Alles, was Sie über Big Data as a Service (BDaaS) wissen müssen

In den letzten Jahren hat sich das traditionelle Geschäfts- und Marktmanagement in Bezug auf traditionelle Wege dramatisch verändert. Neue Ansätze zur Kundengewinnung, -aktivierung und -bindung haben Informationen zu Verhaltensmustern und Erkenntnissen, die sich aus dem Datenzufluss ableiten lassen, in die ersten Reihen gerückt. Durch die richtige Analyse dieser Eigenschaften können Unternehmer Produktivität erzielen. Mangels solcher sind Unternehmen in der zunehmenden Konkurrenz zur Beerdigung bestimmt.

Die Zugänglichkeit der Technologie und deren überwältigende Nutzung im Alltag beeinflussten den massiven Anstieg der Datenmengen, die Unternehmern zur Verfügung stehen. Die praktische Nutzung der Daten hängt jedoch von der Fähigkeit ab, diese angemessen zu speichern, zu verwalten und zu analysieren. Bevor die Big Data as a Service-Technologie als einflussreiche Chance für kleine Unternehmen und Organisationen auftauchte, waren diese Domänen nur denen vorbehalten, die sie sich leisten konnten – also großen Konzernen. Big Data as a Service oder BDaaS ermöglicht neue Wettbewerbsvorteile sowie ein profitables Kunden- und Marktmanagement zur Sicherung des Geschäftswachstums und ist durch reduzierte Kosten der Datenverarbeitung hochgradig zugänglich.

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In diesem Artikel stellen wir wichtige Informationen, Bestandteile und Prozesse von BDaaS sowie Herausforderungen vor, denen es in den Abschnitten 1) Big Data as a Service – Definition des Begriffs ; 2) Arten von BDaaS ; 3) BDaaS-Framework, 4) Anforderungen für BDaaS ; 5) Vor- und Nachteile von BDaaS und 6) Unterschiede von BDaaS in Bezug auf traditionelle Umgebungen und Big Data .

BIG DATA AS A SERVICE – DEFINITION DES BEGRIFFS

Big Data as a Service ist eine aufstrebende Technologie, die auf eine effiziente und allgegenwärtige Verfügbarkeit konstruktiver Datenverarbeitung ausgerichtet ist. Dabei handelt es sich um ein cloudbasiertes Spektrum von Hard- und Softwarediensten zur Speicherung und Analyse vielfältiger Informationen, die in den letzten Jahren aufgrund des technologischen Fortschritts und der intrinsischen Präsenz der Technologienutzung im Alltag (soziale Netzwerke, Online-Medien, etc.). Das Ziel der BDaaS-Technologie ist es, Organisationen und kleinen Unternehmen kosteneffiziente und wertvolle Erkenntnisse zu liefern, um ihre Wettbewerbsfähigkeit, Innovation und folglich ihren Umsatz zu steigern.

Inhaltsstoffe von BDaaS

• Hochfunktionale serviceorientierte Architektur: Die BDaaS-Technologie bietet eine hochfunktionale Architektur, die Big-Data-Speicherinfrastruktur, Datenverarbeitungsmodule und verschiedene Analysetools umfasst, deren Zweck es ist, die Ausgaben des Kunden für die Beschäftigung von Programmierexperten und Datenwissenschaftlern sowie Möglichkeiten für eine gezielte Nutzung zu reduzieren dieser verschiedenen Schichten je nach Bedarf. Darüber hinaus nutzt die Service-Oriented Architecture (SOA) von BDaaS jeden der oben genannten Dienste einzeln und verbindet sie zu einem Ganzen – was eine ganzheitliche Betrachtung spezifischer Geschäftsanforderungen ermöglicht.

• Cloud-Virtualisierungsfähigkeiten: Die oben genannten Strukturen von BDaaS basieren auf Cloud-Computing und horizontaler Skalierbarkeit. Im Wesentlichen bedeutet dies, dass Daten auf mehreren Prozessoren gespeichert und verarbeitet werden, die bestimmte Aufgaben bezüglich des erforderlichen Ergebnisses haben. Die horizontale Skalierbarkeit ermöglicht es diesen separaten Einheiten, als eine einzige logische Einheit zu arbeiten und ermöglicht die Einführung neuer Einheiten, wenn die Datenmenge zunimmt. Auf der anderen Seite sind Systeme wie Hadoop Open-Source-Speichertechnologien, die auf vertikaler Skalierbarkeitsbasis arbeiten. Dies bedeutet, dass sie die Eigenschaften einzelner Prozessoren verbessern, um erhöhte Datenmengen zu verwalten (und somit vom technologischen Fortschritt abhängig sind).

