AI智能认为：数据即服务（Data as a Service，DaaS）是一种新型的数据交付模式，通过将数据作为一种服务来提供给用户。在过去，企业通常需要自己收集、存储和管理大量数据，这不仅需要耗费大量时间和金钱，还需要具备相应的技术和人力资源。而数据即服务的出现，使得企业可以直接从数据提供者那里获取所需的数据，无需再进行繁琐的数据管理工作。数据即服务的优势主要体现在以下几个方面：首先，数据即服务能够帮助企业节省成本和时间。通过使用数据即服务，企业可以直接获取到所需的数据，无需再花费大量资源在数据收集和管理上。这样可以大大提高工作效率，节省成本。

其次，数据即服务能够提供更加全面和准确的数据。数据提供者通常会对所提供的数据进行精准的处理和分析，确保数据的准确性和完整性。这样，企业可以更加放心地使用这些数据进行业务决策。另外，数据即服务还能够帮助企业更好地应对数据爆炸和复杂性增加的挑战。随着数据量的迅速增长和数据种类的增多，传统的数据管理方式已经难以适应这种变化。数据即服务的出现，使得企业可以更加灵活地应对这些挑战，更好地利用数据进行价值创造。总的来说，数据即服务的出现为企业提供了更加便捷和高效的数据解决方案，帮助企业更好地应对数据时代的挑战。相信随着数据即服务的进一步发展，它将会在越来越多的领域展现出其重要作用。

数据即服务是指与数据相关的任何服务都能够发生在一个集中化的位置，如聚合、数据质量管理、数据清洗等，然后再将数据提供给不同的系统和用户，而无需再考虑这些数据来自于哪些数据源。数据即服务(DaaS)是一种数据管理策略和一种部署模型，DaaS是Data-as-a-service(数据即服务)，是继IaaS,PaaS,SaaS之后又一个新的服务理念。近年来，DaaS(桌面即服务)是一种服务形式，它将传统的操作系统桌面作为云计算的“服务”提供给用户，并且尽量不改变桌面用户的使用习惯和体验。DaaS以云计算为重点，以提供各种与数据相关的服务，例如存储、处理和分析。DaaS利用了流行的SaaS模式，通过这种模式，客户可以使用通过网络交付的基于云计算的软件应用程序，而无需为特定数据集上的特定任务部署专用硬件服务器。

DaaS是自 1990 年代互联网高速发展以来越来越受欢迎的“一切皆服务”（XaaS）趋势下关于数据服务化的那一部分，介于 PaaS 和 SaaS 之间。与 SaaS 类似，DaaS 提供了一种方式来管理企业每天生成的大量数据，并在整个业务范围内提供这些有价值的信息，以便于进行数据驱动的商业决策。

DaaS的发展趋势是提供洞察服务。许多初创公司正在向上游转移，专门研究数据可视化、数据驱动的见解和决策工具，直接为业务分析师和决策者提供服务。自动化见解提供，所有事物与每个人的联系意味着现在可以跟踪和优化以前不可见的流程。提供基准测试。提供商业智能。企业可以将其数据作为服务提供给内部用户，以促进商业智能。DaaS简化了数据标准化，统一了不同的数据源、数据虚拟化和分析自动化。数据科学家可以实时访问数据，以便他们可以动态地执行数据的任何必要转换和集成，并解释数据以进行决策。

DaaS的好处。数据质量：用户通过数据服务访问数据。由于数据服务是单一的更新点，因此更容易跟踪数据更改，从而可以提高数据质量。敏捷性：DaaS通过以灵活但简单的方式公开数据来提高访问必要数据的速度。用户可以快速采取行动，而无需全面了解数据的存储位置或索引方式。财务灵活性：允许企业在投资和运营费用之间进行权衡。企业可以使用DaaS来启动服务，而无需投资系统和人员来管理其数据。此外，DaaS减少了源系统的容量，削减了许可、MIPS和硬件的成本。DaaS还可以帮助企业节省维护成本。增强工作流程：数据即服务模型通常不会中断核心流程，而是增强工作流。客户体验之旅和对行业的深刻理解需要帮助，以立即为企业提供价值。很少有客户要求额外的仪表板，因此数据服务公司通常会遵循默认的设计策略，将其集成到最终用户，并解决定义明确的客户问题。

上面表述了DaaS解决方案能够提供以下的优势：敏捷性。成本效益。数据质量。效率、高可用和弹性。客户需求构建一个DaaS平台，其中所涉及的元素主要包括：数据采集(Data acquisition)：来自于任何数据源，如数据仓库、电子邮件、门户、第三方数据源等。数据治理与标准化：手动或者自动整理数据标准。数据聚合：这个有很强的服务与技术驱动的质量控制机制，不是简单地写100个ETL程序。数据服务：通过web服务、抽取和报表等，让终端用户能够更容易地消费数据。

