La batalla por los modelos de servicios empresariales
Actualmente existen tres modelos de servicios empresariales: on-site, SaaS y modelos híbridos.
Entre estas ocho instituciones de inversión, una institución de inversión no es SaaS puro. Cuando escuché esta opinión por primera vez, me sorprendió un poco. Actualmente, nuestros ingresos de SaaS representan no más del 20% de nuestros ingresos totales, y la mayoría de nuestros ingresos provienen de implementaciones de nube privada.
En la actualidad, es raro escuchar que los proveedores de análisis de big data de primera línea adopten un modelo SaaS puro. Los proveedores de análisis de big data basados en datos en línea suelen utilizar un modelo SaaS. Actualmente, la mayor parte de los ingresos provienen del modelo SaaS, y una pequeña parte proviene de servicios de desarrollo personalizados. Los proveedores que realizan análisis de big data basados en datos fuera de línea suelen utilizar un modelo híbrido. En la actualidad, la mayor parte de los ingresos provienen del modelo interno y una pequeña parte de los ingresos proviene del modelo SaaS y los servicios de desarrollo personalizados.
En cuanto al estado actual de los proveedores que realizan análisis de big data basados en datos fuera de línea, hice una encuesta simple: elegí el modelo híbrido de Qlik y Tableau porque el negocio se desarrolló rápidamente y completé el listado después de dos o Tres rondas de financiación, la tasa de crecimiento compuesto anual de este último después de la cotización se ha mantenido por encima del 80% durante mucho tiempo. Birst y GoodData, que eligieron el modelo SaaS, aún no han completado sus listados en la ronda electrónica y su escala comercial es mucho menor que antes.
¿A qué se debe esto? La materia prima del análisis de big data son los big data. En la actualidad, los datos de la nube privada de la mayoría de las empresas son mucho mayores que los datos de la nube pública. Los datos se han convertido en el activo principal de Ye Cheng y el control de seguridad bajo una arquitectura de nivel empresarial también se ha convertido en una máxima prioridad. Además, si una empresa opta por transmitir datos a una plataforma SaaS en la nube para su análisis, la transmisión de datos es un gran problema según las condiciones de la infraestructura de Internet existente. Como ejemplo simple, si la velocidad de carga es de 20 Mbps, suponiendo que todo el proceso se desarrolle sin problemas, se necesitarán aproximadamente 5 días para cargar 1 TB de datos en la nube.
En tales condiciones, la elección inteligente para la mayoría de las empresas es: dondequiera que haya big data, habrá análisis de big data. Por lo tanto, para los clientes con necesidades de análisis de big data en la nube, Yonghong, Qlik y Tableau los guiarán para que utilicen sus plataformas SaaS en la nube. Este modelo híbrido es una versión mejorada de los modelos On-Premise y SaaS, es decir, proporciona servicios On-Premise y SaaS al mismo tiempo, y luego conecta On-Premise y SaaS a través de medios técnicos, conectando datos fuera de línea y datos en línea. y maximizar el valor de los datos.
En el futuro, dos fuerzas seguirán aumentando la participación en los ingresos de las plataformas SaaS en la nube:
1. Los datos de la nube pública seguirán creciendo y los datos de la nube pueden superar el 50% en 10 años. Para entonces, la participación en los ingresos de las plataformas SaaS en la nube de los proveedores de análisis de big data aumentará.
2. Las condiciones de la infraestructura de Internet han mejorado enormemente, la eficiencia de la transmisión de datos ha mejorado enormemente y es posible construir una plataforma SaaS pura basada en la nube. En este momento, las empresas tendrán la oportunidad de construir almacenes de datos de nivel empresarial en la nube pública por primera vez, pero para entonces los límites entre las nubes públicas y las nubes privadas ya no existirán, y la nube híbrida se habrá convertido en la nueva normalidad para las empresas. -nivel de computación.
