Năm 2023, DaaS sẽ bước vào "Thời đại dẫn đường AI"
Tác giả|Doudou
Biên tập viên|Pi Ye
**Sản xuất bởi **Nhà công nghiệp
Năm 2002, tại Giải bóng chày chuyên nghiệp Mỹ có tính cạnh tranh cao, Oakland Athletics chỉ nằm trong nhóm “thấp kém thứ ba” về nhân sự, cơ sở vật chất và sức mạnh tài chính.
Tuy nhiên, với sự giúp đỡ của những sinh viên đứng đầu trong việc phân tích dữ liệu, thông qua việc phân tích dữ liệu và số liệu thống kê bóng chày khó hiểu, người quản lý đội đã tìm ra một nhóm cầu thủ bóng chày kỳ lạ có tính cách lập dị nhưng lại có siêu năng lực trong môn bóng chày.
Bằng cách vượt qua mô hình quản lý dữ liệu truyền thống, cuối cùng chúng tôi đã đạt được kết quả ấn tượng, có thể so sánh với kết quả của New York Yankees hùng mạnh.
Đây là câu chuyện được chuyển thể từ sự kiện có thật và sau đó được dựng thành phim - “Moneyball”. Trên thực tế, việc sử dụng các trường hợp phân tích và khai thác dữ liệu để giành chiến thắng trong các trận bóng đá còn vượt xa điều đó. Huấn luyện viên của đội bóng rổ quốc gia nổi tiếng của Mỹ từng sử dụng công cụ khai thác dữ liệu do IBM cung cấp để quyết định địa điểm thay thế cầu thủ.
Hiện tại, có khoảng hơn 20 đội NBA sử dụng phần mềm ứng dụng khai thác dữ liệu của IBM để tối ưu hóa các kết hợp chiến thuật của họ.
Huấn luyện viên có thể sử dụng máy tính xách tay để khai thác dữ liệu được lưu trữ trên máy chủ của Trung tâm NBA ở nhà hoặc trên đường. Mỗi sự kiện trong trò chơi sẽ được phân loại theo số liệu thống kê như điểm, hỗ trợ, tấn công và lượt quay.
Sử dụng dữ liệu lớn để giành chiến thắng trong một trận bóng đá có vẻ khó tin nhưng nó đã trở thành một chiến lược chiến thắng mở trong ngành.
Ngày nay, “thắng” cũng là đề xuất chung của mọi ngành nghề, doanh nghiệp. Số hóa đã đạt đến tầm trung, các rào cản dữ liệu đang dần được phá bỏ và các công ty đang tìm ra những cách mới để phát triển.
"Khi chúng tôi phát hành sản phẩm DaaS này vào năm ngoái, số tiền đầu tư về cơ bản vào khoảng hàng trăm nghìn, hai đến ba trăm nghìn, ba đến bốn trăm nghìn. Bắt đầu từ quý 4 năm ngoái, chúng tôi bắt đầu nhận được hàng triệu khoản đầu tư. Ngân sách tiếp thị. " Một người trong ngành nói với nhà công nghiệp.
DaaS, đã đi đầu, đang bước vào kỷ nguyên điều hướng tuyệt vời.
DaaS, Yunqi
Vào ngày 1 tháng 12 năm 2021, Alibaba Cloud đã phát hành một sản phẩm mới, DaaS, định vị dịch vụ sản phẩm cốt lõi của mình là "DaaS". Bản chất của nó là sử dụng sự tăng trưởng dựa trên dữ liệu làm động cơ để mở ra và tích hợp luồng kinh doanh, luồng dữ liệu và quy trình làm việc của doanh nghiệp, cho phép Dữ liệu thông minh tối đa hóa giá trị trong hoạt động sản xuất và vận hành của doanh nghiệp.
Nó ngay lập tức gây ra một cuộc thảo luận sôi nổi trong ngành.
Vào tháng 3 năm nay, JD Cloud lần đầu tiên phát hành nền tảng trí tuệ kỹ thuật số "Uplus", nhằm mục đích phát triển thương hiệu và củng cố hướng đi DaaS mới.
Sự gia nhập của hai gã khổng lồ Internet đã dần khiến đường đua này sôi động trở lại.
Trên thực tế, DaaS không phải là một lĩnh vực mới. Trong vài năm qua, đường đua DaaS đã sản sinh ra một số nhà sản xuất ngôi sao tương đối thẳng đứng, chẳng hạn như Maicong Software, Youmi Cloud, Huakun Daowei, v.v. Ngoài ra, một số nhà sản xuất tham gia kinh doanh trung tâm dữ liệu cũng đã đi vào con đường này từ lâu.
Ngay từ khoảng năm 2015, với sự ra đời của xe tự lái, DaaS đã trở nên rất phổ biến.
DaaS (Data as a Service) tập trung cung cấp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau theo yêu cầu dưới dạng API dữ liệu.Nói chung, nền tảng DaaS còn bao gồm quản lý siêu dữ liệu, quản trị dữ liệu, phát triển dữ liệu và các chức năng khác. Vai trò cơ bản của nó là giúp doanh nghiệp chuyển đổi dữ liệu Chuyển đổi nó thành khả năng kinh doanh (để đáp ứng nhu cầu trao đổi, chia sẻ và sử dụng dữ liệu theo thời gian thực giữa các ứng dụng và hệ thống của doanh nghiệp) và cuối cùng là giải quyết các vấn đề tăng trưởng cốt lõi của doanh nghiệp.
Hiện tại, về mặt nguồn dữ liệu, lộ trình DaaS có thể được chia thành ba nhóm: Một là nền tảng dữ liệu dưới dạng dịch vụ do Alibaba Cloud và JD Cloud đại diện, cung cấp thêm thông tin dựa trên dữ liệu của bên thứ hai được tạo ra. bằng nền tảng bán lẻ của riêng mình.
Ưu điểm của những gã khổng lồ Internet là: thứ nhất, vì dữ liệu đến từ mọi khía cạnh của bán lẻ nên họ có lợi thế lớn hơn trong tiếp thị. Cùng với khả năng xây dựng sinh thái mạnh mẽ và hệ thống kinh doanh của các nhà sản xuất lớn, họ có thể tạo ra lợi thế từ cấp độ tích hợp và toàn diện.
