ในปี 2023 DaaS จะเข้าสู่ "ยุค AI แห่งการนำทาง"

Author|โต่วโต่ว

บรรณาธิการ|พี่เย่

**ผลิตโดย **นักอุตสาหกรรม

ในปี 2002 ในลีกเบสบอลอาชีพอเมริกันที่มีการแข่งขันสูง โอ๊คแลนด์กรีฑาเป็นเพียงหนึ่งใน "อันดับสาม" ในแง่ของบุคลากร อุปกรณ์วัสดุ และความแข็งแกร่งทางการเงิน

อย่างไรก็ตาม ด้วยความช่วยเหลือของนักเรียนชั้นนำในการวิเคราะห์ข้อมูล ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลและสถิติเบสบอลที่ไม่ชัดเจน ผู้จัดการทีมพบกลุ่มนักเบสบอลแปลก ๆ ที่มีบุคลิกแปลกประหลาดแต่มีความสามารถขั้นสูงในกีฬาเบสบอล

ด้วยการทำลายโมเดลการจัดการข้อมูลแบบดั้งเดิม ในที่สุดเราก็ได้รับผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ ซึ่งเทียบได้กับทีม New York Yankees อันทรงพลัง

เรื่องนี้ดัดแปลงจากเหตุการณ์จริงและถูกสร้างเป็นภาพยนตร์ในเวลาต่อมาเรื่อง Moneyball ในความเป็นจริง การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลและการขุดเคสเพื่อชนะเกมฟุตบอลนั้นไปไกลกว่านั้น โค้ชของทีมบาสเกตบอลทีมชาติอเมริกันชื่อดังเคยใช้เครื่องมือขุดข้อมูลที่ IBM เตรียมไว้ให้เพื่อตัดสินใจเลือกตำแหน่งที่จะมาแทนที่ผู้เล่น

ปัจจุบัน ทีม NBA มากกว่า 20 ทีมใช้ซอฟต์แวร์แอปพลิเคชันการขุดข้อมูลของ IBM เพื่อปรับการผสมผสานทางยุทธวิธีให้เหมาะสม

โค้ชสามารถใช้คอมพิวเตอร์แล็ปท็อปเพื่อขุดข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ NBA Center ที่บ้านหรือบนท้องถนน แต่ละเหตุการณ์ในเกมจะถูกจำแนกตามสถิติ เช่น คะแนน แอสซิสต์ การโจมตี และเทิร์นโอเวอร์

การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อชนะการแข่งขันฟุตบอลอาจดูไม่น่าเชื่อ แต่ได้กลายเป็นกลยุทธ์การชนะแบบเปิดในอุตสาหกรรมไปแล้ว

ปัจจุบันนี้ “ชัยชนะ” ยังเป็นสิ่งที่พบเห็นได้ทั่วไปสำหรับทุกอุตสาหกรรมและองค์กรต่างๆ การเปลี่ยนแปลงสู่ดิจิทัลได้มาถึงระดับกลางแล้ว อุปสรรคด้านข้อมูลกำลังค่อยๆ ถูกทำลายลง และบริษัทต่างๆ ต่างก็มองเห็นวิธีการใหม่ๆ ในการเติบโต

“เมื่อเราเปิดตัวผลิตภัณฑ์ DaaS นี้เมื่อปีที่แล้ว จำนวนเงินลงทุนโดยทั่วไปอยู่ที่ประมาณแสน สองถึงสามแสน สามถึงสี่แสน เริ่มตั้งแต่ไตรมาสที่ 4 ของปีที่แล้ว เราเริ่มได้รับเงินลงทุนหลายล้าน งบประมาณการตลาด คนวงในในอุตสาหกรรมบอกกับนักอุตสาหกรรมคนนั้น