简单来说就是数据即服务可以使整个组织及其客户受益。以下是数据即服务在一段时间内可能为企业带来的一些主要好处：数据商业化；提高运营效率；加快创新；自助式服务；数据驱动型文化。但要完成数据即服务的目标，企业在平台的选择上需要重点关注三个方面：1. 稳定性：对数据即服务平台的稳定性需要重点测试，业务数量的上升会带来原来B端产品没有面临的大并发大数据量的稳定性问题。2. 灵活性：数据一直在变化中，使用数据的业务也是一直在变化中，对数据即服务的变更和版本的管理会是一直存在的业务，如何降低服务对终端业务的影响是数据即服务设计能否长期适应业务灵活性的关键。3. 安全性：随着数据使用的门槛不断降低，数据获取的速度会越来越快，数据的安全性也会变得越来越重要，如何保证数据对外的安全和访问控制是企业需要重点考量的问题。

支持数据即服务的技术可以分为以下几类：数据集成。数据集成工具能够选择、准备、提取和转换数据，并将数据从不同的来源传输到一个集中的来源。Talend数据集成软件：这是一种企业数据集成软件，用于跨云平台或内部部署设施连接、访问和转换任何数据。Informatica Powercenter：这是一种数据集成工具，提供了从不同来源访问和获取数据以及对数据进行处理的功能。数据虚拟化。Data Virtuality是一个数据集成和管理平台，用于即时数据访问、数据集成和数据治理。Microsoft SQL Server：一种关系数据库管理软件，用于存储和检索其他应用程序使用的数据。IBM Db2：基于人工智能的混合数据库管理软件，可在内部部署设施或云平台中管理结构化或非结构化数据。Db2基于智能通用SQL引擎构建，旨在实现可扩展性和灵活性。自助数据准备。自助数据准备工具可帮助企业实现数据的民主化。它赋予分析功能以大规模探索复杂数据，并更好地控制最终分析输出的能力。

从服务水平的角度来看，DaaS似乎接近IaaS。例如，DaaS主要是基于IaaS过桌面显示协议为用户提供的远程桌面服务。但本质上DaaS是基于IaaS向最终用户提供的“桌面应用”，而不是IaaS的计算和存储资源。换句话说，各种应用可以在IaaS上构建，DaaS是经典应用之一。基于云计算的基本架构，DaaS通过桌面管理和服务模块，为用户提供了良好的桌面服务，使用户能够通过PC、笔记本、平板电脑，甚至手机在任何有网络连接的地方访问自己的桌面，包括应用软件、配置和数据。

除了依靠底层的基本结构技术外，DaaS还需要桌面管理技术、桌面远程传输和显示技术以及应用流技术等的支持。此外由于DaaS降低了对本地终端的要求，瘦终端作为一种新的终端形式，也应该被纳入DaaS的技术范畴。研究表明，人类文明获得的所有数据中，90%是在过去两年内产生的。到2020年，世界产生的数据规模将达到今天的44倍。大数据在互联网行业是指互联网公司在日常运营中产生、积累的用户网络行为数据的现象。数据为决策提供依据，数据可以转化为财富。

把数据通过配置或SQL的方式变成标准化服务，包括Restful，CSV，Excel等不同的数据方式供数据消费者使用，让数据的使用变成标准化的网络服务。拥有足够的数据不再是当今大型企业的主要问题，对于数据的管理和数据的便捷消费成为了企业面临的难题。大型金融公司如今基本都构建了一套相对比较完善且复杂的数字化系统架构。但是架构的复杂度提升，让数据的敏捷服务也成为问题，本地部署和私有云、公有云等混合云架构的数据库，这就让数据服务的提供需要不同开发语言的开发工程师进行开发。同时最终API接口的调用也很难保证稳定性，调用的行为也很难管理。

开发的效率和数据传输稳定性都取决于开发团队的能力，各自开发接口也会导致管理混乱，没有全局的权限管控，数据安全隐患众多。每次出现新的需求或前后台出现变化，都需要技术团队重新开发，导致IT员工需要花费大量时间和精力去做繁琐而重复的工作。业界对让数据服务能够更高效更简单提供需求是迫切而必要的。通过数据服务平台，让数据服务化，将有共性的开发工作进行标准化，最终让消费端不用关心数据在哪里，数据是什么格式，就能直接调用数据。同时能了解数据调用的整体情况，也能对数据的调用进行快速的变更和管理。

实现数据服务的全生命周期管理，帮助客户实现资产变现很有必要。需要具备以下特性：第一，接口规范化，访问便捷性。第二，数据网关部署。第三，数据全链路打通。第四，数据API开发。第五，构建API超市，实现接口复用。第六，行为及成本价值分析。数据服务化终将成为企业下一代数据建设的方向和目标，只有让业务把数据用起来，才能反向推动数据治理和数据标准等诸多工作。而数据治理的推进也会让数据服务化更好，让业务更好地使用数据，这其实也是企业数字化转型的重要方向和目标。

