2007年国内SaaS发展综述(转)

本文探讨了软件即服务(SaaS)模式的核心概念和发展趋势。SaaS通过提供统一的软件服务满足企业的信息化需求,强调标准化和可扩展性。文章还分析了SaaS市场的主要参与者及其角色,包括软件运营商、集成商和服务提供商等。

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软件即服务是SaaS发展的核心,你并不是真正的得到了一套物理的可以运行的软硬件系统,而是得到的一种软件服务。SaaS抛弃掉一些定制和个性化的用户需求,对企业对信息化的需求高度的抽象,提取共性的信息形成相关的软件服务产品。如果讲SaaS和传统ASP的区别,可以将SaaS软件更加强调的是一套软件服务符合诸多组织和用户的需求,传统的ASP软件服务提供商往往是一些孤立的个体,但是SaaS模式的发展要达到的是一种基于互联网和Web2.0的Mashup生态系统。


SaaS软件服务运营主要分为了桌面工具类,管理软件类和应用软件服务提供类。其中桌面工具类主要是在线杀毒,在线办公,在线时间管理和团队协作等方面的应用。对于管理软件类涉及到在线财务,在线CRM,进销存,ERP,在线培训学习,已经基于B2B商务贸易发展过来的在线商贸等。整个SaaS市场由于Web2.0,SOA,AJAX等各种基于互联网技术的推广,使基于WEB方式的软件系统的可操作性和易用性大大提高;宽带的普及和硬件的发展使基于Web模式的应用的性能和响应速度进一步改善;这些都为SaaS服务软件推广创造了条件。其中以在线CRM为代表的SaleForce得到用户和资本市场高度认同,销售额已经突破3亿美元而且持续保持了50%的增长速度。微软,IBM,Oracle,Google,SAP等都分别发布了基于Web2.0,SOA和SaaS的战略计划和路线。


在国内,金算盘是涉足SaaS和全程供应链较早的企业,在销售额和用户数量上继续保持良好的增长。阿里软件依靠原来B2B电子商务多年积累和广泛的用户资源,后续发展战略思路已经转移到SaaS软件平台提供商和运营商的角色。2007年投资了阿里巴巴,淘宝网和pplive的软银和神州数码开始合作,推出了神码在线SAAS服务平台;IBM和雷曼兄弟投资金蝶也共同推出了金蝶友商网全程电子商务平台,同时IBM还和铭万合作,整合在线销售相关应用。国内的800CRM和xtools在CRM服务领域也取得了不小的成绩。

构建软件运营服务生态系统


根据不同的职能需要,未来的软件运营服务生态系统主要由八种不同类型的角色组成,分别是:用户、软件运营商、软件运营服务集成商、SaaS软件提供商、软件运营服务平台提供商、咨询实施维护服务提供商、软件基础设施提供商,以及硬件和网络基础设施提供商等。其中,用户消费由软件服务运营商和传统运营商提供的软件服务,其余角色代表着各类厂商,他们分别瞄准软件运营服务产业中不同的细分领域,提供相应的解决方案或服务。


对于软件基础设施提供商,可以理解为软件平台的提供商,比如IBM推出的基于SOA的集成开发环境和平台,普元的基于SOA的构件式开发平台,工作流服务和平台的提供商,BPEL业务流程编排的软件工具和服务提供商,基于Web2.0和AJAX技术的一些前台UI框架和组件的提供商。对于任何一个SaaS软件服务产品,不可避免都会涉及到组织和权限,流程编排和建模,多数据库,多组织,安全,数据备份和日志记录,多语言等诸多问题,在这方面我们期待的是提供了对这些内容进行整合的软件平台服务提供商。他们的用户就是SAAS软件开发商而不是终端的用户。


在软件开发和运营上我们看到已经在朝专业化发展。有些第三方或外包的纯软件企业将只负责软件的开发而不负责具体后续的运营和实施,有些则只负责SaaS的运营,如电信商务领航和网通宽带商务,还有类似友善网同时负责开发和运营。阿里软件和神码在线更多的是在朝SaaS软件平台服务提供商和集成商转型,它们的重点是提供一个整合的平台,集成各个软件开发商提供的SaaS软件产品,因此它们更像是能够提供大型Mashup生态系统的重要角色。金算盘和800CRM更多还是强调的是自主的软件研发和自主运营,在这种情况下很难朝全程电子商务发展。