DaaS ซึ่งอยู่แถวหน้า กำลังเข้าสู่ยุคแห่งการนำทางที่ยอดเยี่ยม

DaaS, หยุนฉี

เมื่อวันที่ 1 ธันวาคม 2021 Alibaba Cloud ได้เปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ DaaS โดยวางตำแหน่งบริการผลิตภัณฑ์หลักเป็น "DaaS" สิ่งสำคัญคือการใช้การเติบโตที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเป็นเครื่องมือในการเปิดและบูรณาการโฟลว์ธุรกิจ โฟลว์ข้อมูล และเวิร์กโฟลว์ ขององค์กร ช่วยให้ Data Intelligence เพิ่มมูลค่าสูงสุดในการผลิตและการดำเนินงานขององค์กร

มันทำให้เกิดการอภิปรายอย่างดุเดือดในอุตสาหกรรมทันที

ในเดือนมีนาคมของปีนี้ JD Cloud ได้เปิดตัวแพลตฟอร์มอัจฉริยะดิจิทัล "Uplus" เป็นครั้งแรก โดยมุ่งเป้าไปที่การเติบโตของแบรนด์และยึดแนวทาง DaaS ใหม่

การเข้ามาของ 2 ยักษ์ใหญ่อินเทอร์เน็ต ค่อยๆ ทำให้เพลงนี้กลับมามีชีวิตชีวาอีกครั้ง

ที่จริงแล้ว DaaS ไม่ใช่สาขาใหม่ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เส้นทาง DaaS ได้ผลิตผู้ผลิตชั้นนำหลายราย เช่น Maicong Software, Youmi Cloud, Huakun Daowei เป็นต้น นอกจากนี้ ผู้ผลิตบางรายที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจศูนย์ข้อมูลก็เข้าสู่แนวทางนี้มานานแล้ว

ประมาณปี 2015 ด้วยการถือกำเนิดของการขับขี่แบบอัตโนมัติ DaaS ได้รับความนิยมอย่างมาก

DaaS (Data as a Service) มุ่งเน้นไปที่การจัดหาข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ตามความต้องการในรูปแบบของ API ข้อมูล โดยทั่วไปแล้ว แพลตฟอร์ม DaaS ยังรวมถึงการจัดการข้อมูลเมตา การกำกับดูแลข้อมูล การพัฒนาข้อมูล และฟังก์ชันอื่น ๆ บทบาทพื้นฐานของแพลตฟอร์มคือการช่วยให้องค์กรต่างๆ แปลงข้อมูล สินทรัพย์ได้อย่างสะดวก แปลงเป็นความสามารถทางธุรกิจ (เพื่อตอบสนองความต้องการการแลกเปลี่ยนแบบเรียลไทม์ การแบ่งปัน และการใช้ข้อมูลระหว่างแอปพลิเคชันและระบบขององค์กร) และแก้ไขปัญหาการเติบโตหลักขององค์กรในท้ายที่สุด

ปัจจุบันในแง่ของแหล่งข้อมูล DaaS Track สามารถแบ่งออกเป็น 3 ค่าย ค่ายแรกคือแพลตฟอร์มข้อมูลเป็นบริการที่นำเสนอโดย Alibaba Cloud และ JD Cloud ซึ่งให้ข้อมูลเพิ่มเติมตามข้อมูลของบุคคลที่สามที่สร้างขึ้น ด้วยแพลตฟอร์มค้าปลีกของตนเอง บริการข้อมูลอย่างครอบคลุม

ข้อดีของยักษ์ใหญ่ด้านอินเทอร์เน็ตคือ ประการแรก เนื่องจากข้อมูลมาจากทุกแง่มุมของการค้าปลีก พวกเขาจึงมีข้อได้เปรียบในด้านการตลาดมากกว่า เมื่อรวมกับความสามารถในการก่อสร้างเชิงนิเวศน์ที่แข็งแกร่งและระบบธุรกิจของผู้ผลิตรายใหญ่ พวกเขาสามารถสร้างข้อได้เปรียบจากระดับบูรณาการและเต็มกองได้

นอกจากนี้ ผู้จำหน่ายอินเทอร์เน็ตคลาวด์ยังสามารถรวมข้อดีของตนเองเข้าด้วยกันเพื่อเพิ่มศักยภาพให้กับองค์กร และให้บริการที่มีมูลค่าเพิ่มสำหรับผลิตภัณฑ์ DaaS ตัวอย่างเช่น JD YouPlus สามารถใช้ข้อได้เปรียบด้านห่วงโซ่อุปทานแบบบูรณาการของตนเอง เพื่อตรวจสอบความสามารถของห่วงโซ่อุปทานได้อย่างรวดเร็ว เมื่อเสริมศักยภาพกลยุทธ์การตลาดขององค์กร