El modelo de la empresa de análisis de big data Palantir
La empresa de software de análisis de big data Palantir es el gigante emergente más misterioso de Silicon Valley. Poco se sabe al respecto, excepto que su software de procesamiento de datos puede usarse para luchar contra los terroristas y atrapar a los delincuentes en la industria financiera. Los cofundadores de Palantir incluyen a Peter Thiel y Joe Lonsdale, socio de la firma de capital de riesgo Formation 8, y su primer inversor fue In-Q-Tel, una firma de capital de riesgo afiliada a la CIA.
Normalmente, el coste de compra del software Palantir oscila entre 5 millones de dólares y más de 654,38 millones de dólares, y los clientes deben pagar el 20 % por adelantado y el resto se paga una vez que el cliente está satisfecho. Se dice que no se ha devuelto ningún software. El fundador Alex Karp afirma que la empresa “no tiene relaciones públicas, ni ventas, ni marketing”, todo para garantizar el producto (lectura adicional: Introducción a la plataforma de análisis de big data financiero Palantir Metropolis).
Después de más de diez años de desarrollo, Palantir se ha convertido en la cuarta startup más valiosa del mundo después de Uber, Xiaomi y Airbnb.
Los documentos presentados a la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC) a finales de julio mostraron que Palantir había recaudado con éxito aproximadamente 450 millones de dólares y estaba valorado en aproximadamente 20 mil millones de dólares.
El modo elegido por Palantir es el despliegue local.
On-Premise no ha obstaculizado el rápido crecimiento de los ingresos de Palatir, ni ha impedido que Palatir se convierta en la empresa de análisis de big data más atractiva de Silicon Valley y sea buscada por muchas instituciones de inversión de primer nivel.
Además, creo firmemente que Palantir debe tener su propio plan de nube y no renunciará al modelo On-Premise, sino híbrido.
Modelo de jornada laboral de servicios de recursos humanos
En aproximadamente 10 años, Workday, que se dedica a servicios de recursos humanos, ha logrado un gran éxito en una industria altamente competitiva. Un modelo tan novedoso y un crecimiento tan rápido han atraído la atención de los gigantes de la industria. Sin embargo, el desarrollo de Workday no está exento de riesgos. A medida que la empresa se diversificó y aumentaron los competidores, Workday no pudo revertir sus pérdidas.
Desde una perspectiva técnica, la mayor diferencia entre Workday es el uso de metadatos para definir la relación entre los datos. Workday no utiliza una base de datos relacional con una gran cantidad de tablas. Su base de datos orientada a objetos tiene solo tres tablas: instancias, atributos e índices. Le resultará difícil comprender el significado de esta base de datos orientada a objetos.
Cuando se inicia el sistema Workday, el servidor de gestión de objetos (OMS), como núcleo del sistema, leerá los datos y definiciones almacenados en las tres tablas principales y presentará el negocio al usuario de acuerdo con las relaciones especificadas. por los metadatos. Si desea cambiar el producto, simplemente modifique los metadatos para redefinir las relaciones entre los objetos y luego reinicie la aplicación. Workday es tan genial que incluso el autor es fanático de él. Después de su exitosa salida a bolsa, el valor de mercado de Workday se ha mantenido en torno a los 654.380 millones de dólares durante mucho tiempo, y un gran número de inversores adoran Workday.
El modelo elegido por Workday es SaaS.
En la mente de muchas personas, SaaS es como el agua, puedes utilizarlo abriendo el grifo. El lema de algunos proveedores de computación en la nube es programar recursos informáticos en segundos o iniciar servicios SaaS en segundos. Adivine cuánto tiempo le toma a una empresa utilizar el servicio SaaS de Recursos Humanos de Workday después de comprarlo. ¡Ni un segundo, ni una hora, ni un día, ni un mes, ni siquiera un cuarto, normalmente más de un año! Basado en la base de datos orientada al futuro inventada por Workday, se dice que solo necesita arrastrar y soltar varios objetos para configurar un conjunto de Workday. Sin embargo, debido a la complejidad lógica de los servicios empresariales, el ciclo de lanzamiento de Workday en el pasado generalmente duraba más de un año y, en algunos casos, incluso superaba los dos años.