Ngoài ra, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây Internet cũng có thể kết hợp lợi thế của mình để trao quyền cho doanh nghiệp và cung cấp một số dịch vụ giá trị gia tăng cho các sản phẩm DaaS. Ví dụ: JD YouPlus có thể sử dụng lợi thế chuỗi cung ứng tích hợp của riêng mình để nhanh chóng xác minh khả năng của chuỗi cung ứng khi hỗ trợ các chiến lược tiếp thị của công ty.
Thứ hai là các nhà sản xuất dọc được đại diện bởi Datablau Shushu Technology, Shushu Technology, Shence Data, v.v. Nguồn dữ liệu của họ đến từ hoạt động của chính khách hàng doanh nghiệp và cung cấp dịch vụ phân tích người dùng cho họ. Ưu điểm nằm ở khả năng làm sạch và phân tích dữ liệu cũng như khả năng thâm nhập đủ sâu vào các lĩnh vực dọc để có thể đạt được mối quan hệ ràng buộc chặt chẽ hơn với doanh nghiệp. Ví dụ: Shushu Technology, với tư cách là nhà cung cấp dịch vụ phân tích dữ liệu trò chơi, có lợi thế lớn trong lĩnh vực giải trí.
Thứ ba là các nhà sản xuất do Youmi Cloud và Tianyancha đại diện, nguồn dữ liệu đến từ các kênh công cộng và họ chủ yếu cung cấp các giải pháp khác nhau cho các nhóm khách hàng khác nhau. Ưu điểm nằm ở thể loại khảo sát và phân tích, có thể đáp ứng nhu cầu dữ liệu của mọi tầng lớp xã hội.
Ví dụ: có một lượng lớn thông tin thương mại về sản phẩm, quảng cáo, doanh nghiệp, người tiêu dùng, v.v. trên nền tảng Youmi Cloud, cho phép nó tham gia vào thương mại điện tử, trò chơi và phim truyền hình ngắn và nó có những lợi thế nhất định .
Nhìn chung, các nhà sản xuất này đều có những ưu điểm riêng nhưng cũng có một số khuyết điểm.
Những người chơi mới đang đăng ký, những người chơi cũ đang tiếp tục trau dồi kỹ năng của họ, vốn đang theo đuổi họ và các nhà sản xuất lớn vẫn lạc quan. Sự bùng nổ của đường đua DaaS là không có gì bất ngờ. Nhưng điều ít người biết là ngành DaaS không hề dễ thực hiện.
Hạ cánh có thể nhìn thấy là khó khăn
Một công ty thương mại điện tử đã cố gắng sử dụng nền tảng DaaS để cải thiện kết quả tiếp thị của mình, phương pháp chính là hiểu rõ hơn về khách hàng của mình, đưa ra các đề xuất và ưu đãi được cá nhân hóa cũng như tăng tỷ lệ chuyển đổi của các hoạt động tiếp thị.
Tuy nhiên, khi áp dụng thực tế, công ty nhận thấy chất lượng dữ liệu không đáng tin cậy, việc thu thập dữ liệu chưa đầy đủ, kết quả phân tích và ứng dụng dữ liệu chưa đạt yêu cầu.
Đầu tiên, công ty phát hiện ra các vấn đề về chất lượng dữ liệu khi sử dụng nền tảng DaaS, chẳng hạn như dữ liệu bị thiếu, dữ liệu không chính xác và dữ liệu lỗi thời. Những vấn đề này ngăn cản các công ty hiểu chính xác khách hàng của họ và đưa ra các đề xuất và ưu đãi được cá nhân hóa chính xác.
Thứ hai, việc thu thập dữ liệu trên nền tảng DaaS thường không đủ toàn diện. Mặc dù nền tảng này tuyên bố cung cấp dữ liệu toàn diện nhưng công ty thực sự phát hiện ra rằng nền tảng này không thu thập được một số dữ liệu quan trọng, chẳng hạn như lịch sử mua hàng, lịch sử duyệt web và lịch sử tìm kiếm của người dùng. Việc thiếu dữ liệu này khiến các công ty không thể hiểu sâu sắc về hành vi và sở thích của khách hàng cũng như tiến hành các hoạt động tiếp thị chính xác.
Cuối cùng, mặc dù công ty thương mại điện tử đã dành nhiều thời gian và nguồn lực để thu thập và phân tích dữ liệu nhưng kết quả thực tế của việc phân tích và ứng dụng dữ liệu này không lý tưởng. Ví dụ: các đề xuất và ưu đãi được cá nhân hóa dựa trên kết quả phân tích dữ liệu không cải thiện tỷ lệ chuyển đổi mà thay vào đó lại dẫn đến sự phẫn nộ và không hài lòng ở một số người dùng.
Trên thực tế, DaaS có tiềm năng ứng dụng rất lớn trong hầu hết các tình huống kinh doanh và đây là kết luận đã đạt được sự đồng thuận hoàn toàn. Các doanh nghiệp tràn đầy hy vọng vào việc sử dụng DaaS để cải thiện hoạt động và đang tích cực đầu tư nguồn lực vào nỗ lực này. Tuy nhiên, đối với đại đa số doanh nghiệp, một số lượng lớn các dự án DaaS vẫn chưa đạt được những cải tiến đáng kể như mong đợi.
Tóm lại, các vấn đề như chất lượng dữ liệu không đáng tin cậy, thu thập dữ liệu không đầy đủ cũng như hiệu ứng ứng dụng và phân tích dữ liệu kém phản ánh trực tiếp tình hình khó khăn hiện tại trong việc triển khai DaaS.
Trên thực tế, những vấn đề này không chỉ ảnh hưởng đến bản thân các nhà cung cấp DaaS mà còn liên quan nhiều đến sự hợp tác của họ với ISV.
Ví dụ: khi nền tảng DaaS hợp tác với doanh nghiệp, dữ liệu do nền tảng DaaS cung cấp có thể không nhất quán với định dạng và tiêu chuẩn dữ liệu trong doanh nghiệp; có thể có nhiều hệ thống và nền tảng khác nhau trong doanh nghiệp và nền tảng DaaS cần để giao tiếp với các hệ thống này và phát triển giao diện, việc gỡ lỗi khó khăn hơn, dữ liệu được xử lý bởi nền tảng DaaS có thể liên quan đến tính bảo mật và quyền riêng tư của công ty, đồng thời cần thực hiện các biện pháp bảo mật hiệu quả để đảm bảo rằng dữ liệu không bị rò rỉ và giả mạo, trong số đó các vấn đề khác.