ประเภทที่สองคือผู้ผลิตแนวตั้งที่เป็นตัวแทนโดย Datablau Shushu Technology, Shushu Technology, Shence Data ฯลฯ แหล่งข้อมูลของพวกเขามาจากการดำเนินงานของลูกค้าธุรกิจและให้บริการวิเคราะห์ผู้ใช้ให้พวกเขา ข้อได้เปรียบอยู่ที่ความสามารถในการทำความสะอาดและวิเคราะห์ข้อมูล และการเจาะลึกในสาขาแนวตั้งที่ลึกเพียงพอจนสามารถสร้างความสัมพันธ์ที่แนบแน่นกับองค์กรต่างๆ ได้ ตัวอย่างเช่น Shushu Technology ในฐานะผู้ให้บริการวิเคราะห์ข้อมูลเกม มีข้อได้เปรียบอย่างมากในด้านความบันเทิง

รายที่สามคือผู้ผลิตที่เป็นตัวแทนโดย Youmi Cloud และ Tianyancha แหล่งข้อมูลมาจากช่องทางสาธารณะและส่วนใหญ่จะนำเสนอโซลูชันที่แตกต่างกันสำหรับกลุ่มลูกค้าที่แตกต่างกัน ข้อดีอยู่ในหมวดการสำรวจและวิเคราะห์ซึ่งสามารถตอบสนองความต้องการข้อมูลของทุกสาขาอาชีพ

ตัวอย่างเช่น มีข้อมูลเชิงพาณิชย์จำนวนมากเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ โฆษณา องค์กร ผู้บริโภค ฯลฯ บนแพลตฟอร์ม Youmi Cloud ซึ่งช่วยให้สามารถมีส่วนร่วมในอีคอมเมิร์ซ เกม และละครสั้นได้ และมีข้อได้เปรียบบางประการ .

โดยทั่วไปแล้ว ผู้ผลิตเหล่านี้แต่ละรายมีข้อดีของตัวเอง แต่ก็มีข้อบกพร่องอยู่บ้างเช่นกัน

ผู้เล่นใหม่กำลังเข้ามา, ผู้เล่นเก่ายังคงฝึกฝนทักษะของพวกเขา, เงินทุนกำลังไล่ล่าพวกเขา, และผู้ผลิตรายใหญ่ก็มองโลกในแง่ดี การระเบิดของเส้นทาง DaaS ไม่น่าแปลกใจเลย แต่สิ่งที่ไม่มีใครรู้ก็คืออุตสาหกรรม DaaS ไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะทำ

มองเห็นการลงจอดได้ยาก

บริษัทอีคอมเมิร์ซพยายามใช้แพลตฟอร์ม DaaS เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ทางการตลาด วิธีการหลักคือการทำความเข้าใจลูกค้าให้ดีขึ้น ให้คำแนะนำและข้อเสนอเฉพาะบุคคล และเพิ่มอัตราการเปลี่ยนใจเลื่อมใสของกิจกรรมทางการตลาด

อย่างไรก็ตาม ในการใช้งานจริง บริษัทพบว่าคุณภาพของข้อมูลไม่น่าเชื่อถือ การรวบรวมข้อมูลไม่สมบูรณ์ และผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ข้อมูลและการประยุกต์ใช้ไม่เป็นที่น่าพอใจ

ประการแรก บริษัทค้นพบปัญหาด้านคุณภาพของข้อมูลเมื่อใช้แพลตฟอร์ม DaaS เช่น ข้อมูลสูญหาย ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง และข้อมูลที่ล้าสมัย ปัญหาเหล่านี้ทำให้บริษัทไม่สามารถเข้าใจลูกค้าของตนได้อย่างแม่นยำ และให้คำแนะนำและข้อเสนอเฉพาะบุคคลได้อย่างแม่นยำ