数据库即服务（DBaaS）是一种云计算服务模型，为用户提供对数据库的某种形式的访问，而无需设置物理硬件，安装软件或配置性能。所有管理任务和维护都由服务提供商负责，以便所有用户或应用程序所有者需要做的就是使用数据库。

数据即API服务（应用程序接口为应用编程接口Application Programming Interface简称API，是软件系统不同组成部分衔接的约定）。数据即服务方法侧重于通过 API 按需提供各种来源的数据。由于旨在简化对数据的访问，它可以提供精选的数据集或数据流，以各种格式使用。事实上，数据即服务体系结构会包含一系列数据的功能，包含元数据管理、数据治理、数据开发和数据API和数据市场等功能。也可以理解为“数据即资产”，“数据即产品”等。

2022年6月29日，阿里巴巴宣布成立瓴羊智能服务公司，一家把自己定义为DaaS的公司，“Not SaaS， But DaaS”，是寓意“数字化领头羊”的瓴羊提出的理念。Not SaaS，But DaaS——不是数字化工具的改革，而是数字化改革的工具。But DaaS——而是数字化改革的工具，瓴羊难不成合着是想表达，DaaS是SaaS工具改革的工具？简而言之，DaaS要革SaaS的命？！用阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官张勇的话来说，“我们希望瓴羊能够为企业客户的各种生意场景，提供独特的数据智能服务，从而帮助企业的运作变得更敏捷、更畅快。”

传统的SaaS主要是对工作流程的改造，而DaaS的本质是以数据驱动为增长引擎，全面重构企业的商业流、数据流和工作流，让企业有数据可应用、靠数据来思考、用数据来决策，用数据的确定性帮助企业应对不确定性，从而发挥最大经营价值。电商SaaS，起势于2013年，以有赞、微盟为代表的电商SaaS应运而生，他们主要帮助商家搭建小程序店铺，提供相关的SaaS工具，以及精准营销、私域运营等服务。从商业模式上看，电商SaaS是新的生意，帮助商家拓展新的增长曲线，以开源为主。瓴羊DaaS是现有产品变现，帮助商家升级经营的能力，以降本为主。

曾有机构总结2023 年 5 大数据科学发展趋势。1.增强分析。它通过利用机器学习算法和人工智能改变了数据分析的处理、制造和生成方式。2.数据即服务 (DAAS)。数据即服务 (DaaS) 是一种鼓励用户通过互联网使用和访问数字资产的技术。它基于云技术，自疫情爆发以来，DaaS 行业大幅增长，到 2023 年它们的价值达到 110 亿美元。DaaS 是提高企业效率的顶级数据科学概念。3.大数据分析自动化。自动化在转型中起着至关重要的作用。它引发了不同的企业改革，导致长期熟练。近年来，大数据分析的产业化提供了最好的自动化能力。

分析过程自动化 (APA) 通过为公司提供规范和预测能力以及其他见解来促进增长。一项调查发现，48% 的 CEO 认为数据分析至关重要。由于大数据分析的大量数据科学趋势，全球信息已开始每 17 个月翻一番。Apache Hadoop、SAP Business Intelligence Platform、IBM Analytics、Sisense 等是最著名的大数据分析软件。4.内存计算。它提供了众多技术解决方案，同时在数据和分析方面提供了各种好处。内存计算为执行业务任务提供了非常有弹性和能力的大容量内存。5.数据治理。数据治理在提高消费者数据安全方面发挥了至关重要的作用。

数据是企业最具价值的资产之一。数据是对客观情况进行完整的反映，通过分析数据，能够发现企业存在的问题，及时解决问题是对团队效率的保证，也是让企业稳定进步的有效方法。大数据是通过人们的洞察力，来发现数据的潜在价值并创造利益。但是真正的数据价值是业务洞察力，大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉。如果没有洞察力，您的数据只是电子表格中的一堆数字，然而需要意识到的是，数据本身不会在一夜之间改变他们的企业。收集足够的数据为决策提供信息需要时间，而仅仅收集数据并不足以产生洞察力，取而代之的是处理和分析数据来提取价值。

但数据驱动的洞察力将会对业务成果产生重大影响。Clifford Stoll认为"Data is not information, information is not knowledge, knowledge is not understanding, understanding is not wisdom"。在这个手机、微信、互联网霸屏的年代，人人都在喊要有创新和洞察，但大家的思维和时间往往因此被大量的碎片信息占领，我们的思维想法高度的重叠，我们不知不觉开始人云亦云。我们要有洞察力，我们要创新，打开思维上的宽度，所以我们需要终生学习。数据融合(Data blending)将来自各种来源的大数据合并在一起创建一个数据集，可以提高数据分析的速度和洞察力。