Khi DaaS hợp tác với ISV, các dịch vụ dữ liệu do nền tảng DaaS cung cấp cần được kết nối với hệ thống ISV thông qua giao diện API. Tuy nhiên, giao diện API của các hệ thống khác nhau là khác nhau và độ phức tạp của việc lắp ghép cao, đòi hỏi nhiều thời gian và nguồn lực để phát triển và gỡ lỗi.
Ngoài ra, dữ liệu được xử lý bởi nền tảng DaaS thường có độ nhạy cảm cao như thông tin khách hàng, dữ liệu giao dịch, v.v. Do đó, cần thực hiện các biện pháp bảo mật hiệu quả trong quá trình truyền và lưu trữ dữ liệu để đảm bảo dữ liệu không bị rò rỉ hoặc can thiệp vào.
Động lực kinh doanh dữ liệu đằng sau “DaaS thật và giả”
Yuanqi Forest, một thương hiệu hàng đầu trong ngành, đã nhanh chóng chiếm lĩnh thị trường nước có ga với khái niệm sức khỏe "0 đường, 0 chất béo và 0 calo". Nhưng trong ngành trà uống, sự cạnh tranh vô cùng khốc liệt, không tiến thì sẽ lùi. Yuanqi Forest cũng cần phát huy lợi thế ở hạng mục nước có ga và tiếp tục mở rộng thị trường.
Theo nhu cầu này, Lingyang đã tùy chỉnh giải pháp DaaS cho nó.
Đầu tiên là xác định hướng nghiên cứu sản phẩm mới. Thông qua phân tích phân cấp các danh mục phân khúc thị trường đồ uống, Yuanqi Forest đã định vị bốn xu hướng đồ uống trái cây chính: nước có ga, đồ uống trà, protein thực vật và đồ uống trái cây. Người ta xác định rằng danh mục nước có ga vẫn là danh mục nổi bật trên thị trường đồ uống, có thể tiếp tục phát huy lợi thế đa dạng của mình trên thị trường nước có ga và tiếp tục nỗ lực.
Thứ hai là phát triển một chiến lược tiếp thị khác biệt. Xây dựng các hướng tiếp thị khác biệt cho các sản phẩm mới bằng cách mô tả các đặc điểm của bốn danh mục chính và thông tin chi tiết về người dùng. Ví dụ, nước có ga vị dứa mới được ưa chuộng theo mùa, sản phẩm protein thực vật mới được lựa chọn để nỗ lực trên thị trường trẻ em bằng cách phá vỡ vòng tròn của các bà mẹ giàu năng lượng.
Cuối cùng, chiến lược nhiều đỉnh cả năm được thực hiện. 618 tung ra phát súng đầu tiên về bố cục đa danh mục; trong thời gian khuyến mãi Double 11, đã đạt được chuyển đổi kinh doanh lớn hơn và giới trẻ tiếp tục thâm nhập.
Vào năm 2022, doanh số Double 11 của Yuanqi Forest tăng gần 10% so với cùng kỳ lên 618, đơn giá cho mỗi khách hàng tăng gần 10% và mức độ sẵn sàng mua hàng của người tiêu dùng cũng tăng lên. So với 618, mức tài sản của Nhóm A đã tăng hơn 50%, tốc độ tăng trưởng của giới trẻ tăng đáng kể so với Double 11 năm ngoái và cơ cấu đám đông của thương hiệu dần được tối ưu hóa.
Trong trường hợp của Yuanqi Forest, chúng ta có thể tìm thấy một số chi tiết chính để triển khai thành công DaaS.
Đầu tiên là xác định hướng đi của dữ liệu và ứng dụng tiếp thị; thứ hai là liên tục thu thập những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu thay đổi thị trường với tính chuyên nghiệp tuyệt đối; thứ ba là lên kế hoạch “kế hoạch chiến đấu dài hạn” cho việc quản lý dữ liệu.
Đây là chìa khóa để giải quyết vấn đề và triển khai DaaS nhưng thường bị nhiều doanh nghiệp bỏ qua.
Khi doanh nghiệp tiến hành quản trị dữ liệu, họ tập trung vào việc quản lý các thủ tục, tập lệnh và tác vụ dữ liệu. Cách tiếp cận này ngăn cản việc quản trị dữ liệu của doanh nghiệp tập trung vào việc cải thiện giá trị dữ liệu. Điều này có thể dẫn đến độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu bị xâm phạm, ảnh hưởng đến các quyết định kinh doanh của công ty.
Khi nhiều doanh nghiệp triển khai DaaS, nhu cầu của chính họ không được đáp ứng, dẫn đến quản trị kiểu hiểu lầm và khó tập trung.
Ngoài ra, khi doanh nghiệp tiến hành quản trị dữ liệu, họ hướng tới việc hoàn thành việc phân phối dự án. Tuy nhiên, sau khi hoàn thành việc bàn giao dự án, công ty không tiếp tục quan tâm đến tính lâu dài và bền vững của việc quản trị dữ liệu. Do đó, ngay cả sau khi hoàn thành việc phân phối dự án, việc quản lý dữ liệu tiếp theo vẫn thiếu tính liên tục và ổn định.
Các điểm dừng trong quản lý gây khó khăn cho việc thống nhất dữ liệu, điều này thường dẫn đến giảm hệ thống bảo mật dữ liệu, dẫn đến việc quản trị theo dự án khó tiếp tục.
Bạn phải biết rằng việc thống nhất dữ liệu là cơ sở để triển khai DaaS, từ quan điểm này, nó dường như không phải là một "DaaS thực sự" được triển khai.
Ngoài ra, doanh nghiệp còn được nhân viên quản lý bán thời gian trong việc quản trị dữ liệu. Những nhân viên này thiếu kiến thức, kỹ năng chuyên môn về quản trị dữ liệu, dẫn đến trách nhiệm không rõ ràng và tính chủ động thấp. Do đó, doanh nghiệp không thể đảm bảo việc thực hiện quản trị dữ liệu suôn sẻ, trong trường hợp này, chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu không thể được đảm bảo, cũng như không thể đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu.
