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數據即服務:提供即時數據的頂級供應商

責任編輯:cres 作者:Peter Wayner |來源:企業網D1Net  2022-04-18 14:22:00 原創文章 企業網D1Net

如今,隨著數據驅動的決策和數字服務成為大多數企業的核心,企業永遠無法獲得足夠的數據來支持其業務運營。并非所有可能使企業受益的數據都可以通過內部方式輕松生成、清理和分析。數據即服務提供商則是可以為企業提供數據即用型數據使用的實體。
 
那么誰需要數據即服務(DaaS)?任何企業都渴望獲得有用的數據,并希望是值得信賴的、忠誠的、提供幫助的數據。有時,DaaS供應商提供的數據來自他們的內部運作或他們自己的業務運營。有時它來自外部資源(通常是開放的),由DaaS供應商收集,以幫助企業利用他們可能無法自行處理的數據資產。
 
DaaS產品已經發展了數十年,最近開發人員已經認識到,具有靈活、基于使用的定價的云模型,可以更容易地幫助將企業與供應商尋求盈利的數據源連接起來。這不僅僅是關于提供的數據本身。DaaS供應商還可以通過糾正錯誤或填補空白來提高企業可能自行收集的數據質量,甚至在企業需要更多數據時及時提供。通過這種方式,DaaS提供商可以通過與其他精心挑選的數據源進行交叉融合,來改進企業自己開發的數據倉庫。
 
這一領域正在迅速增長。一些DaaS供應商強調其工具管理信息、分析數據、創建報告和支持決策制定的能力。其他公司則提高數據本身的質量,因為他們知道擁有太多數據并不一定是好事。每個人都在市場上尋找關于競爭對手、客戶、內部運營以及整個世界的更多信息。
 
許多工具也遵循當前的開發工作變得更簡單、更智能。低代碼和無代碼選項使任何人都可以更輕松地單擊鍵盤并生成報告,或下載加載數據的電子表格,而無需與開發人員召開無休止的會議進行溝通。企業還強調它們與良好的人工智能算法和數據科學選項的聯系。
 
以下許多選項可以滿足企業的DaaS需求。
 
云計算提供商
 
所有主要的云計算公司都為其客戶維護大量開放數據集。在許多情況下,數據是免費的,并作為使用本地計算服務的激勵措施提供。數據通常已經轉換,有時會在轉換為本地格式時進行改進,以便與企業的代碼輕松集成。數據集包括許多政府部門收集的數據,例如天氣數據和Azure開放數據集,包括人口普查數據和犯罪數據,以及一些專注于了解全球氣候變化的數據集。AWS開放數據包括各種基因組數據和500億個網頁的Common Crawl。谷歌云的數據集包括專利、天氣信息,以及谷歌公司通過跟蹤搜索和網絡分析產生的數據。
 
信貸機構
 
Experian、TransUnion和Equifa這三大公司跟蹤所有人如何借入和償還貸款,以計算出旨在衡量人們在未來的可信度的分數。在過去,這些分數相當神秘和隱蔽,但最近銀行和信用卡公司正在直接與客戶分享分數,以鼓勵更好的行為。
 
信貸機構本身并不滿足于與貸方合作。例如,Equifax公司希望解決更大的問題,例如勞動力管理、欺詐、身份盜用和營銷。了解人們的收入以及他們如何消費和償還貸款可能有助于預測醫療保健、汽車、制造和零售等行業的各種問題。
 
現在,信用機構正在探索提供答案的新方法。例如,Equifax Ignite是一種基于云的工具,可讓用戶分析Equifax的數據,而不會將個人敏感信息泄露。它在多層安全性和合規性下進行復雜的分析。
 
Enigma
 
跟蹤世界上每一個小企業的成長和發展并不容易。Enigma從各種政府機構和開源收集信息,然后將信用卡和借記卡銀行提供的匿名交易級詳細信息混合在一起。人們了解現金流是了解企業性質的最快方法。
 
