探寻全新模式 SaaS服务商破局

随着云计算兴起,SaaS模式成为IT行业趋势。本文探讨了SaaS服务商如何通过多元化战略协作提升竞争力,如用友与联想合作推广SaaS服务,以及在中国市场面临的安全与认知挑战。

本文讲的是探寻全新模式 SaaS服务商破局,【IT168 资讯】兵法云,水因地而制流,兵因敌而制胜。兵无常势,水无常形,能因敌变化而取胜者,谓之神。随着云计算在全球兴起以及互联网在中国高速发展,越来越多的IT厂商认识到软件即服务(SaaS)已成为难以阻挡的潮流,纷纷进入这一领域,用友、金蝶、阿里巴巴、八百客等都推出SaaS服务模式。

  SaaS之所以能够风行,核心在于拥有巨大的经济性。不少数据证明,采用SaaS模式比传统的套装管理软件节省更多成本,但受传统观念、使用习惯的影响,众多企业用户对SaaS模式一直持观望态度,这正是SaaS服务商面临的尴尬。随着SaaS服务商或结盟或合作的新战略模式的探寻,这种尴尬似乎正在化解。

  SaaS已初具规模

  国际金融危机仍在继续,大多数中小企业放松型管理模式带来收入降低、成本增加等问题,要实现长远发展,信息化建设已逐渐在企业间达成共识,具有经济性价值的SaaS模式顺理成章地成为现阶段中小企业信息化的最佳选择。根据一家知名市场调查机构所做的调查,54%的受访者正在使用SaaS相关应用,73%的大型企业已经或计划在未来18个月采用SaaS技术。

  在美国,专业的SaaS服务商Salesforce已取得巨大成功。在中国,用友建设伟库网,金蝶开辟友商网,这些传统软件厂商纷纷推出SaaS服务,表明他们已感受到SaaS的压力,在尝试将其软件模式转变为服务模式。此外,阿里软件、800APP、XTools、亿企通、中企开源等SaaS服务商也分别在在线ERP、在线HR、在线SCM、在线OA、在线财务、在线进销存等不同领域开辟SaaS市场,而越来越多的客户选择采用SaaS模式以降低成本。

  易观国际发布的《中国SaaS市场趋势预测2008-2011》显示,当前的外部市场环境将加速我国SaaS市场发展。2008年我国SaaS市场规模为161亿元,预计2011年将达528亿元,市场增长率为63.5%。这显示出,SaaS市场值得期待,按照这样的规模发展下去,必将成为继软件外包之后另外一个政府支持的产业。

  厂商寻求全新战略模式

  计世资讯副总经理曹开彬认为,多元化的战略协作将成为SaaS服务商的重要竞争力。目前,达成全新战略模式以赢得更大市场的行为已在SaaS圈蔓延。

  为促进合作共赢的市场环境,以战略合作促发展,日前江苏风云网络服务有限公司与苏州移动强强联手,整合双方优势资源,在风云网络旗下SaaS运营平台风云在线的技术基础上建设中小企业信息化全业务平台。在中国移动产品支撑系统的统一规划和建设下,该平台采用先进的SaaS服务模式为中小企业提供基于移动终端的托管式信息化解决方案,客户可以通过平台在线使用人力资源管理系统、工作记录系统、房产通等管理工作和日常生活的软件,还可以通过手机等移动设备了解企业内参。

  据风云网络高层介绍,中小企业信息化全业务平台的商业合作模式具有两大创新点:一是通过这一模式与平台的引入,集中中小企业信息化产品的运用与管理,推进中小企业信息化进程;二是通过平台搭建,整合合作厂商之间的各种业务,同时将SaaS服务与移动技术应用相结合,使电信运营商的能力和运营范围得以增强,发挥1+1>2的实力。

  日前,用友软件股份有限公司与联想集团(中国)有限公司达成“软硬联手,推动企业转型升级”的战略合作。与以往的合作不同,此次无论是用友还是联想,都不约而同地将伟库在线软件服务作为新的战略要地。用友公司董事长兼总裁王文京表示,随着国际金融危机以来企业信息化需求的立体走势,用友已正式进入第三个重要的战略发展阶段,即企业电子商务阶段,以面向企业营销与管理的SaaS在线服务和移动应用为基础的用友伟库将是用友第三个发展阶段的使命承载者。

  “联想商用机成长引擎将与用友伟库产品捆绑预装,在双方软硬件有效整合的基础上,共同推出高稳定性、安全性和实用性的SaaS运营、云计算解决方案,打造中国可靠性最强、整合度最高的电子商务服务门户,帮助企业快速走出国际金融危机的阴霾。”用友公司高级副总裁、伟库总经理杨祉雄表示,用友伟库在2008年上线之初便开始以联盟、整合、并购等方式加快布局电子商务市场,其间收购国内客户关系管理(CRM)领域第一品牌TurboCRM,与中国工商银行等金融机构达成战略合作统一战线,随即又与中国移动、中国联通、中国电信三大电信运营商在企业管理、SaaS及移动电子商务方面展开深度合作。截至2009年5月,伟库网已拥有18万注册试用用户,迅速成长为国内SaaS行业的前沿厂商。

  要有本土特色

  中国SaaS经过几年的发展,慢慢展现出活力,越来越多的厂商加入这一领域并做出了突出贡献。但从目前的实际情况看,SaaS在中国的发展并不乐观:SaaS在国内呈现叫好不叫座的局面,客户对SaaS的认知度和接受度仍然较低,客户担心的安全问题仍然没有得到很好的解决。

  “只有具有本土特色,SaaS才能健康发展。”在近日举办的首届SaaS核心技术创新与应用高峰论坛上,IBM大中华区云计算中心项目总监朱近之的这一观点引起业内人士共鸣。

  如何建设具有中国特色、安全高效的SaaS运营体系?北京中企开源信息技术有限公司副总经理李刚认为,基于SaaS服务的安全运营模型建设包含3个方面:安全技术、安全管理和合规安全。安全技术模型包括通信、数据、物理、代码、系统、应用和操作的安全几大关键,安全管理模型涵盖系统加固、灾难恢复、应急响应、补丁管理、漏洞扫描、风险评估六大因素,合规安全模型则包含法规遵从、内部审计、行为审计、过程控制、IT审计等方面。对每个层面需要注意的问题及达成的效果,李刚以安全技术模型下的应用安全和安全管理模型下的系统加固为例来说明:安全应用系统可以根据企业自定的安全策略对接入设备进行访问权限和范围的分配和控制,防止达不到安全标准的设备随意接入,确保整个网络环境安全无毒;安全管理模型下的系统加固需做到关闭不必要服务、提高安全级别、关闭不必要端口、禁止扫描、拒绝大数据包、拒绝不明来源数据包等。

  对SaaS来说,用户规模决定成败。“从互联网行业的发展规律看,一旦用户达到一定数量,网络效应就将显现,有时由于用户的使用习惯等因素,还会出现很强的锁定效应,这使网络行业的市场格局经常出现某个领域只有一家或少数几家独大的局面。”北京速途传媒首席执行官范锋这样分析SaaS市场格局:“在未来两三年内,在SaaS行业可能会出现类似腾讯、百度的行业‘霸主’。”


原文发布时间为:2009-08-24
本文作者:IT168.com
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原文标题:探寻全新模式 SaaS服务商破局
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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