Doanh nghiệp không có điều kiện CNTT tương ứng dẫn đến việc quản lý bán thời gian cũng là yếu tố quan trọng gây khó khăn cho việc triển khai DaaS. Như Cai Ruitao, đối tác sáng lập & CTO của Youmi Cloud, cho biết: “Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, các nhóm giỏi diễn giải dữ liệu sẽ có lợi thế rất lớn”.
Tóm lại, logic cơ bản đằng sau những khó khăn khi triển khai DaaS đã dần trở nên rõ ràng, cụ thể là "khắc phục sự cố" khi quản lý hiểu sai; "DaaS đúng và sai" khi quản lý dựa trên dự án; và "không có khả năng làm những gì mình muốn" theo một phần -quản lý thời gian.
Điều đáng chú ý là việc ra mắt các mô hình lớn có thể thay đổi tình thế tiến thoái lưỡng nan mà quản trị dữ liệu theo mô hình truyền thống phải đối mặt.
Mô hình lớn làm cho dữ liệu có giá trị hơn
"Chúng ta phải nhận ra một điều, chủ thương hiệu chuyên nghiệp hơn chúng ta về Bí quyết. Chúng ta chỉ có dữ liệu, khả năng phân tích và công nghệ, nhưng anh ta phải chuyên nghiệp hơn chúng ta về Bí quyết." JD Technology Solutions Zhu Bing , người đứng đầu Phòng Giải pháp Tăng trưởng của Trung tâm, nói với các nhà Công nghiệp.
Trên thực tế, tính đến thời điểm hiện tại, doanh nghiệp nắm giữ một lượng lớn dữ liệu có giá trị nhưng những lợi thế và khả năng mà dữ liệu này mang lại không thể bị các nhà cung cấp DaaS thay thế được. Như Zhu Bing đã nói, "Nhìn chung, chúng tôi vẫn cần dạy cho thương hiệu của mình quyền tự chủ và sáng kiến chủ quan, đồng thời trao chúng cho các đối tác của chúng tôi trong những hạng mục này. Tôi nghĩ việc anh ấy tự mình làm điều này là chuyên nghiệp nhất."
Tuy nhiên, đối với nhiều doanh nghiệp, đây là một bước khó thực hiện. Điều đáng mong đợi là trong thời đại “mô hình lớn +”, DaaS cũng có một số khả năng mới.
Ví dụ: về mặt đào tạo và tối ưu hóa mô hình, nền tảng DaaS có thể cung cấp nền tảng dịch vụ và đào tạo mô hình lớn để giúp doanh nghiệp tiến hành đào tạo, điều chỉnh và tối ưu hóa mô hình. Doanh nghiệp có thể sử dụng lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán trên nền tảng DaaS để đào tạo và tối ưu hóa các mô hình lớn, từ đó nâng cao độ chính xác và hiệu suất của các mô hình.
Về mặt triển khai và quản lý mô hình, nền tảng DaaS có thể cung cấp các chức năng quản lý và triển khai mô hình, cho phép doanh nghiệp nhanh chóng triển khai các mô hình lớn đã được đào tạo vào môi trường sản xuất. Doanh nghiệp có thể sử dụng nền tảng DaaS để thực hiện các thao tác kiểm soát phiên bản và cập nhật trên các mô hình nhằm đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy của mô hình.
Về mặt tiền xử lý và nâng cao dữ liệu, nền tảng DaaS cũng có thể cung cấp các chức năng nâng cao và tiền xử lý dữ liệu để giúp doanh nghiệp làm sạch, chuyển đổi và gắn nhãn dữ liệu thô để sử dụng trong đào tạo và thử nghiệm các mô hình lớn. Nền tảng DaaS cũng có thể cung cấp các chức năng nâng cao dữ liệu để cải thiện hiệu suất tổng quát hóa và khả năng thích ứng của mô hình thông qua các chuyển đổi và cải tiến khác nhau đối với dữ liệu.
Ngoài ra, trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nền tảng DaaS có thể cung cấp các dịch vụ như phân loại văn bản, phân tích tình cảm và tạo ngôn ngữ. Trong lĩnh vực nhận dạng hình ảnh, nền tảng DaaS có thể cung cấp các dịch vụ như phát hiện mục tiêu và phân đoạn hình ảnh. Doanh nghiệp có thể sử dụng các dịch vụ này trực tiếp thông qua nền tảng DaaS mà không cần phải tự xây dựng và đào tạo mô hình.
Ngoài kinh doanh, bảo mật cũng là một tính năng chính, tức là nền tảng DaaS cũng có thể cung cấp các chức năng bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư để đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu công ty. Nền tảng DaaS có thể cung cấp các chức năng như sao lưu, phục hồi dữ liệu và kiểm soát phiên bản để đảm bảo tính bảo mật và độ tin cậy của dữ liệu. Đồng thời, nền tảng DaaS cũng có thể cung cấp các chức năng như mã hóa dữ liệu, kiểm soát truy cập và kiểm tra bảo mật để bảo vệ quyền riêng tư và tính toàn vẹn của dữ liệu.
Nói cách khác, theo mô hình lớn AI, các nhà cung cấp DaaS có thể tích lũy ngày càng nhiều bí quyết trong ngành và nhu cầu của doanh nghiệp sẽ ngày càng được đáp ứng; sự kết hợp giữa các mô hình lớn và DaaS có thể cho phép doanh nghiệp sử dụng nó hiệu quả hơn và chính xác.Mô hình lớn.
Theo mô hình truyền thống, các công ty cần phải tự xây dựng và đào tạo mô hình, việc này đòi hỏi phải đầu tư nhiều nguồn lực và thời gian. Hơn nữa, hiệu quả của các mô hình này có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu, lựa chọn thuật toán, v.v. Các mô hình lớn có mục đích chung cũng sẽ thúc đẩy doanh nghiệp vượt qua rào cản này.
Nhìn chung, "mô hình lớn + DaaS" sẽ thay đổi phần lớn các vấn đề cố hữu cố hữu của DaaS hiện tại, đưa nó phát triển lành mạnh hơn và đẩy nó vào "Thời đại Khám phá".