ประการที่สอง การรวบรวมข้อมูลของแพลตฟอร์ม DaaS มักจะไม่ครอบคลุมเพียงพอ แม้ว่าแพลตฟอร์มจะอ้างว่าให้ข้อมูลที่ครอบคลุม แต่บริษัทพบว่าแพลตฟอร์มดังกล่าวล้มเหลวในการรวบรวมข้อมูลสำคัญบางอย่าง เช่น ประวัติการซื้อของผู้ใช้ ประวัติการเข้าชม และประวัติการค้นหา การขาดข้อมูลนี้ทำให้บริษัทต่างๆ ไม่สามารถเข้าใจพฤติกรรมและความชอบของลูกค้าอย่างลึกซึ้ง และดำเนินกิจกรรมทางการตลาดได้อย่างแม่นยำ

สุดท้ายนี้ แม้ว่าบริษัทอีคอมเมิร์ซจะใช้เวลาและทรัพยากรไปมากในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล แต่ผลลัพธ์ที่แท้จริงของการวิเคราะห์ข้อมูลและแอปพลิเคชันเหล่านี้กลับไม่สมบูรณ์แบบ ตัวอย่างเช่น คำแนะนำและข้อเสนอเฉพาะบุคคลตามผลการวิเคราะห์ข้อมูลไม่ได้ปรับปรุงอัตรา Conversion แต่กลับนำไปสู่ความไม่พอใจและความไม่พอใจในหมู่ผู้ใช้บางราย

ในความเป็นจริง DaaS มีศักยภาพในการใช้งานที่ยอดเยี่ยมในสถานการณ์ทางธุรกิจส่วนใหญ่ นี่คือข้อสรุปที่ได้รับฉันทามติโดยสมบูรณ์ องค์กรต่างๆ เต็มไปด้วยความหวังในการใช้ DaaS เพื่อปรับปรุงการดำเนินงาน และกำลังลงทุนทรัพยากรอย่างจริงจังในความพยายาม อย่างไรก็ตาม สำหรับองค์กรส่วนใหญ่ โครงการ DaaS จำนวนมากยังไม่ได้รับการปรับปรุงที่สำคัญตามที่คาดหวังไว้

โดยสรุป ปัญหาต่างๆ เช่น คุณภาพของข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถือ การรวบรวมข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ และการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่ดีและผลกระทบของแอปพลิเคชัน สะท้อนถึงสถานการณ์ปัจจุบันของความยากลำบากในการใช้งาน DaaS

ในความเป็นจริง ปัญหาเหล่านี้ไม่เพียงส่งผลกระทบต่อผู้จำหน่าย DaaS เท่านั้น แต่ยังเกี่ยวข้องกับความร่วมมือกับ ISV อีกด้วย

ตัวอย่างเช่น เมื่อแพลตฟอร์ม DaaS ร่วมมือกับองค์กร ข้อมูลที่จัดทำโดยแพลตฟอร์ม DaaS อาจไม่สอดคล้องกับรูปแบบข้อมูลและมาตรฐานภายในองค์กร อาจมีหลายระบบและแพลตฟอร์มที่แตกต่างกันภายในองค์กร และความต้องการแพลตฟอร์ม DaaS เพื่อเชื่อมต่อกับระบบเหล่านี้และพัฒนาอินเทอร์เฟซ และการดีบักทำได้ยากขึ้น ข้อมูลที่ประมวลผลโดยแพลตฟอร์ม DaaS อาจเกี่ยวข้องกับการรักษาความลับและความเป็นส่วนตัวขององค์กร และจำเป็นต้องมีมาตรการรักษาความปลอดภัยที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลจะไม่รั่วไหลและถูกดัดแปลง ปัญหาอื่น ๆ

เมื่อ DaaS ร่วมมือกับ ISV บริการข้อมูลที่จัดทำโดยแพลตฟอร์ม DaaS จะต้องเชื่อมต่อกับระบบ ISV ผ่านทางอินเทอร์เฟซ API อย่างไรก็ตาม อินเทอร์เฟซ API ของระบบต่างๆ นั้นแตกต่างกัน และความซับซ้อนในการเชื่อมต่อก็สูง ซึ่งต้องใช้เวลาและทรัพยากรจำนวนมากในการพัฒนาและแก้ไขจุดบกพร่อง