Informe de investigación del modelo SaaS de Gartner Enterprise Service
El informe de investigación de Gartner sobre el modelo SaaS puede permitir a las personas comprender el modelo SaaS más correctamente. Robert DeSisto, vicepresidente de Gartner, dijo que hay muchas suposiciones sobre el modelo SaaS en el mercado, algunas de las cuales son correctas y otras incorrectas. Pidió a las empresas que observen más de cerca qué es realmente SaaS, ya que muchos clientes deciden implementar soluciones SaaS basándose en estas suposiciones incorrectas.
En este informe titulado "Revisión de los hechos: Las cinco suposiciones más comunes sobre SaaS", Gartner propuso las cinco suposiciones más comunes sobre SaaS como referencia en la industria:
1. Debido al menor costo de SaaS en comparación con el modelo local tradicional, Gartner cree que el costo de elegir el modelo SaaS es de hecho menor en los primeros dos años porque no hay necesidad de una gran inversión de capital para comprar software o construir infraestructura. Sin embargo, en términos de propiedad total de software después del tercer año, el modelo local es aún menor. Una razón es que, según los principios contables, el software local se considera un activo fijo y puede depreciarse y amortizarse.
2. Gartner también advierte que la implementación de SaaS no es necesariamente más rápida que la implementación local. Si bien los proveedores de software dicen que 30 días es un tiempo de construcción estándar, en realidad, algunos programas pueden tardar meses. Porque a medida que aumentan los procesos empresariales y la complejidad de la integración, el intervalo de tiempo entre la implementación de SaaS y el software local será cada vez menor.
3. También es incorrecto suponer que las facturas se basarán en el uso.
Gartner dijo que en la mayoría de los casos, las empresas seguirán teniendo que firmar contratos iniciales con honorarios fijos.
4. La industria también subestima las capacidades de SaaS. En general, se cree que SaaS no puede integrarse con aplicaciones internas o fuentes de datos. Pero, de hecho, es factible cargar primero los datos en una aplicación SaaS y luego actualizarlos periódicamente, o utilizar un servicio web para actualizaciones en tiempo real.
5. SaaS no sólo puede satisfacer necesidades simples y básicas. Gartner dijo que las aplicaciones SaaS están altamente personalizadas a nivel de metadatos y pueden implementarse a través de servicios de plataforma de aplicaciones (APaas). Hay muchos ejemplos prácticos en la industria. Sin embargo, SaaS todavía tiene sus limitaciones cuando se trata de gestionar procesos empresariales complejos de un extremo a otro.
Actualmente, la mayoría de las compras internas se consideran "activos fijos" según los principios contables, mientras que la mayoría de las compras de SaaS se consideran "servicios" según los principios contables. Esta forma de confundir modelos técnicos y modelos comerciales dificulta que los clientes empresariales tomen decisiones óptimas al seleccionar modelos.
Creo que cada vez más empresas grandes formarán principios contables internos y SaaS unificados. Esto significa que en un futuro próximo los modelos tecnológicos y los modelos de negocio estarán completamente separados. Ya sea que se trate de una implementación de nube pública o de una implementación de nube privada, los fabricantes pueden adoptar el modelo de cobro SaaS para fijar precios.
El modelo es un medio, no un fin, y debe volver a la esencia del negocio. No tiene sentido discutir patrones sin considerar el propósito.
También existe la opinión común de que mientras los clientes participen y los datos estén conmigo, los clientes no pueden escapar. Algunos fabricantes utilizan métodos de marketing para conseguir que los clientes firmen los pedidos, y otros permiten que los clientes aborden el barco primero y luego compren los billetes de forma gratuita, todos con la esperanza de utilizar "modelos" para captar clientes.
Sin embargo, todo el mundo parece haber olvidado la verdad más simple y simple: la esencia de los negocios es crear valor.