• Komplexe ereignisgesteuerte Verarbeitung: Die BDaaS-Technologie ermöglicht das Datenmanagement in drei Modulen – erklärend, beschreibend und prädiktiv. Durch verschiedene Sortier- und Analyseansätze können Kunden wertvolle Informationen zu Problemen, Bedrohungen, Chancen und Möglichkeiten erhalten, die für das allgemeine Geschäftswachstum genutzt werden können. Darüber hinaus ist das BDaaS-System aufgrund von Echtzeit-Verarbeitungstechniken und On-Demand-Funktionen nicht nur zeitnah und genau, sondern auch kostengünstiger.

• Business Intelligence Tools: Big Data as a Service verwendet Anwendungssoftware für Reporting, Abfragen, Online-Analyseverarbeitung, Data Mining und zahlreiche andere Elemente, um Rohdaten (und häufig unstrukturierte) in konstruktive Informationen für Business Intelligence umzuwandeln – also in Informationen, die die tatsächliche Geschäftseffizienz steigern können.

Schlüsselelemente von Big Data, die BDaaS adressiert

Geschwindigkeit. Die Geschwindigkeit von Big Data repräsentiert die Geschwindigkeit der Datenfluktuation durch Systeme. Es ist eine wichtige Dimension des Big-Data-Managements, da es Rechenfähigkeiten nutzt, um Informationen in Bezug auf Echtzeitereignisse zu generieren. Dies geschieht durch komplexe Ereignisverarbeitungsanwendungen. Die „Streaming-Daten“ erfordern ausreichende Speicherkapazitäten – die durch die horizontale Skalierbarkeit von BDaaS sowie optimierte Antwortintervalle gewährleistet sind – durch neue Technologien wie NoSQL, die Daten in kürzerer Zeit abrufen.

Volumen. Die Größe von Big-Data-Datensätzen kann mehrere Petabyte betragen und erfordert daher angemessene verteilte Rechenfunktionen und horizontale Skalierbarkeitsfunktionen. Das Datenvolumen wird durch die Implementierung von Tausenden von Knoten (einzelne Verarbeitungseinheiten) mit parallelen, aber besonderen Aufgaben gewonnen und verwaltet. Die Genauigkeit der prädiktiven und deskriptiven Analyse steigt proportional mit steigender Anzahl von Verarbeitungseinheiten.

Vielfalt. Big Data as a Service-Technologien erweiterten die Verarbeitungsfähigkeiten von nur strukturierten Daten auch auf unstrukturierte Daten. Die von BDaaS verwendeten Anwendungen extrahieren effektiv wertvolle Daten für die Nutzung aus dem Großteil der Rohdaten, die durch die Systeme fluktuieren. Das richtige Management der Vielfaltsdimension von Big Data führt zu erhöhten ROI-Zahlen in Bezug auf die Technologieinfrastruktur.

Statistiken zu BDaaS

Bei der Betrachtung von Zahlen müssen wir einzelne Statistiken zu wichtigen Bausteinen von BDaaS – Cloud Computing und Big Data – kombinieren. Statistiken, die aus den Tendenzen dieser beiden Komponenten abgeleitet wurden, deuten auf ein kontinuierliches Wachstum der BDaaS-Nutzung sowie ihre feste Einbindung in den IT-Markt hin.

• Die Gesamtmenge des Datenzuflusses, die in den letzten fünfzig Jahren erreicht wurde, entspricht der Datenzuflussmenge, die heutzutage in zwei Tagen erreicht wird
• 15 % aller IT-Investitionen fließen in Cloud-basierte Systeme (mit einem geschätzten Anstieg auf 35 % bis 2021)
• Bis 2016 werden 50 % der Daten in Unternehmen auf Cloud-basierten Systemen gespeichert
• Der Big-Data-Markt soll im Laufe des Jahres 2015 einen Umsatz von 17 Milliarden US-Dollar erreichen (mit einem geschätzten Anstieg auf 88 Milliarden US-Dollar bis 2021).
• Der Markt für Big Data as a Service wird nach den oben genannten Prognosen auf einen Wert von 2,55 Milliarden Dollar geschätzt (mit einem geschätzten Anstieg auf etwa 30 Milliarden Dollar bis 2021).
• Branchen mit zunehmender Nutzung von Big Data und Cloud Computing sind Unternehmen, Finanzen, Medien, Einzelhandel und Telekommunikation.
• Bis 2016 werden voraussichtlich fast 50 % der Daten in Unternehmen auf Cloud-basierten Systemen gespeichert.
• Die Gesamtmenge des in den letzten fünfzig Jahren erreichten Datenzuflusses entspricht der Datenzuflussmenge, die heute in zwei Tagen erreicht wird.