นอกจากนี้ ข้อมูลที่ประมวลผลโดยแพลตฟอร์ม DaaS มักจะมีความอ่อนไหวสูง เช่น ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลธุรกรรม ฯลฯ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีมาตรการรักษาความปลอดภัยที่มีประสิทธิภาพในระหว่างกระบวนการส่งและจัดเก็บข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลจะไม่รั่วไหลหรือ ยุ่งเกี่ยวกับ

ตัวขับเคลื่อนธุรกิจข้อมูลที่อยู่เบื้องหลัง “DaaS จริงและปลอม”

Yuanqi Forest แบรนด์ชั้นนำในอุตสาหกรรม ครองตลาดน้ำอัดลมอย่างรวดเร็วด้วยแนวคิดด้านสุขภาพ "0 น้ำตาล 0 ไขมัน และ 0 แคลอรี่" แต่ในอุตสาหกรรมการดื่มชา การแข่งขันจะดุเดือดมาก และถ้าคุณไม่ก้าวหน้าคุณก็จะถอย นอกจากนี้ Yuanqi Forest ยังจำเป็นต้องเสริมความแข็งแกร่งให้กับข้อได้เปรียบในหมวดน้ำอัดลม และขยายตลาดต่อไป

ภายใต้ความต้องการนี้ Lingyang ได้ปรับแต่งโซลูชัน DaaS ให้กับมัน

ประการแรกคือการกำหนดทิศทางการวิจัยผลิตภัณฑ์ใหม่ ด้วยการวิเคราะห์แบบลำดับชั้นของประเภทกลุ่มตลาดเครื่องดื่ม Yuanqi Forest ได้วางตำแหน่งเทรนด์เครื่องดื่มผลไม้หลัก 4 ประการ ได้แก่ น้ำอัดลม เครื่องดื่มชา โปรตีนจากพืช และเครื่องดื่มผลไม้ มีการพิจารณาว่าหมวดหมู่น้ำอัดลมยังคงเป็นหมวดหมู่ที่โดดเด่นในตลาดเครื่องดื่ม และยังสามารถรักษาความได้เปรียบที่หลากหลายในตลาดน้ำอัดลมและพยายามต่อไป

ประการที่สองคือการพัฒนากลยุทธ์การตลาดที่แตกต่าง กำหนดทิศทางการตลาดที่แตกต่างสำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่โดยอธิบายลักษณะของหมวดหมู่หลักสี่ประเภทและข้อมูลเชิงลึกของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น น้ำอัดลมรสสับปะรดใหม่กำลังได้รับความนิยมตามฤดูกาล โดยเลือกผลิตภัณฑ์โปรตีนจากพืชชนิดใหม่เพื่อเจาะตลาดเด็กโดยทำลายกลุ่มคุณแม่ที่มีพลังสูง

ในที่สุด ก็มีการนำกลยุทธ์ multi-peak ตลอดทั้งปีมาใช้ 618 เปิดตัวช็อตแรกของเลย์เอาต์หลายหมวดหมู่ ในช่วงโปรโมชั่น Double 11 การแปลงธุรกิจประสบความสำเร็จมากขึ้น และคนหนุ่มสาวยังคงเจาะตลาดต่อไป

ในปี 2565 ยอดขาย Double 11 ของ Yuanqi Forest เพิ่มขึ้นเกือบ 10% เมื่อเทียบเป็นรายปี เป็น 618 และราคาต่อหน่วยต่อลูกค้าเพิ่มขึ้นเกือบ 10% และความตั้งใจของผู้บริโภคในการซื้อก็เพิ่มขึ้น เมื่อเทียบกับ 618 ระดับสินทรัพย์ของกลุ่ม A เพิ่มขึ้นมากกว่า 50% อัตราการเติบโตของคนหนุ่มสาวเพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่อเทียบกับ Double 11 ของปีที่แล้ว และโครงสร้างฝูงชนของแบรนด์ก็ค่อยๆ ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสม

