El "Como un servicio" modelos son típicos de la segunda ola de la Web 2.0, que se basa en la nube Calcular. De hecho, este modelos“El requisito básico es ofrecer al cliente final una solución sin tener que alojarla localmente, con implementaciones complejas y gastos generales elevados. Pero mientras PaaS e IaaS están más orientados a los equipos de desarrollo. SaaS tiene aplicaciones más amplias hacia el finalusuarioincluso en departamentos no técnicos.
Infraestructura como servicio (IaaS)
IaaS significa Infraestructura como Servicio. Junto con otros modelos "as-a-service", la premisa básica de este modelo es ofrecer al cliente final una solución sin tener que hospedarla en las instalaciones, con implementaciones complejas y una gran sobrecarga. El modelo IaaS proporciona virtualización, almacenamiento, red y servidores en los que el usuario/cliente final administra aplicaciones, datos, sistemas operativos y tiempos de ejecución.
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Plataforma como servicio (PaaS)
PaaS significa Plataforma como Servicio. Junto con otros modelos "as-a-service", la premisa básica de este modelo es ofrecer al cliente final una solución sin tener que hospedarla en las instalaciones, con implementaciones complejas y una gran sobrecarga. El modelo PaaS es una forma de computación en la nube avanzada. El proveedor pone a disposición del usuario/cliente, además de virtualización, almacenamiento, red y servidores, middleware y runtime que solo gestiona datos y aplicaciones.
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Software como servicio (SaaS)
Con el modelo SaaS, el proveedor también pone las aplicaciones a disposición del usuario final a través de la nube. Las aplicaciones y los datos se alojan y administran en el proveedor de SaaS de terceros, lo que permite una configuración rápida y fácil para el usuario/cliente sin esfuerzo adicional.
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Marcos empresariales conectados
Valor de por vida del cliente
Una de las primeras referencias al valor de por vida del cliente se encuentra en el libro de 1988 Marketing de base de datos: estrategia e implementación de Robert Shaw y Merlin Stone. El valor de por vida del cliente (CLV) representa el valor de un cliente para una empresa durante un período de tiempo determinado y representa una métrica comercial importante, especialmente para SaaS o empresas basadas en ingresos recurrentes.
AIOps
AIOps es la aplicación de la inteligencia artificial a las operaciones de TI. Ha demostrado ser especialmente útil para la gestión de TI moderna en entornos híbridos, distribuidos y dinámicos. AIOps se ha convertido en un componente operativo importante de las organizaciones digitales modernas impulsadas por software y algoritmos.
Operaciones de aprendizaje automático
Machine Learning Ops (MLOps) describe un conjunto de mejores prácticas para ayudar a una empresa a utilizar la inteligencia artificial con éxito. Consiste en las habilidades, flujos de trabajo y procesos para construir, ejecutar y mantener modelos de aprendizaje automático para respaldar varios procesos operativos dentro de las organizaciones.
Inteligencia continua
Los modelos de inteligencia empresarial se han trasladado a la inteligencia continua, que combina una infraestructura de tecnología dinámica con entrega y entrega continuas para proporcionar inteligencia continua. En definitiva, el software que se ofrece en la nube se integra con los datos de la empresa y utiliza AI/ML para dar respuestas en tiempo real a los problemas actuales que la empresa pueda estar enfrentando.
Innovación continua
Este es un proceso que requiere un circuito de retroalimentación continuo para desarrollar un producto valioso y construir un modelo comercial viable. La innovación continua es una mentalidad en la que los productos y servicios se diseñan y entregan para abordar los problemas de los clientes en lugar de la solución técnica de sus fundadores.
Modelado Tecnológico
El modelado tecnológico es una disciplina que tiene como objetivo proporcionar a las empresas las bases para sustentar la innovación y, por lo tanto, para el desarrollo de productos incrementales. Al mismo tiempo, buscamos productos innovadores que puedan allanar el camino para el éxito a largo plazo. En una especie de estrategia de barra, el modelado tecnológico propone un enfoque doble, con el objetivo, por un lado, de seguir manteniendo la innovación continua como parte central del modelo de negocio. Por otro lado, se apuesta por futuros desarrollos que tengan potencial para lograr un gran avance y dar un salto adelante.
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