在SaaS软件服务市场中,最大的利润贡献仍然在软件服务运营上面,如果开发的SaaS软件足够好和稳定易用,一套软件可以支撑上万的用户数量,后续用户对软件服务的租赁将基本都转变为运营商的纯利润。运营商既是最大利润的载体,同时也承担了最大的风险,一套SaaS软件如果运营和推广不利,最终的用户数上不来,运营商可能血本无归。所以在SaaS市场可以看到的现象是,运营商集成商和软件提供商形成了一种利益联盟,共同分担风险同时也共同享受运营利润。另外就是SaaS软件产品的推出都采取的迭代渐进的方式,包括07年的神码在线和友商网,以逐步试探用户的需求喜好和完善应用。


管理软件服务提供和运营商现状


在线软件服务包括了桌面工具服务,管理软件服务,中间件和组件服务提供商。在这里主要谈及下涉及到企业信息化的管理软件服务的发展现状。SaaS服务推广的一个重点就是要发挥长尾的优势,我们只能提供一套软件服务,但SaaS软件可以通过灵活的配置来满足用户的需求,从这个角度上讲SaaS软件的定位都是在中小型定制化需求不太突出的企业,在信息化刚刚起步的中小企业,这些中小企业业务往往增长迅速,传统的手工管理模式已经无法满足对高效率的需求。


在企业信息化领域,属于公用和平台层的主要是企业网站,信息安全,办公自动化和人力资源管理。涉及企业业务的有ERP,进销存,CRM,SRM,财务管理等相关系统。另外还有涉及到企业研发管理,供应链管理,辅助支持和决策等相关系统暂时都不适合SaaS模式。


对于在线CRM软件方面,根据易观国际2007年四季度的数据显示,SaleForce占据了11.3%市场,而xTools和800CRM分布占据了6.4%和3.4%的市场。对于全程电子商务领域,现在仍然是金算盘的全程电子商务网站,铭万和阿里软件走在了前面,我们一直在强调的就是SaaS在发展到后期用户资源积累起来后,其将形成强调的虚拟供应链联盟,对于任何一家租赁了SaaS软件的用户而言,SaaS平台都可以提供给他们他们需求的供应商和客户,如果走不到这一步,SaaS软件的发展前景是很危险的。神码在线,金蝶友商现在缺的正是用户资源的积累。


在思科32亿美金收购WebEx网讯的时候,我们可以看到其对在线视频服务市场的巨大看好,这一桩收购使WebEx的创始人朱敏获得了丰厚的回报。朱敏这位斯坦福博士是一位杰出的创业家和风险投资家,而且现在也看好了国内巨大的SaaS市场,投资建立了红杉树中国网站,主推网络视频会议,在线培训,在线学习和面试等结合了视频和语音的在线人力资源管理相关软件。对于SaaS软件的这一个分支我一直比较看好,具有回报可见,并且不涉及到数据安全等核心问题,随着在线电子商务和虚拟企业的发展,这方面将存在着巨大的市场需求和发展前景。
内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
内容概要:本文介绍了基于WOA-GRU-Attention模型的时序数据分类预测项目,旨在提升时序数据分类准确率,实现智能优化,并提供强泛化能力的分类框架。项目背景指出传统机器学习方法难以处理时序数据的复杂特性,而GRU、注意力机制和WOA的结合能有效应对这些问题。文章详细描述了项目的目标与意义,包括提升分类准确率、实现智能优化、推动元启发式算法的应用等。同时,文中列出了项目面临的挑战及解决方案,如高维数据特征复杂、超参数调优难度大等。项目模型架构由WOA、GRU和注意力机制三部分组成,通过Python代码示例展示了模型的具体实现,包括模型定义、训练过程和WOA优化算法的核心步骤。; 适合人群:具备一定编程基础,尤其是对深度学习、时序数据分析感兴趣的开发者和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升时序数据分类准确率,特别是在金融、医疗、智能制造等领域;② 实现模型训练过程的智能优化,避免传统调参的局限;③ 提供具备强泛化能力的时序数据分类框架,支持多行业多场景应用;④ 推动高性能时序模型的工业应用落地,提高智能系统的响应速度和决策质量。; 其他说明:项目不仅实现了工程应用,还在理论层面对GRU结构与注意力机制的融合进行了系统分析,结合WOA优化过程对模型训练动力学展开研究,促进了深度学习与优化算法交叉研究领域的发展。读者可以通过提供的代码示例和链接进一步了解项目的具体实现和应用场景。
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