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通过企业SaaS更快实现价值的五种方法

很多人对软件即服务(SaaS)和云计算的理解非常简单:注册、登录并开始工作。当然,这不十分准确;这一切都取决于应用程序、业务需求和目标。企业SaaS需要收集、定制、集成和培训业务需求。在企业的业务中有一个初始阶段,即启动客户IT资产以进行监视,与利益相关者合作并设置仪表板,这可能需要数周而不是几天的时间。 这并不意味着SaaS用户需要耗费数周的时间。通过制定适当的计划,可以更快地为企业带来价值。企业在实施的第二周,就可以为客户提供开始使用该产品的机会;这可能是通过提供高级仪表板,以便用户可以开始理解他们可以利用的新数据视图。这样,客户可以在企业的团队完成实施的同时,开始将技术集成到他们的日常工作流程中。 加快SaaS中的价值实现是供应商和客户之间的协作。在为客户提供企业级SaaS的实施方案之后,行业专家对如何在不牺牲项目长期目标的前提下尽早实现收益方面分享了一些想法。 1.简化第一阶段范围 对于希望改善工作流程和业务的客户来说,采用新的SaaS解决方案是一种令人兴奋的体验,尤其是当客户长期使用过时且难以使用的传统技术时。在通常情况下,客户在了解产品可以提供的全部功能之后,就会超越最初的...

数据科学家请转行!软件工程师是更好的选择

本文转载自公众号“读芯术”(ID:AI_Discovery) 如果一个应届毕业生或跳槽者问我该如何进入数据科学领域,我会告诉你,转行成为一名软件工程师,而不是数据科学家。 可能你会感到奇怪,许多人都渴望成为一名数据科学家,数据科学可能是21世纪最热门的工作,但这却让另一个高薪职业贬值——软件工程师。 如求职者在数据科学和软件工程领域均有经验,我的答案是从事后者。接下来我会告诉你原因。 1. 海量的软件工程职位 与数据科学相比,软件工程领域的岗位需求要多得多。以下是用谷歌搜索“数据科学家”和“软件工程师”岗位得到的两张截图。 谷歌搜索结果:美国数据科学家职位 谷歌搜索结果:美国软件工程师职位 搜索结果显示有7616份数据科学职位,而软件工程职位高达538893份。而这仅是美国的就业机会,其他国家的搜索结果也类似。 Glassdoor称数据科学家的收入更多,而未经笔者验证的假设则是:数据科学岗位的平均年龄也更高。 图源:www.glassdoor.ca 图源:www.glassdoor.ca 也就是说,如果Open AI100承诺年薪一百万美元,那么我建议您接受这个offer。 2. “数...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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