HIRinfotech
 
可能想要的大部分信息通常已經在網站上提供。HIRinfotech擅長將其抓取到數據庫中,然后對其進行分析。該公司收集有關旅游和金融服務等數十個行業的定價和產品的數據。企業可以直接使用數據和報告,或者使用與抓取的信息集成的一些機器人流程自動化(RPA)工具構建類似的數據和報告。
 
Informatica
 
需要干凈、最新聯系信息的營銷團隊可以求助于Informatica來組織和更新他們的聯系列表。Informatica公司提供的服務混合了驗證和豐富的數據。首先,地址和電話號碼與地址數據庫進行雙重檢查。然后,Informatica添加來自受信任的企業和消費者來源的詳細信息,以構建增強的聯系人檔案。
 
Oracle DaaS
 
營銷人員渴望獲得更好的銷售情報,并有機會打開溝通渠道,這是Oracle DaaS產品的主要目標。DaaS數據庫為各種企業維護主要和次要聯系人的最新信息。該工具將把新的和更新過的姓名和聯系人導入到用戶的軟件中,而不是讓其Rolodex保持最新狀態。如果使用其他Oracle工具,如Eloqua,則導入路徑已經調試好。
 
Precisely
 
開發人員需要地圖上的位置和居住在那里的人們的信息,他們可以通過Precisely找到這些信息。例如,它的人口統計API獲取一個地址或位置,并返回一組關于搜索半徑內的人員和家庭的匯總統計數據。住宅和商業地產地塊通過Property API進行跟蹤。一些企業將這些數據用于房地產交易和門店選址規劃,另一些企業則使用該數據庫通過提前查詢找到準確地址,簡化了在線零售的結賬過程。該公司還建立了數據處理工具的連接,以簡化更好分析的開發。
 
RTI
 
為了保護美國民眾的隱私,美國人口普查局將人口調查的數據鎖定了72年,而這可能需要很長時間才能進行任何數據分析。RTI采取了不同的方法。它沒有提供個性化信息,而是創建了一個以許多重要方式模仿真實數據的合成數據集。如果在真實人口普查中一個街區有58人,可以在合成數據集中找到近58個條目,以及試圖接近真實值的虛構細節。任何試圖分析人口普查數據的人都可以運行他們的算法,而不必擔心個人數據對外泄露。其答案可能與使用真實的東西不完全相同,但對于許多問題,它們的答案將足夠接近。這比等待72年才能解鎖要好。
 
Snowflake
 
擁有數據的企業轉向Snowflake來存儲和分析數據,而不是構建自己的基礎設施。該公司提供了一種可擴展、免維護的選項,可以提取結構化和半結構化數據,然后提供各種標準報告和人工智能服務。數據市場還使用戶能夠買賣他們的數據,以通過相互交流來提高洞察質量。一些特色數據集包括來自MSCI或S&P Global公司的市場研究以及來自Knoema或Starschema的和新冠疫情相關的數據。從人口統計研究到營銷、媒體或體育的各種主題都有大量數據集。
 
Streetlight Data
 
參與城市規劃和設計交通網絡的部門需要了解居民在城市街道上的活動。Streetlight Data使用匿名的手機記錄和政府來源跟蹤每個人,以建立一個詳細的模型,了解人們何時需要在整個城市中移動。借助Streetlight Data,企業無需構建自己的傳感器網絡即可獲得人流的準確測量數據。
 
Synthesis AI
 
一般來說,DaaS公司收集有關世界的真實信息。然而,Synthesis AI使用一些為視頻游戲和好萊塢動作電影提供動力的3D模型和CGI??技術創建其數據。如果想訓練機器視覺程序,或者是為了開發和設計自動駕駛汽車,可以找到其需要的盡可能多的測試用例。也許其算法需要在狂歡節上測試一條滿是醉酒行人的街道?或者也許是在劇院中的黃昏場景?Synthesis AI可能比電影攝制組生成的任何數據都更快、更全面。
 
