迁移到云端帮助无数企业在 2020 年保持活力，因为广泛的中断为他们提供了在其业务中完全采用软件即服务 (SaaS) 的手段和动机。云服务现在是企业采用产品和服务（包括分析解决方案）的基础。对于那些关注市场的人来说，很明显 高德纳 到 2022 年，公共云服务将支持多达 90% 的数据和分析创新，这是正确的。以下是刺激对基于云的 SaaS 分析需求的四个趋势。


1. 增强分析支持人力资本
使员工能够通过人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和分析的组合来决定和采取行动的需求正在增长。它们是赋予企业竞争优势的技术之一，但如果没有云技术，特别是 SaaS 解决方案，它们的输出——有价值且高度可操作的见解——将受到限制。

在大流行期间，企业数字化转型的压力加速了，人工智能和自然语言理解 (NLU) 等成熟技术帮助员工管理海量数据并更快地挖掘洞察力。为任何新的分析升级进行基础设施评估和回归测试的传统方法限制了公司并阻止团队以业务速度发展他们的分析采用。企业不会以允许他们从数据中获得主动智能的速度增长，而是会受到阻碍并最终失去他们在市场上可能拥有的任何优势。通过使用 增强分析 结合他们的其他 SaaS 服务，他们可以充分利用他们的数据并将他们的创新付诸实践。

2. 供应商和利益相关者从合作中获益更多
大多数公共和私人组织都没有与供应商、合作伙伴或客户共享分析，但共享信息通常会导致整个供应链的改进，帮助组织全面了解其运营环境。SaaS 分析可以在受监管的框架内无障碍地共享数据，以建立和维护 数据安全 和诚信。

一个很好的例子是数字供应链公司 SDI，它在技术平台中聚合数据，为所有买家提供支出数据，帮助他们做出更明智的决策。该公司还通过云向客户分享有关 KPI 和报告指标的最新信息和可视化，随时为所有客户提供清晰的透明度。

3. SaaS 使分析具有可扩展性且更易于采用
在本地环境中，建议企业从小处着手，专注于定义明确的项目，分析可以立即产生影响。一旦他们看到了可观的投资回报 (ROI)，他们就可以扩大规模。虽然这似乎是五年前最好的策略，但前期投资是巨大的，即使对于一个小项目也是如此。如果该项目成功，下一步需要更多时间和精力来升级基础设施以支持扩展的用例。

SaaS 分析降低了进入的技术壁垒以及初始项目所需的投资水平，使组织能够更快地实现投资回报并按需扩展。如今，迁移到企业级 SaaS 分析软件的过程只需几分钟和正确的动机。

4. SaaS解决方案更安全可靠
企业拥有的数据是他们最宝贵的财产。如果管理人员对其业务数据的价值有任何疑问，他们应该看看网络犯罪分子窃取数据所采取的措施——以及企业为取回数据而支付的金额。网络攻击在 SaaS 环境中效果较差，从而降低了数据安全风险。SaaS 软件提供商在严格的安全性方面值得信赖，已通过 SOC II 和 ISO27001 认证，这些严格的标准让人相信他们的分析软件可以在云环境中保护他们的数据。

Saas 满足企业在数字时代的需求
我们可以期待明年 SaaS 分析的创新将是深远的。SaaS 分析正在催化数字化转型，支持快节奏的创新，并推动企业做出即时决策所需的实时洞察力。它越来越多的采用已经告诉我们我们需要了解的关于企业对更实时、可扩展、数据驱动的决策的需求的一切。

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