서비스로서의 데이터

Data as a service
"DaaS"는 여기서 리다이렉트 됩니다.서비스로서의 데스크톱(DaaS)과 혼동하지 마십시오.

컴퓨팅에서 DaaS(Data as a Service)는 데이터 웨어하우스의 데이터 관리 또는 비즈니스 인텔리전스로 데이터 분석과 같이 데이터 작업에 사용되는 클라우드 기반 소프트웨어 도구를 설명하는 데 사용되는 용어입니다.Software as a Service(SaaS;[1] 서비스로서의 소프트웨어)에 의해 유효하게 되어 있습니다.모든 "서비스로서의" 기술처럼, DaaS는 공급자와 소비자 간의 지리적 또는 조직적 구분에 관계없이 데이터 제품을 [2]온 디맨드로 사용자에게 제공할 수 있다는 개념을 기반으로 합니다.SOA(Service Orientic Architecture)[3]와 API의 광범위한 사용으로 인해 데이터가 상주하는 플랫폼은 무관하게 되었습니다.

서비스로서의 데이터(Data as a Service)는 두 개 이상의 조직이 가치 [4]있는 데이터를 교환하여 구입, 판매 또는 거래하는 경우의 개념입니다.

개요

DaaS는 주로 웹 매시업에서 시작되었으며, 2015년부터 상업적으로나 [5]유엔과 같은 조직 내에서 점점 더 많이 채용되고 있습니다.

기존에는 대부분의 조직이 자체 저장소에 저장된 데이터를 사용해 왔습니다. 이 저장소는 데이터에 액세스하여 사람이 읽을 수 있는 형태로 제공하도록 특별히 개발된 소프트웨어입니다.이 패러다임의 결과 중 하나는 데이터를 해석하는 데 필요한 소프트웨어와 데이터를 모두 하나의 패키지로 묶어 소비자 제품으로 판매하는 것입니다.데이터 패키지와 함께 번들된 소프트웨어의 수가 증가하고 서로 상호 작용이 필요하게 되면서, 다른 인터페이스 계층이 필요하게 되었습니다.일반적으로 동일한 기반 [6]기술을 기반으로 구축된 애플리케이션을 쉽게 통합할 수 있기 때문에 이러한 인터페이스는 일반적으로 EAI(Enterprise Application Integration)라고 불리며 벤더에 대한 lock-in을 권장하는 경향이 있었습니다.

소프트웨어/데이터 컨슈머 패키지와 필요한 EAI 미들웨어를 조합한 결과, 조직이 특정 데이터를 사용하기 위한 관리 및 유지보수를 위한 소프트웨어의 양이 늘어났습니다.일상적인 유지보수 비용 외에 데이터 형식이 변경됨에 따라 순차적으로 많은 양의 소프트웨어 업데이트가 필요합니다.이러한 상황이 존재하면 데이터 비용과 데이터 사용을 특정 소프트웨어 환경 또는 플랫폼의 비용에서 분리할 수 있기 때문에 데이터 소비자에게 DaaS의 매력에 기여합니다.Sensing as a Service[7][8](SaaS2)는 사물인터넷(Internet of Things) 데이터를 통합하여 데이터 거래 시장을 창출하는 비즈니스 모델입니다.

MullSoft, Oracle Cloud 및 Microsoft Azure와 같은 공급업체는 REST 아키텍처 제약 조건을 준수하는 웹 서비스 API(RESTFUL API)를 사용하여 대량의 데이터를 보다 빠르게 계산하고, 해당 데이터를 통합 및 분석하여 실시간으로 게시하는 DaaS를 개발합니다.

서비스로서의 데이터(DaaS) 비즈니스 모델

서비스로서의 데이터(Data as a Service)는 두 개 이상의 조직이 가치 있는 데이터를 교환하여 구입, 판매 또는 거래하는 경우의 개념입니다.서비스로서의 데이터(DaaS)는 데이터 관련 서비스를 포괄하는 일반적인 용어입니다.이제 DaaS 서비스 공급자는 기존 데이터 분석 서비스를 대체하거나 기존 서비스로 클러스터링하여 고객에게 더 많은 가치를 제공하고 있습니다.DaaS 제공업체는 보다 가치 있는 분석 데이터 또는 [9]정보를 추가로 제공하기 위해 멀티 소스 데이터를 큐레이션, 집계, 분석합니다.

