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如何选择和应用SaaS |
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newmaker |
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软件即服务(SaaS)模式能显著降低企业的前期投入。它可以通过互联网在任何时间、任何地点进行访问,不必再受到软件升级和补丁更新的困扰。基于对SaaS未来发展的憧憬,诸如甲骨文和微软等大型企业软件厂商都义无反顾地加入了这一阵营。
然而在实际运用中,IT却应重视以下三方面的问题:
1. 让业务经理意识到SaaS的常见误区。
2. 在技术采购中更新与SaaS功能相关的评估流程。
3. 仔细考量其它不易被明确定义的相关需求,比如企业带宽的升级需要与集成成本的衍生。
先以企业常用的应用评估流程为例,虽然不同企业的评估流程各不相同,但总体而言,大部分评估流程都包含了应用功能、投资回报与成本这三大指标。然而在评估SaaS时,企业往往会忽略一些SaaS特有的指标。比如集成工具与支持。人们通常会将SaaS误认为是一种独立应用。其实,SaaS厂商针对后台系统集成所提供的工具和开发包是非常重要的。
其次就是了解SaaS应用提供了哪些数据分析选择。虽然自带报表和导出报表都是不错的功能,但大部分厂商都会对数据库直接访问或自定义报表收取额外的费用。厂商在数据整合方面的能力也是一大考量因素。有不少SaaS用户表示,数据访问是一个大问题。SaaS是一种托管服务,因此数据库通常都被视为提供商的所有权资产。如果企业想要分析自己的数据,那就会演变为一种既耗时不菲,又成本巨大的项目。
数据安全机制
超过三分之二的公司皆表示数据安全是选择SaaS厂商时的重要考量。作为IT,他们自然对企业内部的数据安全责无旁贷,但他们又该如何确保SaaS提供商也充分符合这一要求呢?参照以下几条建议或许能帮你提高胜算:
明确RTO/RPO服务级别:要求厂商提供数据恢复时间目标(RTO)和数据恢复点目标(RPO)的书面协议。如果一家厂商连什么是RPO都不知道,那劝你还是趁早换一家。如果你的厂商表示他们能达到5个9的目标(即利用5个读取点达到99.999%的读取率),那就要求他们提供容灾恢复白皮书。
数据中心评估:该厂商的数据中心模式是什么?包含多少冗余站点?处在哪些地理位置?复制战略是什么?根据你的容灾恢复计划来校验厂商的数据转储策略,并询问他们是否要对数据存档进行额外收费?
渗透测试与易损性评估:如果你没有自己的评估专家,那就询问厂商进行过哪些安全认证。选择那些采用了经过认证的最佳实践的厂商,不管是ISO、ITIL,还是其它行业认可的标准。
记录回顾:随着加入SaaS阵营的厂商越来越多,客户的选择范围也越来越大。然而,不管你采用那种方法来选择厂商,都不要忽略审慎性调查的重要性。SaaS厂商的风险或会大于那些所有权软件厂商。此外,不要将公司规模作为挑选SaaS厂商时的绝对标准。
自定义选择:几乎所有的SaaS厂商都提供了一定程度的自定义(比如栏目、界面和登录方式)。尽管如此,其中还是有不少的工作流程或数据访问模式不能符合公司要求。征询公司中各业务单元的意见,考察他们是否愿意调整流程,来适应SaaS应用。
在计算成本时,应当基于为期三年的许可证费用、月租费、集成成本、带宽升级费用,以及维护支持费用。这样能统计出一个整体的预算规划,从而更准确地测量出投资回报,并与公司的生产力与商业目标相结合。在规划预算时,可以考虑适当放宽,计提一些在未来两到三年中后台开发的集成成本。因为随着系统的成长,企业通常会舍弃最初的方式,找到更新的方法来连接信息。
SaaS的两大主流应用
销售队伍自动化(SFA)与CRM
主要厂商:微软、NetSuite、甲骨文、RightNow
Technologies和Salesforce.com
SaaS应用中最常见的当属销售流程自动化与CRM。尽管Sage、Salesforce、SAP等公司都在大肆宣传外包销售流程的好处,但实际上,实施CRM并非一件易事。Gartner有一份报告指出,将近65%的企业均无法将CRM实施与目标客户及财务成效有机结合。究其原因是由于CRM要改变的是公司中最难啃的骨头 – 销售团队。
在预算方面,无可否认,SaaS具有得天独厚的优势。托管系统对初始投资的要求较低,因此实施失败的成本也较低。此外,大部分托管应用的模板驱动形式能协助公司快速完成开发流程。
确保销售团队流畅访问后台客户数据是一个至关重要的任务,它将考验公司内数据中心的流量负荷。
薪资单与财务费用处理
主要厂商:ADP、MasterCard、Paychex和workday 。
在一份调研中,约有三分之一的受访公司表示他们使用了SaaS来进行薪资单处理。大部分的薪资单处理厂商也纷纷向托管模式过渡。几乎所有的厂商都在传统的薪资单处理基础上提供了时间查询、筛选服务、人力资源服务等。
尽管大多数企业都能将基本的薪资单和计时功能转到SaaS上,但需要提醒的是,这一板块缺乏完善的支持和后台集成工具来进行数据交换。比如某大型教育公司就因为后台数据集成成本过高,而最终放弃了基于SaaS的绩效评估、应聘人筛选和人力资源工具的部署计划。(end)
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(5/16/2008) |
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