外包数据分析的优势和劣势

Ring说，为此，组织需要云管理平台，以便他们能够配置大型的数据湖泊，并管理来自单个控制台的数据加载和传输。他说：“然而，这类方法与内部没有[合适]技能的IT团队一起实施是很难的。外包可以为组织提供这种技能。”
劣势：选错提供者的风险
就外包活动而言，要决定与哪个服务提供商合作，这不是一件容易的事情，数据分析也不例外。
Close说：“供应商无不在吹捧自己的技术为行业最佳，这使选择变得很困难。虽然成本显然是选择过程中的一个主要因素，但团队的文化适应和协调也起着同样重要的作用。”
Close表示，如今公司期望有更多战略性的，高度人性化的合作关系，在这种关系中，资源在日常运营中是根深蒂固的，沟通渠道是高效的，并且实现业务成果至关重要。她说：“这些成果不仅仅是降低成本。”
优势：行业专长
虽然有些数据分析功能无处不在，另一些则可能特定于某些部门，如医疗和金融服务。找到具有深厚行业专长的外包合作伙伴可能是一个巨大的竞争优势。
国际数据公司(International Data Corp)的BPaaS和分析服务的金融和会计研究经理Alison Close表示：“例如，能提高零售领域专业知识的供应商将拥有特定的分析服务产品，如客户终身价值分析、店面销售分析、盈利能力分析或市场购物篮分析——都是针对该行业的非常具体的技术。”
Close说：“他们还可以提供基准数据/指标，以显示与行业标准或行业其他参与者的比较点，这可以作为提供商的竞争优势。”
劣势：成本与价值的权衡
Ring说，一旦外部服务提供商创建了预测模型并将其转换成产品，就要在需要使用的时限内实施。这意味着要在算法中调整和重新部署规则，以便它提供的洞察力仍然具有重要性。
Ring说：“数据不断发生变化，所以不能任由模型降级。然而，不断的更新是有代价的，而且这个代价将超过业务线用于BI(商业智能)报告的内部IT服务所支付的价格。”
事实上，整个外包服务的成本问题都可能很棘手，特别是对于运营模式更复杂的大型组织而言。
Close说：“在整个企业中，以及在资金方面获得高管的支持”可能是一个难题，特别是，如果你试图将存在于孤岛中的数据源集中化，并且在决策制定或资金流程中涉及到不同的业务线。”
优势：易于扩展的特性和分析成熟的快速途径
外包服务除了可以获得数据分析技能之外，还可以帮企业快速创建一个在内部很难创建或根本不可能创建的分析基础架构。

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