ในกรณีของ Yuanqi Forest เราสามารถพบรายละเอียดที่สำคัญหลายประการสำหรับการนำ DaaS ไปใช้ให้ประสบความสำเร็จ

ประการแรกคือการกำหนดทิศทางของข้อมูลการตลาดและแอปพลิเคชัน ประการที่สองคือการรับข้อมูลเชิงลึกอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงของตลาดด้วยความเป็นมืออาชีพอย่างแท้จริง ประการที่สามคือการวางแผน "แผนการต่อสู้ระยะยาว" สำหรับการจัดการข้อมูล

นี่คือกุญแจสำคัญในการแก้ปัญหาและการนำ DaaS ไปใช้ อย่างไรก็ตาม องค์กรหลายแห่งมักมองข้ามเรื่องนี้ไป

เมื่อองค์กรดำเนินการกำกับดูแลข้อมูล พวกเขามุ่งเน้นไปที่การจัดการขั้นตอนข้อมูล สคริปต์ และงานต่างๆ แนวทางนี้ป้องกันไม่ให้การกำกับดูแลข้อมูลขององค์กรมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงมูลค่าข้อมูล ซึ่งอาจส่งผลให้ข้อมูลมีความถูกต้องและเชื่อถือได้ ซึ่งส่งผลต่อการตัดสินใจทางธุรกิจของบริษัท

เมื่อองค์กรหลายแห่งปรับใช้ DaaS ความต้องการของตนเองก็ไม่สามารถตอบสนองได้ ส่งผลให้เกิดการกำกับดูแลแบบเข้าใจผิดและความยากลำบากในการมุ่งเน้น

นอกจากนี้ เมื่อองค์กรต่างๆ ดำเนินการกำกับดูแลข้อมูล พวกเขามีเป้าหมายที่จะส่งมอบโครงการให้เสร็จสิ้น อย่างไรก็ตาม หลังจากที่การส่งมอบโครงการเสร็จสิ้น บริษัทไม่ได้ให้ความสำคัญกับการกำกับดูแลข้อมูลในระยะยาวและยั่งยืนอีกต่อไป ดังนั้นแม้ว่าการส่งมอบโครงการจะเสร็จสิ้นแล้ว แต่การจัดการข้อมูลในภายหลังก็ยังขาดความต่อเนื่องและเสถียรภาพ

จุดพักการจัดการทำให้การรวมข้อมูลเป็นเรื่องยาก ซึ่งมักจะนำไปสู่การลดระบบความปลอดภัยของข้อมูล ส่งผลให้การกำกับดูแลตามโครงการเป็นเรื่องยากที่จะดำเนินการต่อ

คุณต้องทราบว่าการรวมข้อมูลเป็นพื้นฐานสำหรับการนำ DaaS ไปใช้ จากมุมมองนี้ ดูเหมือนว่าจะไม่ใช่ "DaaS จริง" ที่ใช้งาน

นอกจากนี้ องค์กรต่างๆ ยังได้รับการจัดการนอกเวลาโดยพนักงานในการกำกับดูแลข้อมูล พนักงานเหล่านี้ขาดความรู้และทักษะทางวิชาชีพในการกำกับดูแลข้อมูล ส่งผลให้ความรับผิดชอบไม่ชัดเจนและมีความคิดริเริ่มต่ำ เป็นผลให้องค์กรต่างๆ ไม่สามารถรับประกันการนำการกำกับดูแลข้อมูลไปใช้ได้อย่างราบรื่น ในกรณีนี้ ไม่สามารถรับประกันคุณภาพและความน่าเชื่อถือของข้อมูลได้และไม่สามารถรับประกันความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลได้

องค์กรไม่มีเงื่อนไขด้านไอทีที่สอดคล้องกัน ส่งผลให้มีการจัดการแบบพาร์ทไทม์ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้การนำ DaaS ไปใช้ทำได้ยาก Cai Ruitao หุ้นส่วนผู้ก่อตั้งและซีทีโอของ Youmi Cloud กล่าวว่า "ในยุคดิจิทัลปัจจุบัน ทีมที่เก่งในการตีความข้อมูลจะมีข้อได้เปรียบอย่างมาก"

โดยสรุป ตรรกะเบื้องหลังความยากลำบากของการนำ DaaS ไปใช้นั้นค่อยๆ ชัดเจนขึ้น กล่าวคือ "การแก้ไขปัญหา" ภายใต้การจัดการที่เข้าใจผิด "DaaS จริงและเท็จ" ภายใต้การจัดการตามโครงการ และ "ไม่สามารถทำสิ่งที่ต้องการได้" ในส่วนนี้ -การจัดการเวลา.