Có lẽ, trong tương lai, mọi ngành công nghiệp đều có thể được định hình lại bởi DaaS, giống như bộ phim đã đề cập ở đầu bài viết sử dụng dữ liệu để “Moneyball”.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Năm 2023, DaaS sẽ bước vào "Thời đại dẫn đường AI"
Năm 2023, DaaS sẽ bước vào "Thời đại dẫn đường AI"
Tác giả|Doudou
Biên tập viên|Pi Ye
**Sản xuất bởi **Nhà công nghiệp
Năm 2002, tại Giải bóng chày chuyên nghiệp Mỹ có tính cạnh tranh cao, Oakland Athletics chỉ nằm trong nhóm “thấp kém thứ ba” về nhân sự, cơ sở vật chất và sức mạnh tài chính.
Tuy nhiên, với sự giúp đỡ của những sinh viên đứng đầu trong việc phân tích dữ liệu, thông qua việc phân tích dữ liệu và số liệu thống kê bóng chày khó hiểu, người quản lý đội đã tìm ra một nhóm cầu thủ bóng chày kỳ lạ có tính cách lập dị nhưng lại có siêu năng lực trong môn bóng chày.
Bằng cách vượt qua mô hình quản lý dữ liệu truyền thống, cuối cùng chúng tôi đã đạt được kết quả ấn tượng, có thể so sánh với kết quả của New York Yankees hùng mạnh.
Đây là câu chuyện được chuyển thể từ sự kiện có thật và sau đó được dựng thành phim - “Moneyball”. Trên thực tế, việc sử dụng các trường hợp phân tích và khai thác dữ liệu để giành chiến thắng trong các trận bóng đá còn vượt xa điều đó. Huấn luyện viên của đội bóng rổ quốc gia nổi tiếng của Mỹ từng sử dụng công cụ khai thác dữ liệu do IBM cung cấp để quyết định địa điểm thay thế cầu thủ.
Hiện tại, có khoảng hơn 20 đội NBA sử dụng phần mềm ứng dụng khai thác dữ liệu của IBM để tối ưu hóa các kết hợp chiến thuật của họ.
Huấn luyện viên có thể sử dụng máy tính xách tay để khai thác dữ liệu được lưu trữ trên máy chủ của Trung tâm NBA ở nhà hoặc trên đường. Mỗi sự kiện trong trò chơi sẽ được phân loại theo số liệu thống kê như điểm, hỗ trợ, tấn công và lượt quay.
Sử dụng dữ liệu lớn để giành chiến thắng trong một trận bóng đá có vẻ khó tin nhưng nó đã trở thành một chiến lược chiến thắng mở trong ngành.
Ngày nay, “thắng” cũng là đề xuất chung của mọi ngành nghề, doanh nghiệp. Số hóa đã đạt đến tầm trung, các rào cản dữ liệu đang dần được phá bỏ và các công ty đang tìm ra những cách mới để phát triển.
"Khi chúng tôi phát hành sản phẩm DaaS này vào năm ngoái, số tiền đầu tư về cơ bản vào khoảng hàng trăm nghìn, hai đến ba trăm nghìn, ba đến bốn trăm nghìn. Bắt đầu từ quý 4 năm ngoái, chúng tôi bắt đầu nhận được hàng triệu khoản đầu tư. Ngân sách tiếp thị. " Một người trong ngành nói với nhà công nghiệp.
DaaS, đã đi đầu, đang bước vào kỷ nguyên điều hướng tuyệt vời.
DaaS, Yunqi
Vào ngày 1 tháng 12 năm 2021, Alibaba Cloud đã phát hành một sản phẩm mới, DaaS, định vị dịch vụ sản phẩm cốt lõi của mình là "DaaS". Bản chất của nó là sử dụng sự tăng trưởng dựa trên dữ liệu làm động cơ để mở ra và tích hợp luồng kinh doanh, luồng dữ liệu và quy trình làm việc của doanh nghiệp, cho phép Dữ liệu thông minh tối đa hóa giá trị trong hoạt động sản xuất và vận hành của doanh nghiệp.
Nó ngay lập tức gây ra một cuộc thảo luận sôi nổi trong ngành.
Vào tháng 3 năm nay, JD Cloud lần đầu tiên phát hành nền tảng trí tuệ kỹ thuật số "Uplus", nhằm mục đích phát triển thương hiệu và củng cố hướng đi DaaS mới.
Sự gia nhập của hai gã khổng lồ Internet đã dần khiến đường đua này sôi động trở lại.
Trên thực tế, DaaS không phải là một lĩnh vực mới. Trong vài năm qua, đường đua DaaS đã sản sinh ra một số nhà sản xuất ngôi sao tương đối thẳng đứng, chẳng hạn như Maicong Software, Youmi Cloud, Huakun Daowei, v.v. Ngoài ra, một số nhà sản xuất tham gia kinh doanh trung tâm dữ liệu cũng đã đi vào con đường này từ lâu.
Ngay từ khoảng năm 2015, với sự ra đời của xe tự lái, DaaS đã trở nên rất phổ biến.
DaaS (Data as a Service) tập trung cung cấp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau theo yêu cầu dưới dạng API dữ liệu.Nói chung, nền tảng DaaS còn bao gồm quản lý siêu dữ liệu, quản trị dữ liệu, phát triển dữ liệu và các chức năng khác. Vai trò cơ bản của nó là giúp doanh nghiệp chuyển đổi dữ liệu Chuyển đổi nó thành khả năng kinh doanh (để đáp ứng nhu cầu trao đổi, chia sẻ và sử dụng dữ liệu theo thời gian thực giữa các ứng dụng và hệ thống của doanh nghiệp) và cuối cùng là giải quyết các vấn đề tăng trưởng cốt lõi của doanh nghiệp.
Hiện tại, về mặt nguồn dữ liệu, lộ trình DaaS có thể được chia thành ba nhóm: Một là nền tảng dữ liệu dưới dạng dịch vụ do Alibaba Cloud và JD Cloud đại diện, cung cấp thêm thông tin dựa trên dữ liệu của bên thứ hai được tạo ra. bằng nền tảng bán lẻ của riêng mình.
Ưu điểm của những gã khổng lồ Internet là: thứ nhất, vì dữ liệu đến từ mọi khía cạnh của bán lẻ nên họ có lợi thế lớn hơn trong tiếp thị. Cùng với khả năng xây dựng sinh thái mạnh mẽ và hệ thống kinh doanh của các nhà sản xuất lớn, họ có thể tạo ra lợi thế từ cấp độ tích hợp và toàn diện.
