大数据技术:内包还是外包

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快速上市和灵活性

一并,大型零售商希望在公司内部开发避免方案的愿望,就像亚马逊在内部技术上投入多量资金,前会 人开发前会 前会 产品。然而,重要的是要意识到,并一定会所有的产品和避免方案都都都还可以 或应该在内部建设。零售商应将基础设施视为数据平台,供应商以同样的土办法 进行创新,MAC和Android平台允许个别开发人员通过应用线程进行创新。

通过简单的数学计算表明,有有4个多由20位数据科学家和工程师的团队都都还可以 可能性让零售商每年花费60 万美元的费用。而这前会 前会 我招聘人才的费用,并没办法 包括来支持避免方案开发的任何基础设施的投资。相比之下,典型的SaaS避免方案每年的价格将低于60 万美元(这可能性是绝对的上限,传统的费用将低于60 万美元)。通过与供应商商务媒体合作,零售商都都还可以 节省多量的成本。

创新

前会 人 相信,云计算算法将在未来几年成为最常见的SaaS应用线程。把算法作为“核心竞争力”并将其发展局限于内部团队的零售商,只会扼杀技术创新,从长远来后可能性落后。在这里列出其原应。

随着软件即服务(SaaS)模式的普及,在企业环境中部署新的避免方案变得没办法 简单和快速。这自然会原应行业不断增长的创新,可能性传统的避免方案在短短几个星期内就容易被更新颖,更有效的避免方案所替代。

零售商面临的有有4个多问提是前会 人 都都还可以 内部构建还是应该将其外包给供应商。

成本

伟大的算法避免方案都都还可以 核心人才。哪几前会 人才的竞争是十分激烈的,有点儿是数据科学。数据科学家通常具有计算机科学,统计学或数学方面的博士学位,其薪资超过6万美元。

一并,随着基于云计算的SaaS模式的广泛应用,第三方避免方案的集成和部署传输传输速率从未没办法 快速。前会 都都还可以 在短短的20天内集成和部署,这原应尖端技术不断改进(算法在世界上最大的零售商不断优化和调整),快速满足即都都还可以 求。更重要的是,第三方供应商还提供了内部构建系统不具备的灵活性。删除和替换第三方SaaS避免方案非常简单,而不用担心昂贵的成本和内部斗争。

可能性市场上优秀的工程师和数据科学家的供应有限,几个工程师更多的是应聘初创公司或亚马逊,Google和Facebook等技术巨头的职位。不幸的是,大多数实体和在线零售商不须会成为顶尖工程师的目的地。前会 ,零售商都都还可以 通过支付更高薪金来弥补。

技术和算法的进步非常快。纵观历史,竞争在创新中起着至关重要的作用。SaaS模型使其既易于部署又易于更换避免方案。前会 ,供应商正在不断创新,并面临改进的压力。当拥有内部团队,这种 选取 可能性做出,前会 没办法 竞争。一旦构建和部署避免方案,团队的目标前会 前会 我维护和改进避免方案。但前会 人 绝对不用知道内部团队的避免方案算不算具有市场竞争力。

具有内部API和安全性(敏感数据加密)的正确基础设施将使企业不用都都还可以 利用供应商的尖端技术,不断创新。这将使企业将注意力和专业知识集中在核心业务功能上,而一定会试图成为无关领域的专家。对于任何企业来说,资金,时间和研发能力一定会有限的。成功的企业知道怎样才能将几个资源放到正确的地方来获得成功。

通过与第三方SaaS供应商商务媒体合作,零售商不用都都还可以 在短时间内评估和部署前会 尖端避免方案,一并投资更少。前会 前会 零售商一定会使用几个避免方案,供应商经过不断的审查,得到客户的创新和改进。试图在内部构建几个避免方案不仅成本高昂前会 进度缓慢,前会 最重要的是限制创新,从而使企业的业务从长远来看不须没办法 灵活。

对于零售商来说,大数据是一把双刃剑。几个公司正在努力探索全方位的市场竞争,可能性前会 人 试图抵御像亚马逊公司从前的行业巨头,前会 公司正在将多量资源部署到开发前会 人的大数据避免方案中,以试图与零售巨头进行竞争。

算法是基础设施之上的有效应用,利用数据来进行需求预测,流失预测,动态定价或产品个性化和定位。它们建立在数据基础之上,与操作系统之上的应用线程相同。前会 ,零售商都都还可以 投入内部资源和多量时间来建立安全,高效和可扩展的基础架构。

对于任何技术初创企业来说,快速推出市场是选取 整体成功的关键。这包括内部技术的发展。从项目结速到启动,成功创建有有4个多大数据避免方案可能性都都还可以 2-3年的时间。真是都都还可以 立即获得避免方案是有有4个多亟待避免的问提,但技术的生命周期不须能绕过。两年的等待英文时间可能性会造成有有4个多问提:公司新开发的避免方案在启动时几乎可能性过时,可能性试图领先于快速发展的技术环境,陷入无休止的重新设计周期中。

这不须原应零售商应该将所有技术删剪外包给供应商。当前会 人 在大数据的背景下谈论技术时,它们指的是存储和避免数据的基础设施,以及解释数据和做出预测的算法。基础架构包括以安全,隐私保护的土办法 存储全方位的客户数据,如购买的优惠券,并使支持应用线程可访问该数据。