이 데이터는 사내 기업의 데이터를 증가시켜 비즈니스 프로세스 및 의사결정 개선, AI 교육 및 조직의 서비스 및 [10]제품 보완에 활용되고 있습니다.여기서 외부 DaaS는 벤더로부터 라이센스가 부여된 데이터를 사용하며, 이 데이터는 온디맨드 방식으로 고객에게 제공됩니다.예를 들어 Clearbit은 내부 고객 데이터(CRM, MAP 및 ABM)를 사용하여 보다 개인화된 서비스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 실시간 데이터로 시스템을 풍부하게 하여 리드 루팅을 개선하고 세분화를 강화하며 전체 [11]스택에 걸쳐 인텔리전스를 제공합니다.

일반적으로 데이터는 일반적으로 클라우드 기반인 네트워크를 통해 전달됩니다."이를 위해 조직은 소프트 카피 데이터를 DaaS 서비스로 '구매, 판매 또는 거래'할 수 있습니다."[12]

일반적으로 DaaS 비즈니스는 구독을 기반으로 하며 고객은 서비스 패키지 또는 확정 서비스에 대해 비용을 지불합니다.동시에, 투자자는 창출된 수익이 사업 운영의 초기 비용과 운영 비용을 초과하는지 확인해야 합니다.가격 모델은 보통 두 가지 범주로 분류됩니다.

  • 수량 기반 가격 모델 및 통화당 과금(PPCall)
  • 데이터 타입 베이스[13] 모델

고객은 필요할 때만 DaaS 벤더가 제공하는 데이터 스트림에 액세스할 수 있기 때문에 기업 내에 데이터를 저장할 필요성과 그에 따른 비용을 줄일 수 있어 비즈니스의 [14]유연성을 높일 수 있습니다.

이 비즈니스 모델 중 하나는 사용자 데이터 전환 분야의 규제입니다.벤더가 특정 고객 서비스 요건을 준수하도록 요구하는 많은 규제가 있습니다.특히, 데이터를 수집하는 웹사이트는 어떤 종류의 데이터가 수집되고 있는지를 방문자에게 알리고 이러한 행동에 대한 동의를 얻어야 한다.사이트에 저장된 개인정보가 침해된 경우 사이트 방문자에게 즉시 알려야 합니다.또, Web 사이트의 데이터의 시큐러티 평가와 보호의 확보가 필요합니다.[15]General Data[16] Protection Regulation은 영국, 터키, 모리셔스, 칠레, 일본, 브라질, 한국, 아르헨티나 및 케냐를 포함한 EU 이외의 많은 국가 법률의 모델이 되었으며 캘리포니아 소비자 개인 정보 [17][18]보호법의 기초를 형성했습니다.

빅데이터 비즈니스 모델

비즈니스 모델의 또 다른 구성요소는 고객이 자신의 가치 제안(제품, 서비스)을 개선하기 위해 데이터를 받아 사용할 수 있도록 보장하는 것입니다.이 비즈니스 모델에서는 데이터가 다른 가치 제안을 창출하기 위한 지원 메커니즘 또는 도구로서의 가치를 제공하므로 일반적으로 수익 흐름이 상당히 [19]낮습니다.

또한 서비스로서의 데이터(Data as a Service)는 가치 제안과 고객을 기반으로 하는 빅 데이터 비즈니스 모델의 3가지 범주 중 하나입니다.

  • 서비스로서의 응답
  • 서비스로서의 정보
  • 서비스로서의 데이터(Data as a Service)

다양한 영역에서 DaaS 비즈니스 모델 사용

서비스로서의 데이터 벤더는 다양한 유형의 데이터를 사용하여 다양한 비즈니스 영역에서 서비스를 제공합니다.예를 들어, People Data Labs는 고객 모집 플랫폼, AI 모델, 사용자 지정 대상자 [20][21]등을 위해 사람에 대한 공개 데이터를 수집하고 있습니다.

금융 테크놀로지 분야에서는 기업의 수익성 향상과 대출 리스크 경감을 위한 보다 나은 의사결정을 지원하고 기업,[22][23][24][25] 정부 및 개인에게 서비스를 제공하기 위해 소비자의 재무 및 행동 데이터가 수집 및 집계되고 있습니다.

또 다른 DaaS 공급업체는 이동통신사의 데이터를 모아 다양한 형태의 서비스를 제공한다.예를 들어, 다른 기업(텔레콤, 은행, 소매업자, 결제 시스템 등)이 추가 정보를 처리 및 풍부하게 하여 데이터를 수익화할 수 있는 oneFactor 플랫폼, 머신 러닝 모델을 구축하여 실제 가동 [26][27]중에 출시할 수 있습니다.