Ngoài ra, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây Internet cũng có thể kết hợp lợi thế của mình để trao quyền cho doanh nghiệp và cung cấp một số dịch vụ giá trị gia tăng cho các sản phẩm DaaS. Ví dụ: JD YouPlus có thể sử dụng lợi thế chuỗi cung ứng tích hợp của riêng mình để nhanh chóng xác minh khả năng của chuỗi cung ứng khi hỗ trợ các chiến lược tiếp thị của công ty.
Thứ hai là các nhà sản xuất dọc được đại diện bởi Datablau Shushu Technology, Shushu Technology, Shence Data, v.v. Nguồn dữ liệu của họ đến từ hoạt động của chính khách hàng doanh nghiệp và cung cấp dịch vụ phân tích người dùng cho họ. Ưu điểm nằm ở khả năng làm sạch và phân tích dữ liệu cũng như khả năng thâm nhập đủ sâu vào các lĩnh vực dọc để có thể đạt được mối quan hệ ràng buộc chặt chẽ hơn với doanh nghiệp. Ví dụ: Shushu Technology, với tư cách là nhà cung cấp dịch vụ phân tích dữ liệu trò chơi, có lợi thế lớn trong lĩnh vực giải trí.
Thứ ba là các nhà sản xuất do Youmi Cloud và Tianyancha đại diện, nguồn dữ liệu đến từ các kênh công cộng và họ chủ yếu cung cấp các giải pháp khác nhau cho các nhóm khách hàng khác nhau. Ưu điểm nằm ở thể loại khảo sát và phân tích, có thể đáp ứng nhu cầu dữ liệu của mọi tầng lớp xã hội.
Ví dụ: có một lượng lớn thông tin thương mại về sản phẩm, quảng cáo, doanh nghiệp, người tiêu dùng, v.v. trên nền tảng Youmi Cloud, cho phép nó tham gia vào thương mại điện tử, trò chơi và phim truyền hình ngắn và nó có những lợi thế nhất định .
Nhìn chung, các nhà sản xuất này đều có những ưu điểm riêng nhưng cũng có một số khuyết điểm.
Những người chơi mới đang đăng ký, những người chơi cũ đang tiếp tục trau dồi kỹ năng của họ, vốn đang theo đuổi họ và các nhà sản xuất lớn vẫn lạc quan. Sự bùng nổ của đường đua DaaS là không có gì bất ngờ. Nhưng điều ít người biết là ngành DaaS không hề dễ thực hiện.
Hạ cánh có thể nhìn thấy là khó khăn
Một công ty thương mại điện tử đã cố gắng sử dụng nền tảng DaaS để cải thiện kết quả tiếp thị của mình, phương pháp chính là hiểu rõ hơn về khách hàng của mình, đưa ra các đề xuất và ưu đãi được cá nhân hóa cũng như tăng tỷ lệ chuyển đổi của các hoạt động tiếp thị.
Tuy nhiên, khi áp dụng thực tế, công ty nhận thấy chất lượng dữ liệu không đáng tin cậy, việc thu thập dữ liệu chưa đầy đủ, kết quả phân tích và ứng dụng dữ liệu chưa đạt yêu cầu.
Đầu tiên, công ty phát hiện ra các vấn đề về chất lượng dữ liệu khi sử dụng nền tảng DaaS, chẳng hạn như dữ liệu bị thiếu, dữ liệu không chính xác và dữ liệu lỗi thời. Những vấn đề này ngăn cản các công ty hiểu chính xác khách hàng của họ và đưa ra các đề xuất và ưu đãi được cá nhân hóa chính xác.
Thứ hai, việc thu thập dữ liệu trên nền tảng DaaS thường không đủ toàn diện. Mặc dù nền tảng này tuyên bố cung cấp dữ liệu toàn diện nhưng công ty thực sự phát hiện ra rằng nền tảng này không thu thập được một số dữ liệu quan trọng, chẳng hạn như lịch sử mua hàng, lịch sử duyệt web và lịch sử tìm kiếm của người dùng. Việc thiếu dữ liệu này khiến các công ty không thể hiểu sâu sắc về hành vi và sở thích của khách hàng cũng như tiến hành các hoạt động tiếp thị chính xác.
Cuối cùng, mặc dù công ty thương mại điện tử đã dành nhiều thời gian và nguồn lực để thu thập và phân tích dữ liệu nhưng kết quả thực tế của việc phân tích và ứng dụng dữ liệu này không lý tưởng. Ví dụ: các đề xuất và ưu đãi được cá nhân hóa dựa trên kết quả phân tích dữ liệu không cải thiện tỷ lệ chuyển đổi mà thay vào đó lại dẫn đến sự phẫn nộ và không hài lòng ở một số người dùng.
Trên thực tế, DaaS có tiềm năng ứng dụng rất lớn trong hầu hết các tình huống kinh doanh và đây là kết luận đã đạt được sự đồng thuận hoàn toàn. Các doanh nghiệp tràn đầy hy vọng vào việc sử dụng DaaS để cải thiện hoạt động và đang tích cực đầu tư nguồn lực vào nỗ lực này. Tuy nhiên, đối với đại đa số doanh nghiệp, một số lượng lớn các dự án DaaS vẫn chưa đạt được những cải tiến đáng kể như mong đợi.
Tóm lại, các vấn đề như chất lượng dữ liệu không đáng tin cậy, thu thập dữ liệu không đầy đủ cũng như hiệu ứng ứng dụng và phân tích dữ liệu kém phản ánh trực tiếp tình hình khó khăn hiện tại trong việc triển khai DaaS.
Trên thực tế, những vấn đề này không chỉ ảnh hưởng đến bản thân các nhà cung cấp DaaS mà còn liên quan nhiều đến sự hợp tác của họ với ISV.
Ví dụ: khi nền tảng DaaS hợp tác với doanh nghiệp, dữ liệu do nền tảng DaaS cung cấp có thể không nhất quán với định dạng và tiêu chuẩn dữ liệu trong doanh nghiệp; có thể có nhiều hệ thống và nền tảng khác nhau trong doanh nghiệp và nền tảng DaaS cần để giao tiếp với các hệ thống này và phát triển giao diện, việc gỡ lỗi khó khăn hơn, dữ liệu được xử lý bởi nền tảng DaaS có thể liên quan đến tính bảo mật và quyền riêng tư của công ty, đồng thời cần thực hiện các biện pháp bảo mật hiệu quả để đảm bảo rằng dữ liệu không bị rò rỉ và giả mạo, trong số đó các vấn đề khác.
