1.数字化产品选择困难

所有企业选择数字化产品时，将面临诸多现实挑战，如何打好企业的数字化基础，让企业能够积累有价值的数据，并将长期积累的数据有效的整合和使用起来，让其在营销，销售，客户维护、业务决策等业务过程中发挥更为重要的作用是所有企业管理者，企业数据和营销的负责人需要解答的问题。

当需要选择合适的产品时，企业往往会头痛种类繁多的产品，到底什么才是对企业来说最合适的。有的软件部署快，通过SaaS模式运行，但是数据安全风险高，长期费用高，并且需要企业业务进调整适配；有的软件费用昂贵，甚至嵌套了昂贵的云服务，每年要付出不菲的云服务费用；有的软件没有经过打磨，实施成本和软件费用居高不下，并且难以使用，往往有以下几个问题，是现实的挑战。

1.1.用户数据分散

在数据就是资本的AI时代，如何变现企业手中分散在各个角落的数据，并有效利用数据价值，是每一个企业需要解答的问题；在长期的数值化建设后，用户数据沉淀在数据仓库或者各个业务系统重，数据的价值不能流动起来，

1.2.赋能应用难

使用数据去赋能应用，通常难度较高，通常需要专业团队，且普通软件难以有效满足企业个性化的需求，企业自研成本也通常高于收益，采购过程通常也漫长且质量不可控，在实时过程中，数据安全也难以有效保障；

1.3.效果评估难

企业自研产品或直接采购单一产品，难以有效构建成产品和业务闭环，更难以和企业现有的业务系统结合，往往系统游离于企业业务之外，无法评估投入产出，也无法产生额外价值。

营销数据产品选择

1.4.隐私难保障

数据不存储在本地或者私有云环境，数据容易被三方使用，客户信息安全难以保障，客户数据容易泄露，数据放在自有数据库，有难以对数据进行有效利用。

2.适合企业软件形态

随着数字化转型的持续，大量数据快速沉淀，如何使用数据成为难题。从0打造自己的数据营销工具体系，成本极高，难度大，效果不明显。采买数据营销工具面临大量不透明，效果难以评估，难以自主可控的问题。在内卷严重的市场上，企业选择最低试错成本，最灵活架构，最齐全产品矩阵，以最高效方式实现业务目标，是企业的最佳选择。那么，什么样的软件才是适合企业赖以为AI时代的基础的数据软件呢：

2.1.选择SaaS系统

面临架构不灵活，隐私安全难以保证的问题；企业业务架构面临改造，长期成本高，成本收益不成正比，业务往往会被禁锢难以拓展。最终面临软件需要替换。

2.2.企业自建

此类产品复杂，投入动辄数千万到亿级，投入少，系统难以使用，业务难以依赖，投入多则和企业的投入产出不成比例，同时此类产品对专业性人才的要求极高，团队成本高昂，且试错概率高。

2.3.头部大厂软件

选择一些互联网头部厂商实施，则动辄数百万成本，投入产出比难以计算，并且往往在复杂的实施过后，难以产生明确的产品效果，大量的外包进入实施，企业能力没有增长，反而实施过程混乱，企业业务需求不能被满足，项目完成后导致庞大的云开支；

2.4.创略开源产品服务体系

创略产品体系由于系统本地化、私有云化部署可以很好的解决企业保护数据隐私，软件费用低廉，并且经过大量的实践，软件源码开放，企业和服务商均可以较为容易的二次开发；

创略提供二次系统实施成功率高，站在丰富的经验之上，让企业不用再试错，直接解决问题。此外，创略为开源产品提供客服服务，帮助客户自身能力提高，帮助客户以最少的成本，最快的速度解决核心问题。

本版本中的主干代码在Gitub 和Gittee进行开源:

Gitub APEX 创新实验室 Apex Technologies

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