自从B2B市场刮起“云计算之风”，越来越多企业开始购买适合自己的云服务。这些服务通常用于解决某项具体问题——例如客户资源管理、工程设计、数据分析等。与传统的“一锤子买卖”不同，此类软件服务提供商更青睐按固定周期续费的销售方式，一方面降低用户的前期投入成本；另一方面提供持续的产品迭代，不断提高服务水平。这种模式，即被称作 SaaS（软件即服务）。
SaaS 模式是最“轻量化”的云服务类型——使用者不需要下载安装软件，只需打开浏览器，便可直接使用。此外，使用过程中对使用者没有编程能力的要求，所有设置都在图形界面内完成。
相比传统的“本地授权软件”，SaaS 服务最大的优势是为不想自建数据库和存储环境的团队提供托管服务。对于这些组织而言，使用托管服务可以节省大量时间与精力，从而可以将注意力放在产品、市场等领域，提高企业核心竞争力。
SaaS 服务需要处理大量数据。我们可以用一个具体的例子来体会一下SaaS服务的重要价值。笔者曾经运营一个内容网站。网站以开源项目做为基础，并且有诸多优质的付费插件可供选择。由于网站初期流量不大，笔者将其托管在一个按年续费的商业服务器上——该服务器租赁服务提供多种不同容量配置的“数据库+主机+带宽”产品，属于典型的SaaS模式。
为了完成网站内容的规划和生产，笔者组建了一支外包团队。大家身处异地，线上协作和在线文档编辑就变得必不可少。这类 SaaS 办公工具，由于个性设置方便、成本相对较低，更多见于中小型团队。
从搭建初始到上线运营，每个环节都有 SaaS 的身影。不过，SaaS在提供便捷性的同时，也暴露出一个明显的弊病——由于数据库和服务器等底层设施都不由使用者掌控，处在增长阶段的团队无法实时准确地了解他们的用户数据、团队工作绩效等关键指标。此时，数据分析工具就显得必不可少。然而，在选择相应工具和服务时，也有不少坑潜伏其中。有些工具只能针对特定目的进行数据分析，有些只能从有限的数据源中提取数据。这都是令企业头疼的地方。
如今，类似 Tableau 的专业数据分析平台，有能力消除这些痛点。Tableau 可以从丰富的渠道获取数据（比如Excel 表格、数据库或Hadoop大数据）。通过简单的拖拽，即便是大容量数据也可以迅速导入。使用者可以灵活选择数据源的部分内容，进行差异化分析。借助专门的SaaS工具Tableau Cloud，使用者省去了维护数据库的工作——只消接入Tableau云服务器，即可在线进行分析，即便正在出行途中，也可以使用移动应用轻松操作。
丰富的数据来源不仅意味着数据可视化工具可以给出更有价值的对比，更意味着精准的预测能力。《纽约时报》一篇文章提到这样一个例子，一个名叫 Target 的大型零售商，会跟踪消费者的线上线下消费和互动数据。由于该平台在售的商品涵盖范围很广，因此 Target 可以从一位女士的购物清单中，分析她是否已经怀孕，预测她在何时可能需要哪些母婴产品，以便提高推销精准度。
如果你是客户总监，你可以从多角度数据分析中发现销售额变化“迷雾”下的诱因，而这原因可能与常规的销售KPI毫无干系；如果你是产品经理，你可以绘制出更为立体的用户画像，甚至掌握目标用户的购物习惯，从而更好地改善产品。