Khi DaaS hợp tác với ISV, các dịch vụ dữ liệu do nền tảng DaaS cung cấp cần được kết nối với hệ thống ISV thông qua giao diện API. Tuy nhiên, giao diện API của các hệ thống khác nhau là khác nhau và độ phức tạp của việc lắp ghép cao, đòi hỏi nhiều thời gian và nguồn lực để phát triển và gỡ lỗi.
Ngoài ra, dữ liệu được xử lý bởi nền tảng DaaS thường có độ nhạy cảm cao như thông tin khách hàng, dữ liệu giao dịch, v.v. Do đó, cần thực hiện các biện pháp bảo mật hiệu quả trong quá trình truyền và lưu trữ dữ liệu để đảm bảo dữ liệu không bị rò rỉ hoặc can thiệp vào.
Động lực kinh doanh dữ liệu đằng sau “DaaS thật và giả”
Yuanqi Forest, một thương hiệu hàng đầu trong ngành, đã nhanh chóng chiếm lĩnh thị trường nước có ga với khái niệm sức khỏe "0 đường, 0 chất béo và 0 calo". Nhưng trong ngành trà uống, sự cạnh tranh vô cùng khốc liệt, không tiến thì sẽ lùi. Yuanqi Forest cũng cần phát huy lợi thế ở hạng mục nước có ga và tiếp tục mở rộng thị trường.
Theo nhu cầu này, Lingyang đã tùy chỉnh giải pháp DaaS cho nó.
Đầu tiên là xác định hướng nghiên cứu sản phẩm mới. Thông qua phân tích phân cấp các danh mục phân khúc thị trường đồ uống, Yuanqi Forest đã định vị bốn xu hướng đồ uống trái cây chính: nước có ga, đồ uống trà, protein thực vật và đồ uống trái cây. Người ta xác định rằng danh mục nước có ga vẫn là danh mục nổi bật trên thị trường đồ uống, có thể tiếp tục phát huy lợi thế đa dạng của mình trên thị trường nước có ga và tiếp tục nỗ lực.
Thứ hai là phát triển một chiến lược tiếp thị khác biệt. Xây dựng các hướng tiếp thị khác biệt cho các sản phẩm mới bằng cách mô tả các đặc điểm của bốn danh mục chính và thông tin chi tiết về người dùng. Ví dụ, nước có ga vị dứa mới được ưa chuộng theo mùa, sản phẩm protein thực vật mới được lựa chọn để nỗ lực trên thị trường trẻ em bằng cách phá vỡ vòng tròn của các bà mẹ giàu năng lượng.
Cuối cùng, chiến lược nhiều đỉnh cả năm được thực hiện. 618 tung ra phát súng đầu tiên về bố cục đa danh mục; trong thời gian khuyến mãi Double 11, đã đạt được chuyển đổi kinh doanh lớn hơn và giới trẻ tiếp tục thâm nhập.
Vào năm 2022, doanh số Double 11 của Yuanqi Forest tăng gần 10% so với cùng kỳ lên 618, đơn giá cho mỗi khách hàng tăng gần 10% và mức độ sẵn sàng mua hàng của người tiêu dùng cũng tăng lên. So với 618, mức tài sản của Nhóm A đã tăng hơn 50%, tốc độ tăng trưởng của giới trẻ tăng đáng kể so với Double 11 năm ngoái và cơ cấu đám đông của thương hiệu dần được tối ưu hóa.
Trong trường hợp của Yuanqi Forest, chúng ta có thể tìm thấy một số chi tiết chính để triển khai thành công DaaS.
Đầu tiên là xác định hướng đi của dữ liệu và ứng dụng tiếp thị; thứ hai là liên tục thu thập những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu thay đổi thị trường với tính chuyên nghiệp tuyệt đối; thứ ba là lên kế hoạch “kế hoạch chiến đấu dài hạn” cho việc quản lý dữ liệu.
Đây là chìa khóa để giải quyết vấn đề và triển khai DaaS nhưng thường bị nhiều doanh nghiệp bỏ qua.
Khi doanh nghiệp tiến hành quản trị dữ liệu, họ tập trung vào việc quản lý các thủ tục, tập lệnh và tác vụ dữ liệu. Cách tiếp cận này ngăn cản việc quản trị dữ liệu của doanh nghiệp tập trung vào việc cải thiện giá trị dữ liệu. Điều này có thể dẫn đến độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu bị xâm phạm, ảnh hưởng đến các quyết định kinh doanh của công ty.
Khi nhiều doanh nghiệp triển khai DaaS, nhu cầu của chính họ không được đáp ứng, dẫn đến quản trị kiểu hiểu lầm và khó tập trung.
Ngoài ra, khi doanh nghiệp tiến hành quản trị dữ liệu, họ hướng tới việc hoàn thành việc phân phối dự án. Tuy nhiên, sau khi hoàn thành việc bàn giao dự án, công ty không tiếp tục quan tâm đến tính lâu dài và bền vững của việc quản trị dữ liệu. Do đó, ngay cả sau khi hoàn thành việc phân phối dự án, việc quản lý dữ liệu tiếp theo vẫn thiếu tính liên tục và ổn định.
Các điểm dừng trong quản lý gây khó khăn cho việc thống nhất dữ liệu, điều này thường dẫn đến giảm hệ thống bảo mật dữ liệu, dẫn đến việc quản trị theo dự án khó tiếp tục.
Bạn phải biết rằng việc thống nhất dữ liệu là cơ sở để triển khai DaaS, từ quan điểm này, nó dường như không phải là một "DaaS thực sự" được triển khai.
Ngoài ra, doanh nghiệp còn được nhân viên quản lý bán thời gian trong việc quản trị dữ liệu. Những nhân viên này thiếu kiến thức, kỹ năng chuyên môn về quản trị dữ liệu, dẫn đến trách nhiệm không rõ ràng và tính chủ động thấp. Do đó, doanh nghiệp không thể đảm bảo việc thực hiện quản trị dữ liệu suôn sẻ, trong trường hợp này, chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu không thể được đảm bảo, cũng như không thể đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu.
