1-4 数据平台 SaaS 化与开放能力建设的思考实践

数据平台SAAS化建设的机遇与挑战

一、机遇与挑战

• 销售驱动 vs 产品驱动

  • 主要面向大客户，成单金额大。
  • 订购决策者与产品使用者分离。
  • 基于公有云，服务中小型公司成为可能。
  • 销售无法贴身服务，成本太高。

• ToB领域差距

  • 中外行业发展差距明显。
  • 合规成本：美国企业要求更高，尤其是大企业供应商链条中。
  • 宽带成本：中国TOC宽带成本较低，TOC互联网企业发展迅猛；中国TOB宽带成本较高，增加了中小企业使用云服务的成本。
  • 人工成本：中国人力成本相对较低，大部分业务场景更倾向于人工支持；美国人工成本较高，引入SAAS服务的收益更加显著。
  • 磨合成本：高于实际项目的人工成本。
  • 实施成本：标准化解决方案的接受程度；企业治理结构影响（职业经理人、专业人员的话语权等）。
  • 业务快速发展，需求难以固化。

• SaaS行业的挑战与机遇

  • 大客户大项目，注重定制化。
  • 快速做收入。
  • 中小企业，追求标准化。
  • 长期收益。

• SaaS行业的挑战与机遇

  • 疫情推动远程办公、在线协作的需求。
  • IM平台的发展，企业逐渐接受公有云和SAAS化服务。
  • IM平台为中小SAAS服务提供商提供了更快的变现窗口。

• SaaS行业的挑战与机遇

  • 大平台单品突破，构建产品矩阵。
  • 可拆可合的产品设计。

• 开放生态

  • 开放性，客户可以成为SAAS服务的开发者。
  • 提供选购灵活性，方便用户购买。
  • 独立开发者贡献自己的力量。

二、数据平台SAAS化的优势

• 数据天然需要统一维护、上下拉齐。
• 数据平台服务的业务场景明确。
• 数据工作流解决方案具备通用性。

三、更好地满足定制化需求

• 目前中国市场对定制化需求无法避免。
• 解决方案：平台化 + 服务组件化。
• 实操案例：大数据平台（基座），对接企业/不同平台的服务运行环境，提供公共基础服务，如可视化基础服务能力、数据分析建模、营销触达推送/告警、用户画像权限管理、数据应用、数据大屏管理驾驶舱、营销工具等。

四、数据产品工作思考

• 发现问题，理解问题。
• 产品建模永远站在用户/客户视角。
• 提供的工具/服务需要真正帮助用户解决问题。
• 引入更多的共建者，实现价值增值。
• 迭代改进。