เป็นที่น่าสังเกตว่าการเปิดตัวโมเดลขนาดใหญ่อาจเปลี่ยนภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกที่ต้องเผชิญกับการกำกับดูแลข้อมูลภายใต้โมเดลแบบดั้งเดิม

โมเดลขนาดใหญ่ทำให้ข้อมูลมีคุณค่ามากขึ้น

"เราต้องตระหนักถึงสิ่งหนึ่ง เจ้าของแบรนด์มีความเป็นมืออาชีพมากกว่าเราในด้านความรู้ เรามีเพียงข้อมูล ความสามารถในการวิเคราะห์ และเทคโนโลยี แต่เขาจะต้องเป็นมืออาชีพมากกว่าเราในด้านความรู้" JD Technology Solutions Zhu Bing หัวหน้าแผนกโซลูชั่นการเจริญเติบโตของศูนย์กล่าวกับนักอุตสาหกรรม

ในความเป็นจริง ณ ขณะนี้ องค์กรต่างๆ ถือครองข้อมูลอันมีค่าจำนวนมาก แต่ข้อดีและความสามารถที่ได้รับจากข้อมูลนี้ไม่สามารถแทนที่โดยผู้จำหน่าย DaaS ได้ ดังที่ Zhu Bing กล่าวว่า "โดยรวมแล้ว เรายังจำเป็นต้องสอนแบรนด์ของเราในเรื่องความเป็นอิสระและความคิดริเริ่มเชิงอัตวิสัย และสอนให้กับพันธมิตรของเราในหมวดหมู่เหล่านี้ ฉันคิดว่าการดำเนินการนี้ด้วยตัวเองจะเป็นมืออาชีพมากที่สุดสำหรับเขา"

อย่างไรก็ตาม สำหรับหลายๆ ธุรกิจ นี่เป็นขั้นตอนที่ยากในการดำเนินการ สิ่งที่ควรค่าแก่การรอคอยก็คือ ในยุค "รุ่นใหญ่+" DaaS ก็มีความเป็นไปได้ใหม่ๆ เช่นกัน

ตัวอย่างเช่น ในแง่ของการฝึกอบรมโมเดลและการเพิ่มประสิทธิภาพ แพลตฟอร์ม DaaS สามารถจัดให้มีการฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่และแพลตฟอร์มบริการ เพื่อช่วยให้องค์กรต่างๆ ดำเนินการฝึกอบรมโมเดล ปรับเปลี่ยน และเพิ่มประสิทธิภาพได้ องค์กรต่างๆ สามารถใช้ข้อมูลและทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมากบนแพลตฟอร์ม DaaS เพื่อฝึกอบรมและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลขนาดใหญ่ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของโมเดล

ในแง่ของการใช้งานและการจัดการโมเดล แพลตฟอร์ม DaaS สามารถจัดเตรียมฟังก์ชันการใช้งานและการจัดการโมเดล ช่วยให้องค์กรต่างๆ ปรับใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมขนาดใหญ่ในสภาพแวดล้อมการผลิตได้อย่างรวดเร็ว องค์กรต่างๆ สามารถใช้แพลตฟอร์ม DaaS เพื่อดำเนินการควบคุมเวอร์ชันและอัปเดตการดำเนินการในโมเดลต่างๆ เพื่อให้มั่นใจในเสถียรภาพและความน่าเชื่อถือของโมเดล

