數據即服務

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數據即服務(Data as a Service; DaaS)

　　數據即服務是指與數據相關的任何服務都能夠發生在一個集中化的位置，如聚合、數據質量管理、數據清洗等，然後再將數據提供給不同的系統和用戶，而無需再考慮這些數據來自於哪些數據源。

　　DaaS是SaaS的孿生兄弟 ，作為“as a service”家族成員之一，它將數據作為一種商品提供給任何有需求的組織或個人 。SOA(service oriented architecture，面向服務的體系架構)是一種業務驅動的、粗粒度、松耦合的服務架構，支持對業務進行整合，使其成為一種相互聯繫、可重用的業務任務或服務，是實現DaaS最有效的方法。基於SOA的DaaS體系架構如圖1所示。基礎異構數據資源經過數據整合後生成符合公共語言模式的視圖，最後利用Web service技術將視圖封裝成具有公共介面的服務供用戶調用，從而實現數據資源的按需獲取。^[1]

　　DaaS解決方案能夠提供以下的優勢：

　　敏捷性。通過數據訪問的整合，客戶能夠更加快速地對其進行移動，而無需再去考慮底層數據的來源。如果客戶需要稍微不同的數據結構或者調用特定位置的數據，DaaS通過最小程度的變更能夠非常快速滿足需求。

　　成本效益。服務提供者找數據專家來建好底層架構，表現層可以外包給別人(報表和儀錶盤用戶界面等)，同時使得任何變更需求都能更靈活的滿足。

　　數據質量。通過服務來控制數據的訪問，這對數據質量改進非常有幫助，因為更新點只有一個。當服務徹底測試之後，如果下一次部署不發生變化，那麼他們只需要進行回歸測試就好了。

　　效率、高可用和彈性。這些優勢來自於虛擬化，物理伺服器資源共用將提升效率，跨多個物理伺服器的集群可以提高可用性，動態調整和實時遷移集群節點到不同的物理伺服器能夠增強彈性。

　　客戶需求構建一個DaaS平臺，其中所涉及的元素主要包括：

　　數據採集(Data acquisition)：來自於任何數據源，如數據倉庫、電子郵件、門戶、第三方數據源等。

　　數據治理與標準化：手動或者自動整理數據標準。

　　數據聚合：這個有很強的服務與技術驅動的質量控制機制，不是簡單地寫100個ETL程式。

　　數據服務：通過web服務、抽取和報表等，讓終端用戶能夠更容易地消費數據。

　　隨著雲計算的發展，現在已經出現了許多雲平臺以及分散式系統。雲計算的模式是業務模式，本質是數據處理技術。數據逐漸成為了一種寶貴的資產，正如一句話所說：誰擁有了大數據，誰就擁有了未來。雲為數據資產提供存儲、訪問和計算。盤活資產，使其為國家治理、企業決策、個人生活服務，就是一種數據即服務的思想。

　　現在數據的來源各種各樣，比如互聯網企業：SNS、微博、視頻網站、電子商務網站；物聯網、移動設備、終端中的商品、個人位置、感測器採集的數據；聯通、移動、電信等通信和互聯網運營商；天文望遠鏡拍攝的圖像、視頻數據、氣象學里的衛星雲圖數據等。

　　這些數據的擁有者，就可以通過大數據相關技術，如分析技術、存儲技術、計算技術等發掘數據中的價值，然後提供服務。

　　喬布斯時代的蘋果公司開創了一種全新的模式：Appstore + iphone/ipad，這種模式改變了人們的生活方式。所以，我認為數據即服務，應該也會像Saas、Paas、Iaas一樣具有一種運營模式，進而改變人們的生活。

　　隨著雲平臺的出現將來一定會出現另一種模式：雲平臺+大數據=數據服務。在雲平臺上存儲著大量的數據，即一種寶貴的資產，經過挖掘會產生有價值的發現，再進行定製開發，便可以提供針對用戶的數據服務。為國家治理、企業決策、個人生活提供服務。

　　如果數據在安全的基礎上達到有效的共用便會產生更大的價值。例如把一個國家的各產業的數據共用互通，然後進行知識發現，為產業結構調整提供決策支持。

　　數據即服務的概念源自於交易、產品以及客戶數據能夠按需提供給用戶，而不必去考慮地理位置或者不同的組織部門。此外，PaaS(平臺即服務)和SOA的出現使得數據所處的實際平臺也變得無關緊要。

　　數據即服務擁有非常多的用例：提供單一版本的事實(Single version of truth)支持實時商務智能(BI)交易處理的高性能擴展大數據分析跨多個領域的聯合視圖增強安全性與可訪問性雲數據、合作伙伴數據以及社交媒體數據的整合移動應用信息的交付企業範圍內的搜索相關領域知識，應用知識，人員與技能，流程和技術平臺是DaaS策略的關鍵需求。DaaS的精髓在於使數據管理更為集中化，讓更多的用戶無需去註意底層數據的問題，而將註意力完全放在如何使用這些數據。

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