ARTEN & SCHICHTEN VON BDAAS

Die BDaaS-Technologie implementiert Tools und Techniken für Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS) und Software as a Service (SaaS), um eine vollständige Speicher- und Analysedatenverarbeitung bereitzustellen. Darüber hinaus implementiert BDaaS Hadoop-Infrastrukturen, kann jedoch deren Effizienz durch die Einbindung unterschiedlicher Software entsprechend den Anforderungen der jeweiligen Datenverarbeitung erhöhen. In Bezug auf diese Schichten können wir BDaaS in vier Typen unterteilen.

BDaaS-Typen

Schichten

IaaS. In der IaaS-Schicht werden Benutzern generische Infrastrukturen für die Datenspeicherung in Cloud-Umgebungen sowie der bedarfsgerechte Einsatz von Knoten zur Datenverarbeitung angeboten. Die IaaS-Schicht bietet die meisten Möglichkeiten zur direkten Einflussnahme auf die BDaaS-Technologie (Skalierbarkeit, Computing und Zugänglichkeit von Rohdaten), erfordert jedoch fundierte Programmier- und Datenkenntnisse. Die EC2-Speicherplattform von Amazon ist eine hervorragende Software für IaaS-Eigenschaften.

PaaS. Platform as a Service umfasst eine Basisinfrastruktur mit provisorischen Funktionen für die Anwendungsbereitstellung. Es erfordert Fachwissen in der Programmierung und Data Science ist notwendig, um die Schicht aufrechtzuerhalten. Es reduziert jedoch das Engagement der Kunden in Sachen Hardware und Speicher, da es hauptsächlich in virtuellen Umgebungen basiert. Einige Beispiele für PaaS-Schichten sind Heroku, Google App Engine und Force.com.

SaaS. Die SaaS-Schicht ermöglicht Benutzern den Zugriff auf Anwendungen, ohne Zeit und Geld für Programmierung, Installation und Wartung der zugrunde liegenden Software aufzuwenden. Der Dienstanbieter kümmert sich um diese Funktionen, während der Kunde Anwendungen nach Bedarf nutzt. Kunden können jedoch nicht auf Infrastrukturschichten und Rohdaten aus der SaaS-Schicht zugreifen.

Typen

Kern-BDaaS. Core BDaaS ist weitgehend generisch und nutzt Infrastrukturen wie Hadoop, Googles Map Reduce, Spark oder individuell geschriebene Java-Skripte. Viele Benutzer entscheiden sich für Hadoop-basierte Infrastrukturen, da es sich um kostenlose Open-Source-Software handelt. Core BDaaS kombiniert diese Basisinfrastruktur mit Speicheranwendungen wie Amazons S3 oder Hive und NoSQL-Verarbeitungs-Engines wie YARN. Eine umfassende Core-BDaaS-Technologie ist Elastic MapReduce (EMR) von Amazon.

Leistung BDaaS. Leistung BDaaS verwendet eine Basisinfrastruktur, beinhaltet jedoch die provisorische Nutzung anderer Software- und Hardwaredienste (z. B. Altiscale), um die Leistung für bestimmte Zwecke zu optimieren – und so die Skalierbarkeit und das Rechenpotenzial zu vorhersehbaren Kosten zu erhöhen.

Funktion BDaaS. Feature BDaaS wurde entwickelt, um Möglichkeiten der Anwendungsdefinition entsprechend den Anforderungen der jeweiligen Aufgaben zu bieten. Im Wesentlichen bedeutet dies, dass die Basisinfrastruktur den Einsatz unterschiedlicher Basissoftware hinsichtlich der Leistungsmerkmale erlaubt – das heißt, Rechenleistung und Speicher sind unabhängig vom Dienstanbieter und somit vollständig skalierbar. Beispielsweise werden die Angebote des Hadoop-Ökosystems mit der IaaS-Software von Amazon oder Google verfeinert.

