎的汽车的性能？很好，对吧？
那么，数据、AI 和云的融合是惊人的伟大和更多。这种融合是导致”分析即服务”的原因。AaaS 通过更高的运营效率和生产力水平，帮助组织实现始终如一的卓越绩效。所有这一切，以负担得起的成本。
是的，IT 基础设施和应用程序环境是可扩展的，非常可扩展 – 这就是云技术所包括的内容cheeli.com.cn/wp-content/uploads/2020/05/13324161-screenshot-2020-04-27-at-195053.png”样式=”宽度：541px;”/>
这是一个有趣的世界，我们生活在今天，一个充满数据的世界，即使每一分钟添加更多的数据。随着互联网的迅速普及和计算机和互联设备的倍增，我们正处在一个完全不同的世界——一个数据世界，一个真正庞大的世界。
首先为什么选择 AaaS？
组织一直渴望通过将基础从本地转移到云，从而摆脱数据中心业务。
为什么？
原因很多。
管理不断增长的 IT 基础架构的复杂性、对知识渊博的资源的需求，当然还有与内部运行相关的新兴成本促使组织接受云。拥抱，他们做到了。
确实，闲置的数据数确实多于使用的数据。这需要全面利用数据并对其进行分析的方法。数据分析提供了有趣和有用的业务见解，当转化为战略计划时，这些见解将以业务增长的形式取得成果。
但是，我们如何捕获、处理和分析如此大量的数据？
输入 AI 和 ML。
大数据分析不再是一个流行语，它有很多用例，并且正在稳步改变企业运营和增长的方式。AI 和 ML 即将加速大数据分析过程，并引入一定程度的自动化。它们有助于以更快的速度和尽可能少的人工干预来提取一些非常有趣的见解。作为回报，大数据充当了巨大的数据存储库，帮助 AI 变得更加”智能”且高效，因为它连续为机器学习目的提供了大量数据。
嗯，这一切听起来不错。但是，不断增加的数据量只会使企业承受与 IT 红外线和应用程序相关的更高成本。
那么解决方案是什么？
云。
AI 和大数据在帮助企业获得收益方面做了很好的组合。但是，按分钟速度迅速增加的大量数据，被作为组织的”达摩克利斯之剑”
云技术解决了所有这些问题，使组织能够非常容易且经济实惠地利用大数据和分析服务，从而获得我们称之为”即服务分析”或 AaaS 的服务。
AaaS 用例
随着 AaaS 的势头不断增强，企业开始采用它，用例的数量只会增加。让我们来看看几个用例 |
零售分析
零售很容易成为数据量大的行业之一。通过客户交互、移动 POS、店内随访和购买、产品偏好和访问时间生成的数据量 – 它太庞大，无法处理。如果零售商店需要充分利用这些数据，它需要在 IT 基础设施、人力资源和软件方面投入大量资金，这是一个极无利可图的命题。AaaS是完美的解决方案;它不仅有助于从数据中带来出色的客户洞察，而且能够以高效、快速的方式进行。
AaaS 还带来了敏捷业务流程，同时将分析成本大大降低。
定制酒店解决方案
在我们发言时，酒店业的业务运营正在经历一个具有里程碑意义的转变。闲置多年的数据正在使用中。
AaaS 为酒店业每天生成的大量数据带来了明确的目的。
数据被主动捕获、挖掘和分析，以揭示客户偏好、习惯和需求，帮助酒店以排他性方式定位客户。从客房偏好到服务使用（互联网、免费早餐）、个人偏好（迷你吧、电视、迎宾饮料）和支付模式（信用卡、借记卡、现金），酒店现在将享受奢侈品，可以研究和绘制客户地图，以推出创新和定制的计划和优惠。
开发有竞争力的定价
见过亚马逊在不同的时间更改同一产品的定价吗？嗯，这个概念是在这里停留。在分析和 AI 的支持下，亚马逊、Flipkart 和阿里巴巴等公司正在使用 PB 的客户（或用户）数据来开发动态且极具竞争力的定价。AaaS 可帮助公司根据用户浏览和购物习惯制定非常具体和定制的定价策略。
AaaS 提供的最大优势是扩展 – 用户每一分钟生成大量数据 – 快速捕获、处理和分析，且成本较低。
因此，下次您看到电子邮件或警报时，您窗口购买的产品的定价会发生变化 – AaaS 正在发挥作用。
结论
随着我们先行先荣，AaaS 将采用高级分析，这将更加突出，并成为常规高级分析将在提供见解方面改变立场。
高级分析配备了 AI 和 ML 技术，将使预测分析变得司空见惯，并提升前瞻性，而不仅仅是见解。
试想一下，企业拥有更强大、更强大的 AaAS 解决方案，将具有什么样的优势？
所有类型的企业都将通过 AaaS 获得巨大收益，即使他们将有一种更强大、更高效的方法来传递、利用和分析数据。AaaS 的未来看起来非常伟大，它的重要性只会随着企业创建和使用数据而每秒钟增长。