高防服务器大数据技术：内包还是外包
对于零售商来说，大数据是双刃剑。这些公司正在努力探索全面的市场竞争，因为他们正在试图抵御像亚马逊这样的行业巨头，一些公司正在部署大量资源来开发自己的大数据解决方案，高防服务器试图与零售巨头进行竞争。
大数据技术
零售商面临的一个问题是他们是否需要在内部建设，或者应该外包给供应商。
随着软件即服务（SaaS）模式的普及，在企业环境中部署新的解决方案变得越来越简单。这自然会导致行业不断增长的创新，因为传统的解决方案在短短几周内就容易变得更具创新性，更有效的解决方案来取代。
同时，大型零售商希望在公司的愿望下开发出解决方案，像亚马逊在内部技术上投入大量资金，开发出许多产品。然而，重要的是要意识到并不是所有的产品和解决方案都可以或应该在内部建立。零售商应将基础设施视为数据平台，供应商以同样的方式进行创新，MAC和Android平台允许个别开发人员通过应用程序进行创新该
相信云计算算法将成为未来几年最常见的SaaS应用。该算法作为“核心竞争力”及其发展局限于内部的零售商队伍，只会扼杀技术创新，从长远来看将落后。列出这里的原因
成本
伟大的算法解决方案需要核心人才。这些人才的竞争非常激烈，特别是数据科学。数据科学家通常拥有博士学位。计算机科学，统计学或数学，薪资超过15万美元。
由于市场上优秀的工程师和数据科学家的供应有限，这些工程师更有可能申请初创公司或技术职位，如亚马逊，谷歌和Facebook。不幸的是，大多数实体和在线零售商不会是顶尖工程师的目的地。因此，零售商必须弥补更高的薪酬。
一个简单的数学计算表明，20位数据科学家和工程师的团队可以使零售商每年花费400万美元。这只是招聘人才的成本，不包括对支持解决方案开发的任何基础设施的投资。相比之下典型的SaaS解决方案每年的成本将低于100万美元（这可能是绝对上限，传统成本将低于50万美元）。通过与供应商合作，零售商可以节省大量资金。
快速上市和灵活性
对于任何技术创业公司，市场的快速发布是确定整体成功的关键。这包括内部技术的发展。从项目的开始到开始，成功创建大型数据解决方案可能需要2 - 3年时间。虽然立即需要获得解决方案是一个迫切需要解决的问题，但技术生命周期是无法绕开的。两年的等待时间可能会导致一两个问题：公司新开发的解决方案在启动时已经过时，或者正试图将技术环境的快速发展引向无休止的重新设计周期。
同时，随着云端SaaS模式的广泛应用，第三方解决方案的集成和部署从未如此之快。一些可以在短短20天内进行整合和部署，这意味着前沿技术不断改进（算法在世界最大的零售商中不断优化和调整），以满足即时需求。更重要的是，第三方厂商也提供内部的构建不具备灵活性的系统。删除和替换第三方SaaS解决方案非常简单，无需担心成本高昂和内部的斗争。
革新
技术和算法进展非常快。纵观历史，竞争在创新中起着至关重要的作用。 SaaS模式使部署变得容易，易于更换。因此，供应商不断创新，面临改善的压力。当有一个内部团队的时候，这个选择是做出来的，所以没有竞争。一旦构建和部署了解决方案，团队的目标就是维护和改进解决方案。但是，人们永远不会知道内部团队的解决方案是否具有竞争力。
通过与第三方SaaS供应商合作，零售商可以在短时间内评估和部署许多尖端解决方案，同时投资少。许多其他零售商正在使用这些解决方案，供应商通过不断审查，获得客户创新和改进。试图在内部构建这些解决方案不仅代价高昂，而且还是缓慢的，但最重要的是限制创新，使企业从长远来看不是那么灵活。
这并不意味着零售商应该将所有技术完全外包给供应商。当人在那里在关于技术的大数据谈话的背景下，它们涉及用于存储和处理数据的基础设施，以及解释数据和做出预测。该基础设施包括以安全的，受隐私保护的方式存储全系列的客户数据，例如购买优惠券并使应用程序能够访问数据。
该算法是基础设施的有效应用，使用数据进行需求预测，损失预测，动态定价或产品个性化和定位。它们建立在数据之上，与操作系统上的相同。因此，零售商必须投资内部资源，花时间建立安全，高效和可扩展的基础架构。
具有外部API和安全性（敏感数据加密）的正确基础设施将使公司能够利用供应商的尖端技术进行创新。这将使公司能够将注意力和专业知识集中在核心业务功能上，而不是试图成为无关领域的专家。对于任何业务，资金，时间和研发能力有限。成功的公司知道如何将这些资源放在正确的地方取得成功。