Integriertes BDaaS. Integriertes BDaaS wurde noch nicht angeboten, würde aber theoretisch sowohl Performance- als auch Feature-BDaaS umfassen, um maximale Leistung zu ermöglichen und gleichzeitig Geschäftsinhaber zu unterstützen.

BDAAS-RAHMEN

Das BDaaS-Framework umfasst verschiedene Schichten entsprechend der Funktion, die jede von ihnen bei der Datenspeicherung, -berechnung und -analyse ausführt.

Dateninfrastruktur. Die primäre Schicht von BDaaS besteht aus Datenhardware und Tausenden von verteilten Recheneinheiten (Knoten), die alle miteinander verbunden sind und als Hochgeschwindigkeitsnetzwerkleitungen fungieren, über die die Daten fluktuieren. Diese BDaaS-Schicht bietet Firewalls und ein Backup-System, um einen möglichen Datenverlust zu verhindern. Da der Aufbau einer eigenen Datenbankinfrastruktur für 1000 Quadratmeter Fläche über 1,5 Millionen Dollar kosten kann, präsentiert sich die Infrastruktur des BDaaS-Systems als die profitabelste Lösung für den primären Architekturbereich der Datenverarbeitung. Darüber hinaus steigt die Rentabilität mit dem Bewusstsein, dass die meisten Unternehmen in sporadischen Abständen eine Datenverarbeitung für bestimmte Informationen benötigen und beim Aufbau einer neuen Datenbank jedes Mal eine negative ROI-Bilanz erreichen würden.

Cloud-Infrastruktur. Cloud-Infrastruktur ist die virtualisierte Domäne, in der Daten, Software und Hardware in Wechselbeziehung stehen. Die Cloud-Infrastruktur kann privat oder öffentlich sein und kann im Voraus für einen längeren Zeitraum (z. B. mehrere Jahre), auf Anfrage (für einen bestimmten Zeitraum, in dem eine bestimmte Verarbeitung stattfindet) oder vor Ort (diese Option kann Auswirkungen auf die Verfügbarkeit des Dienstes, da Sie nicht vorhersagen können, wie viele Prozessoren an anderer Stelle eingesetzt werden). Diese Ebene beinhaltet keinen Präsentationszugriff.

Datenspeicherschicht. Die Datenspeicherschicht ist für Kunden leicht zugänglich, da sie das direkte Hochladen von Daten zur Analyse ermöglicht. Darüber hinaus ist die Schicht horizontal skalierbar für Anforderungen an Datenvolumen, Geschwindigkeit und Vielfalt und führt neue Knoten entsprechend den Anforderungen dieser Faktoren sowie den Anforderungen bestimmter Branchen und Ziele der Analyse ein.

Rechenschicht. Computation Layer umfasst alle Technologien zur Durchführung verteilter Computing-Dienste wie Verarbeitungs-Frameworks und Application Programming Interfaces (APIs), deren Ziel es ist, Daten gemäß den Anforderungen und Kundenpräferenzen zu verwalten und zu manipulieren (Benutzer können Programme selbst schreiben, wenn ausreichende Programmierkenntnisse vorhanden sind und Data Analytics) mit dem Ziel einer konstruktiven Informationsgewinnung aus Big Data.

Datenmanagement. Die Datenverwaltungsschicht übernimmt Verfahren zur Wartung und Optimierung der Verarbeitung über die Cloud-Plattform. Dazu gehören System-Backups, Deployments und Ressourcenbedarf mit dem Ziel der sicheren Aufbewahrung von Daten und Informationen sowie hoher Effizienz.

Datenanalyse. Die Datenanalyseschicht ist die höchste Ebene der Datenverarbeitung in BDaaS und ist für die Analyseverfahren bezüglich der zugrunde liegenden Daten zuständig. Die Kunden greifen über eine Webschnittstelle auf Daten zu und erstellen analytische Berichte und Abfragen, die sich auf die an die Speicherschicht übermittelten Daten beziehen. Um die Leistung zu maximieren, bietet diese Schicht Assistenten und grafische Tools, die Benutzer durch den Prozess führen. Darüber hinaus ermöglicht und bietet diese Schicht des BDaaS-Stacks maßgeschneiderte Ansätze und Anwendungen mit Bezug auf spezifische branchenbezogene Anforderungen der Benutzer. Aufgrund dieser Eigenschaft der Datenanalyseschicht erweist sich BDaaS als hochproduktives System für verschiedene Organisationen und Unternehmen – weil Sie aus Technologien wählen können, die wichtige Segmente Ihrer Branche adressieren (z Grafiken, Risikoüberwachung und Analyse- und Präsentationstools für den Bankbetrieb.