DaaS 시장에는 [28]전 세계에서 수집한 기상 데이터를 바탕으로 기상 예보 서비스를 제공하는 기업이 있습니다.

혜택들

서비스로서의 데이터(Data as a Service)는 데이터 품질이 중앙 집중화된 장소에서 발생할 수 있다는 전제 하에 작동하며, 조직 내 또는 [3]네트워크상의 어디에 있든 데이터를 정리하고 풍부하게 하여 다양한 시스템, 애플리케이션 또는 사용자에게 제공합니다.DaaS는 다음과 같은 이점을 제공합니다.

  • 민첩성 – 데이터 액세스가 단순하고 기본 데이터에 대한 광범위한 지식이 필요하지 않으므로 사용자는 신속하게 이동할 수 있습니다.데이터 구조 및 위치별 요구 사항을 사용자의 요구에 맞게 수정할 수 있습니다.
  • 비용 효율 – 프로바이더는 데이터 전문가와 함께 기반을 구축하고 프레젠테이션 계층을 아웃소싱할 수 있습니다.이것에 의해, 매우 코스트 효율이 높은 유저 인터페이스를 실현해, 프레젠테이션 레이어에서의 변경 요구를 보다 실현 가능하게 합니다.
  • 데이터 품질 – 데이터 액세스는 데이터 서비스를 통해 제어됩니다.데이터 서비스는 업데이트를 위한 단일 지점이 있기 때문에 데이터 품질이 향상되는 경향이 있습니다.이러한 서비스를 테스트한 후 다음 도입 시 변경되지 않은 경우 회귀 테스트만 필요합니다.

비판

DaaS의 결점은 일반적으로 모든 유형의 클라우드 컴퓨팅과 비슷합니다. 예를 들어 사용자가 테러 공격, 정전 또는 자연 재해로부터 서버 다운타임을 피할 수 있는 서비스 공급자의 능력에 의존합니다.DaaS 모델에 대한 일반적인 비판은 기존 데이터 전송과 비교할 때 소비자가 데이터를 "렌트"하여 분석 또는 통찰력을 생성하는 데 사용할 뿐이며, 일반적으로 원본 [29]데이터를 다운로드할 수 없다는 것입니다.

서비스로서의 데이터(Data as a Service) 비즈니스 모델을 사용하는 것의 단점은 데이터 불법복제 및 기밀 [30][31][32][33]데이터 유출 문제입니다.일반적으로 모든 DaaS 사업자는 모든 유형의 저작권 침해, 구독 위반 또는 사용[34] 위반으로부터 데이터를 보호하기 위해 판매, 처리 또는 분석 데이터의 지적 재산권을 보호하기 위해 라이센스 계약을 개발 및 사용합니다.

DaaS 공급자는 익명화된 데이터를 고객에게 판매하지만, 경우에 따라 치료 프로세스를 통해 고객이 많은 데이터를 사용할 수 있게 되고 데이터 [35]세트에 포함된 사용자를 노출시킬 수 있습니다.

데이터 수집, 처리 및 저장에 대한 사용자 동의 문제도 있습니다.모바일 애플리케이션 개발자는 사용자의 스마트폰에서 데이터를 판매할 수 있으며,[36][37][38] 동시에 애플리케이션 사용자는 애플리케이션에 의해 추적되는 정보가 무엇인지 항상 알지 못할 수도 있습니다.

LinkedIn과 같은 공공 데이터의 발행자는 재판매를 위해 공공 웹사이트를 폐기하거나 분석용 제품으로 적합하지 않은 것으로 간주할 수 있습니다.하지만,[39] 그들은 법정에서 제한적인 성공을 거두었습니다.공공 데이터를 스크랩하여 무료로 또는 상업용 제품으로 제공하는 것은 데이터 독점에 도전하거나 저널리즘을 [40]돕는 것과 같은 경제적, 사회적 이익을 가져온다는 주장이 있다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

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  20. ^ 피플 데이터 랩
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  35. ^ "유출된 문서는 대기업이 수백만 명의 미국인을 대상으로 신용카드 데이터를 구입하는 방법을 보여줍니다.", VICE Media Group
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  37. ^ "미군이 일반 앱에서 위치 데이터를 구입하는 방법", 마더보드, Tech by Vice
  38. ^ "이슬람은 사용자 데이터를 판매하는 기도 앱에 휘청거린다: "우리 커뮤니티에서 배신감을 느낀다."
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