資源利用率不足，數據蔓延到整個企業IT系統導致管理的復雜程度不斷加深，這是每一位CIO都要面對的難題。現實中的困境也促進了技術發展，數據即服務（Data-as-a-Service，DaaS）通過資源的集中化管理，為提升IT效率以及系統性能指明了方向。因此DaaS在過去的幾年中得到了許多CIO的青睞，它包含的主要技術有數據虛擬化、數據集成、SOA、BPM以及PaaS等。
如何在正確的時間將正確的數據傳輸到正確的位置？如何將困在應用系統中的數據進行虛擬化？如何在數據復雜度以及數據量不斷增長的情況下，依然能夠支撐多變的業務需求？這些問題都在加速數據即服務的普及。
企業DaaS策略以及基礎架構成為CIO和業務部門最為關注的話題之一，這體現在：
•企業數據倉庫(EDW)越來越傾向于DaaS策略
•結構化與非結構化數據增長促使了DaaS的發展
•應用孤島中的數據越來越集中化管理，DaaS基礎架構就變得更加重要
•要做企業級的數據分析就必須先推行DaaS策略
在早期市場，DaaS主要關注的行業包括金融服務、電信以及公共部門。而在過去的24個月當中，我們看到如醫療、保險、零售、制造、電子商務以及媒體娛樂等行業也涌現出不少DaaS應用案例。
數據即服務用例
數據即服務的概念源自于交易、產品以及客戶數據能夠按需提供給用戶，而不必去考慮地理位置或者不同的組織部門。此外，PaaS(平臺即服務)和SOA的出現使得數據所處的實際平臺也變得無關緊要。
數據即服務擁有非常多的用例：
1.提供單一版本的事實(Single version of truth)
2.支持實時商務智能(BI)
3.交易處理的高性能擴展
4.大數據分析
5.跨多個領域的聯合視圖
6.增強安全性與可訪問性
7.云數據、合作伙伴數據以及社交媒體數據的整合
8.移動應用信息的交付
9.企業范圍內的搜索
什么是數據即服務？
數據即服務是指與數據相關的任何服務都能夠發生在一個集中化的位置，如聚合、數據質量管理、數據清洗等，然后再將數據提供給不同的系統和用戶，而無需再考慮這些數據來自于哪些數據源。DaaS解決方案能夠提供以下的優勢：
•敏捷性。通過數據訪問的整合，客戶能夠更加快速地對其進行移動，而無需再去考慮底層數據的來源。如果客戶需要稍微不同的數據結構或者調用特定位置的數據，DaaS通過最小程度的變更能夠非常快速滿足需求。
•成本效益。服務提供者找數據專家來建好底層架構，表現層可以外包給別人(報表和儀表盤用戶界面等)，同時使得任何變更需求都能更靈活的滿足。
•數據質量。通過服務來控制數據的訪問，這對數據質量改進非常有幫助，因為更新點只有一個。當服務徹底測試之后，如果下一次部署不發生變化，那么他們只需要進行回歸測試就好了。
•效率、高可用和彈性。這些優勢來自于虛擬化，物理服務器資源共享將提升效率，跨多個物理服務器的集群可以提高可用性，動態調整和實時遷移集群節點到不同的物理服務器能夠增強彈性。
數據即服務元素
客戶需求構建一個DaaS平臺，其中所涉及的元素主要包括：
1.數據采集(Data acquisition)：來自于任何數據源，如數據倉庫、電子郵件、門戶、第三方數據源等。
2.數據治理與標準化：手動或者自動整理數據標準。
3.數據聚合：這個有很強的服務與技術驅動的質量控制機制，不是簡單地寫100個ETL程序。
4.數據服務：通過web服務、抽取和報表等，讓終端用戶能夠更容易地消費數據。
總結
相關領域知識，應用知識，人員與技能，流程和技術平臺是DaaS策略的關鍵需求。DaaS的精髓在于使數據管理更為集中化，讓更多的用戶無需去注意底層數據的問題，而將注意力完全放在如何使用這些數據。
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本文標題：全面理解數據即服務（DaaS）
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