ANFORDERUNGEN AN BDAAS

Datenamt. Effektive Data Governance kann den Unterschied zwischen Misserfolg und Erfolg ausmachen. Mit der überwältigenden Zunahme sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten (90% der aktuellen Rohdaten wurden in den letzten zwei Jahren generiert) aus Verkaufsstellen, Transaktionsaufzeichnungen sowie aus Medien, sozialen Netzwerken und diversen Techniken der Informationsbeschaffung – die umgesetzt werden Um die Kundenbindung durch ein besseres Verständnis ihrer Verhaltensmuster zu fördern, müssen Unternehmen ihre Daten gewissenhaft verwalten – gezielte Daten, die im Hinblick auf ihre Branche und ihre geschäftlichen Notwendigkeiten analysiert werden sollen – um den tatsächlichen Wert und die Rentabilität aus dem Prozess zu extrahieren.

Datensicherheit. Während große Organisationen und Unternehmen die Möglichkeit haben, private Cloud-Plattformen für ihre Unternehmen zu erwerben, die für Sicherheitsprobleme von Vorteil sein können, können sich kleine Unternehmen solche Bemühungen nicht leisten. Um die Sicherheit Ihrer Daten zu gewährleisten (und das Risiko einer externen Datenmanipulation auszuschließen), fordern Sie eine Aufteilung von Dateneinheiten und Aufgaben auf separate Prozessoren an, die ohne besondere Berechtigungen nicht verbunden werden können. Verwenden Sie außerdem Datensicherungssysteme, die potenzielle Datenverluste verhindern sollen.

Datenstrategie. Die Daten, die Sie verarbeiten möchten, sollten in Bezug auf die Schichten von BDaaS strukturiert sein, über die sie verarbeitet werden. Wenn Sie eine Struktur von Pfaden entwerfen, über die die Daten fluktuieren, stellen Sie einen konstruktiven Prozess sicher und beseitigen mögliche Inkonsistenzen noch bevor der Prozess in Gang gesetzt wird.

Konzentrieren Sie sich nicht nur auf die Menge, Vielfalt und Komplexität der Daten. Die Datenanalyse sollte einem vordefinierten Satz von Zielen dienen. Auch prädiktive Analyseverfahren sind eine Art Strategie (Antizipation möglicher Trends und zukünftiger Tendenzen). Daher sollten Sie eine Strategie aufbauen, in die die Ergebnisse der Datenanalyse einfließen. Bestimmen Sie kurzfristige Ziele der Strategie in Korrelation mit langfristigen Zielen Ihres Unternehmens. Überwachen Sie außerdem den Prozess von der Datenextraktion bis zur endgültigen Analyse, um zu abstrakte Informationen zu vermeiden, die in den von Ihnen erstellten vordefinierten Strategien nicht implementiert werden können.

Versuchen Sie nicht, alle Daten gleichzeitig an alle zu senden. Wenn Sie analysierte Daten und Informationen aus dem Prozess in Ihre Strategie einfließen lassen, präsentieren Sie diese gemäß den aktuellen Anforderungen Ihres Unternehmens. Es ist nicht erforderlich, alle Informationen an alle zu flashen. Nutzen Sie die Informationen zeitnah und mit einem umfassenden Bewusstsein ihres Platzes im aktuellen oder zukünftigen Fortschritt Ihres Unternehmens.

VOR- & NACHTEILE VON BDAAS

Vorteile

• Cloud-Infrastruktur: Ermöglicht die Instanziierung der IT-Infrastruktur und bestimmt die Fähigkeiten der darüber liegenden Infrastruktur (virtuelle Maschinen und/oder Hardware);
• Datenspeicherung: Zugriff auf Rohdaten im verteilten Speicher;
• Computing: Flexibilität, die sich aus einer möglichen kundenspezifischen Programmierung zur Datenmanipulation ergibt;
• Datenmanagement: Direkter Zugriff auf Daten und Möglichkeiten zur komplexen Datenanalyse und -modifikation;
• Datenanalyse: Benutzer können auf Analysedienste zugreifen, ohne sich mit Daten- oder Programmierbereichen von BDaaS-Infrastrukturen befassen zu müssen;
• Skalierbarkeit: Richtiges Angehen von Herausforderungen bei der Verarbeitung von Big Data und unabhängig von technologischen Fortschritten;
• Sicherheit: Die Verantwortung für Sicherheitsfragen wird an den Anbieter der Dienste übertragen;
• Service: Übertragung von zeit- und finanzaufwendigen Vorgängen und Technologieentwicklung an Dritte.

