El "como servicio" modelos son típicos de la segunda ola de la Web 2.0, que se basa en la nube calcular. De hecho este modelosLa premisa básica es ofrecer al cliente final una solución sin tener que alojarla on-premise, con implementaciones complejas y grandes gastos generales. Pero mientras que PaaS e IaaS están orientados a 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 "como servicio", 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 maneja aplicaciones, datos, sistemas operativos y tiempos de ejecución.
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Plataforma como servicio (PaaS)
PaaS significa Plataforma como Servicio. Junto a otros modelos “as-a-service”, la premisa básica de este modelo es ofrecer al cliente final una solución sin tener que alojarla on-premise, con implementaciones complejas y grandes gastos generales. 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 en la nube. Las aplicaciones y los datos se alojan y mantienen en el proveedor de SaaS de terceros, lo que permite al usuario/cliente una configuración rápida y sencilla sin gastos generales.
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Marcos empresariales conectados
Valor de por vida del cliente
Una de las primeras menciones del valor de por vida del cliente fue en el libro de 1988 Marketing de base de datos: estrategia e implementación de Robert Shaw y Merlin Stone. El Customer Lifetime Value (CLV) representa el valor de un cliente para una empresa durante un cierto período de tiempo. Representa una métrica comercial crítica, especialmente para SaaS o negocios basados en ingresos recurrentes.
AIOps
AIOps es la aplicación de la inteligencia artificial a las operaciones de TI. Es especialmente útil para la gestión de TI moderna en entornos híbridos, distribuidos y dinámicos. AIOps se ha convertido en un componente operativo central de las organizaciones digitales modernas impulsadas por software y algoritmos.
Operaciones de aprendizaje automático
Machine Learning Ops (MLOps) describe un conjunto de mejores prácticas que ayudan a una empresa a ejecutar 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 en las organizaciones.
Inteligencia continua
Los modelos de inteligencia comercial han evolucionado hacia la inteligencia continua, que combina una infraestructura de tecnología dinámica con una implementación y entrega continuas para proporcionar una 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 respuesta en tiempo real a los problemas actuales a los que se puede estar enfrentando la empresa.
Innovación continua
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 proporciona a las empresas la base para innovaciones sostenibles y, por lo tanto, desarrolla 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, por un lado, un enfoque doble para mantener la innovación continua como parte central del modelo de negocio. Por otro lado, apuesta por desarrollos futuros que tengan potencial para abrirse paso y dar un salto adelante.
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