Doanh nghiệp không có điều kiện CNTT tương ứng dẫn đến việc quản lý bán thời gian cũng là yếu tố quan trọng gây khó khăn cho việc triển khai DaaS. Như Cai Ruitao, đối tác sáng lập & CTO của Youmi Cloud, cho biết: “Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, các nhóm giỏi diễn giải dữ liệu sẽ có lợi thế rất lớn”.
Tóm lại, logic cơ bản đằng sau những khó khăn khi triển khai DaaS đã dần trở nên rõ ràng, cụ thể là "khắc phục sự cố" khi quản lý hiểu sai; "DaaS đúng và sai" khi quản lý dựa trên dự án; và "không có khả năng làm những gì mình muốn" theo một phần -quản lý thời gian.
Điều đáng chú ý là việc ra mắt các mô hình lớn có thể thay đổi tình thế tiến thoái lưỡng nan mà quản trị dữ liệu theo mô hình truyền thống phải đối mặt.
Mô hình lớn làm cho dữ liệu có giá trị hơn
"Chúng ta phải nhận ra một điều, chủ thương hiệu chuyên nghiệp hơn chúng ta về Bí quyết. Chúng ta chỉ có dữ liệu, khả năng phân tích và công nghệ, nhưng anh ta phải chuyên nghiệp hơn chúng ta về Bí quyết." JD Technology Solutions Zhu Bing , người đứng đầu Phòng Giải pháp Tăng trưởng của Trung tâm, nói với các nhà Công nghiệp.
Trên thực tế, tính đến thời điểm hiện tại, doanh nghiệp nắm giữ một lượng lớn dữ liệu có giá trị nhưng những lợi thế và khả năng mà dữ liệu này mang lại không thể bị các nhà cung cấp DaaS thay thế được. Như Zhu Bing đã nói, "Nhìn chung, chúng tôi vẫn cần dạy cho thương hiệu của mình quyền tự chủ và sáng kiến chủ quan, đồng thời trao chúng cho các đối tác của chúng tôi trong những hạng mục này. Tôi nghĩ việc anh ấy tự mình làm điều này là chuyên nghiệp nhất."
Tuy nhiên, đối với nhiều doanh nghiệp, đây là một bước khó thực hiện. Điều đáng mong đợi là trong thời đại “mô hình lớn +”, DaaS cũng có một số khả năng mới.
Ví dụ: về mặt đào tạo và tối ưu hóa mô hình, nền tảng DaaS có thể cung cấp nền tảng dịch vụ và đào tạo mô hình lớn để giúp doanh nghiệp tiến hành đào tạo, điều chỉnh và tối ưu hóa mô hình. Doanh nghiệp có thể sử dụng lượng lớn dữ liệu và tài nguyên tính toán trên nền tảng DaaS để đào tạo và tối ưu hóa các mô hình lớn, từ đó nâng cao độ chính xác và hiệu suất của các mô hình.
Về mặt triển khai và quản lý mô hình, nền tảng DaaS có thể cung cấp các chức năng quản lý và triển khai mô hình, cho phép doanh nghiệp nhanh chóng triển khai các mô hình lớn đã được đào tạo vào môi trường sản xuất. Doanh nghiệp có thể sử dụng nền tảng DaaS để thực hiện các thao tác kiểm soát phiên bản và cập nhật trên các mô hình nhằm đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy của mô hình.
Về mặt tiền xử lý và nâng cao dữ liệu, nền tảng DaaS cũng có thể cung cấp các chức năng nâng cao và tiền xử lý dữ liệu để giúp doanh nghiệp làm sạch, chuyển đổi và gắn nhãn dữ liệu thô để sử dụng trong đào tạo và thử nghiệm các mô hình lớn. Nền tảng DaaS cũng có thể cung cấp các chức năng nâng cao dữ liệu để cải thiện hiệu suất tổng quát hóa và khả năng thích ứng của mô hình thông qua các chuyển đổi và cải tiến khác nhau đối với dữ liệu.
Ngoài ra, trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nền tảng DaaS có thể cung cấp các dịch vụ như phân loại văn bản, phân tích tình cảm và tạo ngôn ngữ. Trong lĩnh vực nhận dạng hình ảnh, nền tảng DaaS có thể cung cấp các dịch vụ như phát hiện mục tiêu và phân đoạn hình ảnh. Doanh nghiệp có thể sử dụng các dịch vụ này trực tiếp thông qua nền tảng DaaS mà không cần phải tự xây dựng và đào tạo mô hình.
Ngoài kinh doanh, bảo mật cũng là một tính năng chính, tức là nền tảng DaaS cũng có thể cung cấp các chức năng bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư để đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu công ty. Nền tảng DaaS có thể cung cấp các chức năng như sao lưu, phục hồi dữ liệu và kiểm soát phiên bản để đảm bảo tính bảo mật và độ tin cậy của dữ liệu. Đồng thời, nền tảng DaaS cũng có thể cung cấp các chức năng như mã hóa dữ liệu, kiểm soát truy cập và kiểm tra bảo mật để bảo vệ quyền riêng tư và tính toàn vẹn của dữ liệu.
Nói cách khác, theo mô hình lớn AI, các nhà cung cấp DaaS có thể tích lũy ngày càng nhiều bí quyết trong ngành và nhu cầu của doanh nghiệp sẽ ngày càng được đáp ứng; sự kết hợp giữa các mô hình lớn và DaaS có thể cho phép doanh nghiệp sử dụng nó hiệu quả hơn và chính xác.Mô hình lớn.
Theo mô hình truyền thống, các công ty cần phải tự xây dựng và đào tạo mô hình, việc này đòi hỏi phải đầu tư nhiều nguồn lực và thời gian. Hơn nữa, hiệu quả của các mô hình này có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu, lựa chọn thuật toán, v.v. Các mô hình lớn có mục đích chung cũng sẽ thúc đẩy doanh nghiệp vượt qua rào cản này.
Nhìn chung, "mô hình lớn + DaaS" sẽ thay đổi phần lớn các vấn đề cố hữu cố hữu của DaaS hiện tại, đưa nó phát triển lành mạnh hơn và đẩy nó vào "Thời đại Khám phá".
Có lẽ, trong tương lai, mọi ngành công nghiệp đều có thể được định hình lại bởi DaaS, giống như bộ phim đã đề cập ở đầu bài viết sử dụng dữ liệu để “Moneyball”.