Nachteile

• Cloud-Infrastruktur: Infrastruktur-Wissensanforderung – Herausforderung an Expertise;
• Datenspeicherung: Anforderung an Programmierkenntnisse – Herausforderung an Expertise;
• Computing: Anforderung an Programmierkenntnisse – Herausforderung an Expertise;
• Datenmanagement: Anforderung an Programmierkenntnisse – Herausforderung an Fachkompetenz;
• Datenanalyse: Kein direkter Zugriff auf Daten und Analysedienste sind auf die Daten beschränkt, die sich in der Datenanalyseschicht befinden;
• Sicherheit: Potenzielle negative Manipulation von Daten durch externe Parteien – kann das Geschäftswachstum beeinflussen;
• Kompetenzprobleme: Wie aus den oben genannten Parametern ersichtlich ist, stellt der Mangel an qualifizierten Arbeitskräften eine Herausforderung dar, die beim zukünftigen Management der BDaaS-Technologie angegangen werden muss.

UNTERSCHIEDE VON BDAAS ZU TRADITIONELLEN BIG DATA

Big Data as a Service entstand als Antwort auf die Herausforderungen der Big-Data-Verarbeitung, um die Wettbewerbsfähigkeit, Produktivität und Langlebigkeit von Unternehmen durch die aufschlussreiche Umsetzung wertvoller Informationen zu steigern. In diesem Abschnitt werden wir diskutieren, wie sich BDaaS als effizienter erweist als herkömmliche Ansätze zur Big-Data-Verarbeitung.

In den letzten Jahren kam es zu einem verstärkten Zustrom umfangreicher Daten, während die Umgebung für eine angemessene Verwaltung und Nutzung nicht geeignet war. Die traditionelle Umgebung war in der Lage, nur strukturierte Daten mit weniger entwickelten Analysewerkzeugen und -techniken zu verarbeiten. Darüber hinaus fehlte es an Rechenleistung und Speicherkapazitäten für große Mengen unterschiedlicher Daten.

Herkömmliche Big-Data-Systeme könnten die Anforderungen an die strukturierte Datenverarbeitung auf verteilten Architekturen erfüllen und erreichten eine gewisse Skalierbarkeit in Speicher und Computer sowie fortgeschrittene analytische Verfahren. Die Zugänglichkeit dieser Systeme war jedoch immer noch begrenzt und wurde von benutzerdefinierter Codierung abgeleitet.

Big Data as a Service ermöglicht die Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten (80% der Daten, die von Unternehmen erhoben werden, sind unstrukturiert) mit fortschrittlichen Analysetools. Darüber hinaus bietet es Cloud-basierte verteilte Computing-Dienste mit Möglichkeiten zur Skalierung sowie ubiquitärer Verfügbarkeit und On-Demand-Möglichkeiten. BDaaS bietet sowohl spezifizierte domänenbasierte Algorithmen als auch benutzerdefinierte Codierungsmöglichkeiten, aus denen sich analytische Fähigkeiten ableiten. Darüber hinaus speichert es Daten auf virtualisierten Cloud-Plattformen.

Mit den zunehmenden Mengen an Big Data, die in Bezug auf den Markt und seine Bestandteile mit Unternehmen schwanken, können Unternehmer zugängliche BDaaS-Technologien und -Dienste einsetzen, um im Wettbewerb zu bestehen und sich zu behaupten. Unternehmenswachstum hängt heute davon ab, wertvolle Erkenntnisse über Verhaltensmuster sowie Marktveränderungen zu gewinnen und entsprechend darauf zu reagieren. Durch den Einsatz der BDaaS-Technologie können diese Anforderungen erfüllt werden, ohne Ihr Unternehmen in die Insolvenz zu treiben. Es kann schwer sein, all die traditionellen Ansätze und Methoden, die in der Wirtschaft schon viel länger verwendet werden, zu verwerfen als die neuen, die an jeder Ecke auftauchen, aber es ändert nichts daran, dass Sie in die fortschrittliche und aktive Unternehmensführung wechseln müssen um am Markt zu bestehen.