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關鍵字:數據即服務大數據

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責任編輯:cres 作者:Peter Wayner |來源:企業網D1Net  2022-04-18 14:22:00 原創文章 企業網D1Net

如今,隨著數據驅動的決策和數字服務成為大多數企業的核心,企業永遠無法獲得足夠的數據來支持其業務運營。并非所有可能使企業受益的數據都可以通過內部方式輕松生成、清理和分析。數據即服務提供商則是可以為企業提供數據即用型數據使用的實體。
 
那么誰需要數據即服務(DaaS)?任何企業都渴望獲得有用的數據,并希望是值得信賴的、忠誠的、提供幫助的數據。有時,DaaS供應商提供的數據來自他們的內部運作或他們自己的業務運營。有時它來自外部資源(通常是開放的),由DaaS供應商收集,以幫助企業利用他們可能無法自行處理的數據資產。
 
DaaS產品已經發展了數十年,最近開發人員已經認識到,具有靈活、基于使用的定價的云模型,可以更容易地幫助將企業與供應商尋求盈利的數據源連接起來。這不僅僅是關于提供的數據本身。DaaS供應商還可以通過糾正錯誤或填補空白來提高企業可能自行收集的數據質量,甚至在企業需要更多數據時及時提供。通過這種方式,DaaS提供商可以通過與其他精心挑選的數據源進行交叉融合,來改進企業自己開發的數據倉庫。
 
這一領域正在迅速增長。一些DaaS供應商強調其工具管理信息、分析數據、創建報告和支持決策制定的能力。其他公司則提高數據本身的質量,因為他們知道擁有太多數據并不一定是好事。每個人都在市場上尋找關于競爭對手、客戶、內部運營以及整個世界的更多信息。
 
許多工具也遵循當前的開發工作變得更簡單、更智能。低代碼和無代碼選項使任何人都可以更輕松地單擊鍵盤并生成報告,或下載加載數據的電子表格,而無需與開發人員召開無休止的會議進行溝通。企業還強調它們與良好的人工智能算法和數據科學選項的聯系。
 
以下許多選項可以滿足企業的DaaS需求。
 
云計算提供商
 
所有主要的云計算公司都為其客戶維護大量開放數據集。在許多情況下,數據是免費的,并作為使用本地計算服務的激勵措施提供。數據通常已經轉換,有時會在轉換為本地格式時進行改進,以便與企業的代碼輕松集成。數據集包括許多政府部門收集的數據,例如天氣數據和Azure開放數據集,包括人口普查數據和犯罪數據,以及一些專注于了解全球氣候變化的數據集。AWS開放數據包括各種基因組數據和500億個網頁的Common Crawl。谷歌云的數據集包括專利、天氣信息,以及谷歌公司通過跟蹤搜索和網絡分析產生的數據。
 
信貸機構
 
Experian、TransUnion和Equifa這三大公司跟蹤所有人如何借入和償還貸款,以計算出旨在衡量人們在未來的可信度的分數。在過去,這些分數相當神秘和隱蔽,但最近銀行和信用卡公司正在直接與客戶分享分數,以鼓勵更好的行為。
 
信貸機構本身并不滿足于與貸方合作。例如,Equifax公司希望解決更大的問題,例如勞動力管理、欺詐、身份盜用和營銷。了解人們的收入以及他們如何消費和償還貸款可能有助于預測醫療保健、汽車、制造和零售等行業的各種問題。
 
現在,信用機構正在探索提供答案的新方法。例如,Equifax Ignite是一種基于云的工具,可讓用戶分析Equifax的數據,而不會將個人敏感信息泄露。它在多層安全性和合規性下進行復雜的分析。
 
Enigma
 
跟蹤世界上每一個小企業的成長和發展并不容易。Enigma從各種政府機構和開源收集信息,然后將信用卡和借記卡銀行提供的匿名交易級詳細信息混合在一起。人們了解現金流是了解企業性質的最快方法。
 