ในแง่ของการประมวลผลล่วงหน้าและการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล แพลตฟอร์ม DaaS ยังสามารถจัดเตรียมฟังก์ชันการประมวลผลล่วงหน้าและการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล เพื่อช่วยให้องค์กรต่างๆ ทำความสะอาด แปลง และติดป้ายกำกับข้อมูลดิบเพื่อใช้ในการฝึกอบรมและการทดสอบโมเดลขนาดใหญ่ แพลตฟอร์ม DaaS ยังสามารถจัดเตรียมฟังก์ชันเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานทั่วไปและความสามารถในการปรับตัวของโมเดลผ่านการเปลี่ยนแปลงและการปรับปรุงข้อมูลต่างๆ

นอกจากนี้ ในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ แพลตฟอร์ม DaaS สามารถให้บริการต่างๆ เช่น การจำแนกข้อความ การวิเคราะห์ความรู้สึก และการสร้างภาษา ในด้านการรับรู้ภาพ แพลตฟอร์ม DaaS สามารถให้บริการต่างๆ เช่น การตรวจจับเป้าหมายและการแบ่งส่วนภาพ องค์กรต่างๆ สามารถใช้บริการเหล่านี้ได้โดยตรงผ่านแพลตฟอร์ม DaaS โดยไม่ต้องสร้างและฝึกอบรมโมเดลด้วยตนเอง

ภายนอกธุรกิจ การรักษาความปลอดภัยยังเป็นคุณสมบัติหลัก กล่าวคือ แพลตฟอร์ม DaaS ยังสามารถจัดให้มีฟังก์ชันการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลและการปกป้องความเป็นส่วนตัว เพื่อให้มั่นใจถึงความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลองค์กร แพลตฟอร์ม DaaS สามารถจัดเตรียมฟังก์ชันต่างๆ เช่น การสำรองข้อมูล การกู้คืน และการควบคุมเวอร์ชัน เพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยของข้อมูลและความน่าเชื่อถือ ในเวลาเดียวกัน แพลตฟอร์ม DaaS ยังสามารถมอบฟังก์ชันต่างๆ เช่น การเข้ารหัสข้อมูล การควบคุมการเข้าถึง และการตรวจสอบความปลอดภัย เพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวและความสมบูรณ์ของข้อมูล

กล่าวอีกนัยหนึ่ง ภายใต้โมเดลขนาดใหญ่ของ AI ผู้จำหน่าย DaaS อาจสะสมความรู้ความชำนาญในอุตสาหกรรมมากขึ้นเรื่อยๆ และความต้องการขององค์กรก็จะได้รับการตอบสนองมากขึ้น การรวมกันของโมเดลขนาดใหญ่และ DaaS ช่วยให้องค์กรต่างๆ ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและ แม่นครับรุ่นใหญ่

ภายใต้โมเดลแบบดั้งเดิม บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องสร้างและฝึกอบรมโมเดลด้วยตนเอง ซึ่งต้องใช้ทรัพยากรและเวลาจำนวนมาก นอกจากนี้ ประสิทธิภาพของโมเดลเหล่านี้อาจได้รับผลกระทบจากปัจจัยหลายประการ เช่น คุณภาพของข้อมูล การเลือกอัลกอริทึม เป็นต้น โมเดลขนาดใหญ่สำหรับใช้งานทั่วไปยังจะช่วยเร่งให้องค์กรต่างๆ เอาชนะอุปสรรคนี้ได้อีกด้วย

โดยรวมแล้ว "โมเดลขนาดใหญ่ + DaaS" จะเปลี่ยนปัญหาที่ดื้อรั้นโดยธรรมชาติของ DaaS ในปัจจุบันเป็นส่วนใหญ่ ซึ่งนำไปสู่การพัฒนาที่ไม่เป็นพิษเป็นภัยมากขึ้นและผลักดันให้เข้าสู่ "ยุคแห่งการค้นพบ"

บางทีในอนาคต ทุกอุตสาหกรรมสามารถปรับเปลี่ยนรูปแบบได้ด้วย DaaS เช่นเดียวกับที่ภาพยนตร์ที่กล่าวถึงในตอนต้นของบทความใช้ข้อมูลกับ "Moneyball"