Företag av alla former och storlekar har kommit att förlita sig på en sak för att förstå konsumenterna:data. Men trots all datorkraft, datautvinning och kundinsikter som finns tillgängliga, snubblar de flesta företag när de försöker utnyttja den fulla potentialen i sina resultat.
En del av detta beror på resurser:Oavsett hur lite data som samlas in, behöver du fortfarande arbetskraft för att analysera och segmentera den i handlingsbara datapunkter. Och om du har resurserna att förstå det hela, finns det en god chans att avdelningssilorna inom de flesta företag kommer att förhindra organisationsomfattande tillgång till potentiellt nyttig information.
I sin kärna tillåter DaaS abonnenter att dra dataströmmar närhelst behovet uppstår. Du behöver inte längre ägna tid eller energi åt att mata in och städa upp poster; de är redan samlade och sammanställda till relevanta datapunkter, vilket möjliggör större smidighet och produktivitet i dina affärsinsatser.
Och med ett ständigt ökande antal företag som går mot molntjänster kommer marknaden för DaaS att fortsätta att utvecklas, precis som den gjorde för SaaS; ditt team kan komma åt all information det behöver närhelst det behövs.
Dessutom ser vi nu utvecklingen av data till formatet med öppen källkod, och denna trend kommer att fortsätta att fläkta ut. Vi kommer sannolikt att se DaaS gå bort från sin stängda och proprietära data till gratis och öppen källkodsdata. Detta för oss sedan till frågan:
1. Rensa dina data. Att ha dålig data är värre än att ha ingen data alls. När du går vidare med DaaS, acceptera att du kommer att överge mycket av din befintliga data. Även om det har tagit år att samla in och kompilera, är dålig data oanvändbar. Förstå att det inte går att rädda, så spara dig själv huvudvärken att försöka.
2. Ge rätt stöd. Även om du kan anlita datavetare för att komplettera resten av ditt team eller till och med utbilda ditt befintliga team i analystolkning, skulle jag föreslå att du kompletterar ditt teams kompetensuppsättning med en tredjepartsleverantör.
Visst, du måste undersöka företag för att säkerställa att du hittar en som uppfyller dina affärsbehov. Men det är en kortare process än dina andra två alternativ, och du får nästan omedelbar tillgång till de tekniska och statistiska färdigheter som krävs för ditt nästa datadrivna projekt.
3. Fokusera på enkelhet. När det kommer till att analysera din data är enkelhet nyckeln i början. Bestäm vad du behöver veta för att uppnå dina affärsmål och ställ sedan in allt enligt ditt mest enkla användningsfall. Detta gör att du kan samla in och mäta rätt data.
Det är naturligtvis inte att säga att du inte kan lägga till större komplexitet med varje ytterligare användningsfall. Men du måste börja någonstans; annars kommer du hitta på att du samlar på allt "för säkerhets skull", vilket kostar mer tid och pengar.
4. Anslut alla system. När du integrerar ett nytt system i din organisation vill du garantera att det kan "prata" med alla andra system. Med DaaS är det enklaste sättet att bifoga en unik identifierare (t.ex. en primär webbadress) till din data som är nära anpassad till alla grenar av ditt företag. Att använda webbadresser tillåter inte bara alla system att prata med varandra, utan det skyddar också data mot dubbletter.
Smarta företag förstår vikten av data och hur viktig den är för deras affärsbana. Genom att inte implementera en DaaS-strategi slösar du bort värdefull tid, energi och pengar, och all data som informerar dina strategiska beslut är inte så färsk som den skulle kunna vara. Det är inte det bästa sättet att driva ett företag – särskilt ett du vill bygga för varaktig framgång.