HIRinfotech
 
可能想要的大部分信息通常已經在網站上提供。HIRinfotech擅長將其抓取到數據庫中,然后對其進行分析。該公司收集有關旅游和金融服務等數十個行業的定價和產品的數據。企業可以直接使用數據和報告,或者使用與抓取的信息集成的一些機器人流程自動化(RPA)工具構建類似的數據和報告。
 
Informatica
 
需要干凈、最新聯系信息的營銷團隊可以求助于Informatica來組織和更新他們的聯系列表。Informatica公司提供的服務混合了驗證和豐富的數據。首先,地址和電話號碼與地址數據庫進行雙重檢查。然后,Informatica添加來自受信任的企業和消費者來源的詳細信息,以構建增強的聯系人檔案。
 
Oracle DaaS
 
營銷人員渴望獲得更好的銷售情報,并有機會打開溝通渠道,這是Oracle DaaS產品的主要目標。DaaS數據庫為各種企業維護主要和次要聯系人的最新信息。該工具將把新的和更新過的姓名和聯系人導入到用戶的軟件中,而不是讓其Rolodex保持最新狀態。如果使用其他Oracle工具,如Eloqua,則導入路徑已經調試好。
 
Precisely
 
開發人員需要地圖上的位置和居住在那里的人們的信息,他們可以通過Precisely找到這些信息。例如,它的人口統計API獲取一個地址或位置,并返回一組關于搜索半徑內的人員和家庭的匯總統計數據。住宅和商業地產地塊通過Property API進行跟蹤。一些企業將這些數據用于房地產交易和門店選址規劃,另一些企業則使用該數據庫通過提前查詢找到準確地址,簡化了在線零售的結賬過程。該公司還建立了數據處理工具的連接,以簡化更好分析的開發。
 
RTI
 
為了保護美國民眾的隱私,美國人口普查局將人口調查的數據鎖定了72年,而這可能需要很長時間才能進行任何數據分析。RTI采取了不同的方法。它沒有提供個性化信息,而是創建了一個以許多重要方式模仿真實數據的合成數據集。如果在真實人口普查中一個街區有58人,可以在合成數據集中找到近58個條目,以及試圖接近真實值的虛構細節。任何試圖分析人口普查數據的人都可以運行他們的算法,而不必擔心個人數據對外泄露。其答案可能與使用真實的東西不完全相同,但對于許多問題,它們的答案將足夠接近。這比等待72年才能解鎖要好。
 
Snowflake
 
擁有數據的企業轉向Snowflake來存儲和分析數據,而不是構建自己的基礎設施。該公司提供了一種可擴展、免維護的選項,可以提取結構化和半結構化數據,然后提供各種標準報告和人工智能服務。數據市場還使用戶能夠買賣他們的數據,以通過相互交流來提高洞察質量。一些特色數據集包括來自MSCI或S&P Global公司的市場研究以及來自Knoema或Starschema的和新冠疫情相關的數據。從人口統計研究到營銷、媒體或體育的各種主題都有大量數據集。
 
Streetlight Data
 
參與城市規劃和設計交通網絡的部門需要了解居民在城市街道上的活動。Streetlight Data使用匿名的手機記錄和政府來源跟蹤每個人,以建立一個詳細的模型,了解人們何時需要在整個城市中移動。借助Streetlight Data,企業無需構建自己的傳感器網絡即可獲得人流的準確測量數據。
 
Synthesis AI
 
一般來說,DaaS公司收集有關世界的真實信息。然而,Synthesis AI使用一些為視頻游戲和好萊塢動作電影提供動力的3D模型和CGI??技術創建其數據。如果想訓練機器視覺程序,或者是為了開發和設計自動駕駛汽車,可以找到其需要的盡可能多的測試用例。也許其算法需要在狂歡節上測試一條滿是醉酒行人的街道?或者也許是在劇院中的黃昏場景?Synthesis AI可能比電影攝制組生成的任何數據都更快、更全面。
 
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