Sommario:
- Definizione - Cosa significa Analytics as a Service (AaaS)?
- Techopedia spiega Analytics come servizio (AaaS)
Definizione - Cosa significa Analytics as a Service (AaaS)?
Analytics as a service (AaaS) si riferisce alla fornitura di software di analisi e operazioni tramite tecnologie fornite via web. Questi tipi di soluzioni offrono alle aziende un'alternativa allo sviluppo di configurazioni hardware interne solo per eseguire analisi aziendali.
Techopedia spiega Analytics come servizio (AaaS)
Per mettere l'analitica come servizio nel contesto, questo tipo di servizio fa parte di una gamma molto più ampia di servizi con nomi simili e idee simili, tra cui:
- Software as a service (SaaS)
- Platform as a service (PaaS)
- Infrastruttura come servizio (IaaS)
Ciò che tutti hanno in comune è che il modello di servizio sostituisce i sistemi interni con servizi forniti via web. Nell'esempio dell'analitica come servizio, un provider potrebbe offrire l'accesso a una piattaforma di analisi remota a un costo mensile. Ciò consentirebbe a un client di utilizzare quel particolare software di analisi per tutto il tempo necessario e di smettere di usarlo e di smettere di pagarlo in futuro.
L'analitica come servizio sta diventando un'opzione preziosa per le aziende perché l'impostazione dei processi di analisi può essere un processo che richiede molto lavoro. Le aziende che devono fare più analisi potrebbero aver bisogno di più server e altri tipi di hardware e potrebbero aver bisogno di più personale IT per implementare e mantenere questi programmi. Se invece l'azienda può utilizzare l'analisi come servizio, potrebbe essere in grado di aggirare questi nuovi costi e nuovi requisiti dei processi aziendali.
Insieme al fascino del completo outsourcing fornito dall'analitica come servizio, esiste la possibilità di utilizzare un sistema ibrido in cui le aziende utilizzano ciò che hanno a disposizione per l'analisi e esternalizzano altri componenti attraverso il web. Tutto ciò fornisce all'azienda moderna più scelte e soluzioni più precise per le mutevoli esigenze aziendali nei mercati che lavorano in gran parte sulla disponibilità di big data.
