外包数据分析的优势和劣势

组织不断地利用服务提供商来收集从数据得出的洞察。下面就来看看分析外包的好处和风险。
公司将各种IT和业务功能外包给服务提供商(包括一些非常具有战略性的服务提供商)。数据分析日渐成为技术频谱中更具竞争优势的部分之一。
有了数据分析外包，企业就可以聘请服务提供商对他们提供给外包公司的数据进行分析。行业研究表明，对该服务的需求正在上升。
例如，市场研究和咨询公司Hexa Research于2017年公布的报告称，截至到预测期，全球数据分析外包市场将在2016年至2024年间的复合年增长率(CAGR)超过30%，年收入超过60亿美元。
Hexa的报告指出，人们越发认识到，数据分析所带来的优势是一个关键的市场推动因素。该报告称，企业逐渐意识到分析在最大化收入和识别消费者选择方面的重要性，并非每个组织都配备了有效的数据分析所需的知识和资源。
另外，数据分析专业人员的稀缺阻碍了竞争性数据分析的发展。这进一步刺激了人们对分析服务的需求。Hexa的报告将分析分为三种主要类型——预测性，说明性和描述性——并指出描述性分析在整个市场中占有主要份额。该公司预测说明性分析会有显著的增长，因其在组织中得到了广泛的采用。
在一般的外包类别中，服务可以通过离岸外包和在岸外包进行区分。
研究公司451 Research的云和IT服务研究总监Katy Ring表示：“云交付使获取世界各地劳动力成本较低的地区的数据变得更容易，这可以降低持续算法管理的成本。但实际上，机器学习技术更有可能显著降低这一领域的成本。数据管理系统的工程设计本身可能对离岸采购(而非分析)更有意义。”
由于机器在数据处理方面处于领先地位，咨询公司安永的咨询服务全球分析合作伙伴领导者Beatriz Sanz Saiz说：“随着时间的推移，离岸概念将逐渐遭到淡化。它与离岸外包或[在岸外包]的关系变淡了，更多的是关于人与机器如何共同合作，以获得最佳成果。”
外包数据分析不一定对所有的组织或分析都有意义。它有潜在的好处，但也有风险。以下是根据行业专家的洞察给出的外包数据分析的一些优势和劣势。
优势：获得短缺技能
众所周知，具有一定IT技能的人才供不应求，其中包括专门从事云计算、高级分析、大数据、数据湖泊和数据科学等领域的专业人员。外包公司可以通过提供这种专业知识来缩小差距。
Ring说：“事实证明，随着数据量的不断扩大，保持传统数据中心的速度是不可能的。这促使人们通过使用Amazon Web Services、Microsoft Azure和Google Cloud Platform上的大数据来管理云中的数据资产。”

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