未来的saas模式(saas未来发展方向)

saas未来发展方向

巨头布局+资本倾斜+垂直型工具创新，企业级SaaS 繁荣。腾讯正式推出企点、阿里钉钉业绩超预期，互联网巨头布局企业级SaaS 为行业指明了方向。此外，不仅是国内，美国企业级服务公司在亏损的现状下仍然获得高估值，平均市销率也有10-12 倍，资本对企业级服务青睐有佳，上市公司纷纷高溢价收购布局。 　　新终端的崛起、云计算大数据、相较于2B业务更快速的获取收入的能力以及市场消费观念的转变等因素都推动着企业级服务的发展，OA 协同、CRM、HR、ERP、安全等等，SaaS 模式在物流、医疗、教育、农业等领域应用越来越广泛。 　　市场发展空间较大。中美两国拥有相近的企业数量，然而美国SaaS 市场规模达到1700 亿美元，而我国仅有约35 亿元，提升空间巨大。从二级市场企业数量看，截止2014 年美国上市15 家企业级服务公司，累积达到40 家，而我国目前A 股没有专门上市标的，有大约6-7 家公司在往该领域转型。就成长速度而言，我国企业级服务达到200%的复合增长率，是美国增长率的4 倍。 　　腾讯推出企点，吹响进军企业级SaaS 号角。腾讯企点以IM 为基础，全面整合腾讯资源和能力，为企业轻松管理多个社交平台，留存来自不同渠道的客户线索，并进行精细化客户关系管理。一方面，这是BAT 布局To B 市场的重要事件，联想到之前阿里首次披露钉钉经营情况，仅用1 年时间就成长为中国第一企业级社交品牌，巨头布局为行业发展指明了方向；另一方面，腾讯企点的服务优势在于腾讯的社交平台基础+大数据精准营销，这是腾讯资源的变现，也是其他企业级服务公司难以企及的资源。 　　资本倾斜，上市公司纷纷收购布局。丰东股份（拟18 亿元收购财税服务互联网公司方欣科技）、北信源（3 月24 日隆重推出新一代互联网安全聚合通道Linkdood）、齐心集团（3.38 亿元收购杭州麦苗100%股权）、麦达数字（斥资6亿多元收购顺为、奇思和利宣三家广告公司100%股权）、用友网络（与阿里巴巴战略合作，在云计算服务、大数据等领域的全面合作）、荣信股份（29 亿收购梦网科技100%股权）、ST 明胶（收购神州易桥转型企业互联网服务业务，“顺利办”如期上线）。推荐标的：丰东股份、北信源、麦达数字、用友网络；建议关注：齐心集团、荣信股份、ST 明胶。

saas发展前景

云计算行业现状：

一直以来，云计算引发ICT产业的深刻变革。

1)、软件方面，云计算的应用使软件开发具备分布式特征，用户的使用模式由购买转为租赁;

2)、硬件方面，体现在硬件要求更强性能，同时具有更低功耗，可管可控性更高;

3)、网络架构方面，则要求网络能够以更灵活的方式，支撑未来的创新型业务;

4)、终端方面，则要求使用便捷，更富有个性，并专注于提升用户体验。云计算的诞生消除了传统IT基础架构存在的弊端，如价格昂贵、结构复杂、难以惠及社会大众、资源分布不均和封闭、计算能力不对称等。同时，云计算具有超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性强、高可伸缩性和成本低廉的优点，是ICT产业的发展趋势。

当前，中国云计算的主要用户集中在互联网、金融、政府等领域。数据显示，政务、教育、制造等行业的云计算规模在2015-2019年间保持双位数增长，其中，互联网相关行业仍然是云计算产业的主流应用行业，占比约为三分之一;在政策驱动下，中国的政务云近年来实现高增长，政务云规模目前占比约为29%，交通物流、金融、制造等行业领域的云计算应用水平正在快速提高，占据更重要的市场地位。

云计算前景预测：

未来几年云计算行业市场规模年均复合增速将达22%，到2025年中国云计算市场规模将达3868.6亿元。获取海量数据集访问权限的最重要的新趋势之一是支持人工智能的云平台。使用机器学习技术，他们可以使用这些数据来优化他们的关键能力。人工智能还用于解决各种与云计算相关的挑战。因此，云计算服务将是扩大人工智能系统规模的唯一途径。另一方面，云计算将使人工智能能够进行更快的计算和更好的资源管理。

随着SaaS变得越来越流行，更多专业解决方案(例如Better Cloud、Cloud Manager等)正在开发以处理迁移和运营等问题。它可以管理整个解决方案套件，例如Google GSuite、Microsoft Office365和其他流行的SaaS解决方案。

saas增长新趋势

saas领域龙头科创信息：

　　公司2020年实现总营收4.36亿，同比增长13.75%；实现毛利润1.415亿，毛利率32.49%；每股经营现金流0.0750元。

paas领域龙头　　

　　东方国信：公司具备行业公有云、企业的私有云及混合云建设能力；全面提供IaaS、PaaS、SaaS各层能力开放；快速帮助企业实现应用云化快速迁移；国内率先实现云化全结构数据存储计算能力；国内率先实现基于多租户的云化应用构建能力。

saas发展历程

说到云计算的起源，公众普遍认为，谷歌前CEO埃里克·施密特是云计算概念的第一个提出者。

2006年8月9日，在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）上，他提出了“云计算（Cloud Computing）”的概念。

埃里克·施密特（Eric Schmidt）

也有人认为，当今云计算市场的龙头老大——美国亚马逊（Amazon）公司，在更早的2006年3月，就正式推出了自家的弹性计算云（Elastic Compute Cloud，EC2）服务，是事实上的云计算开创者。

其实，准确来说，不管是谷歌还是亚马逊，都不是云计算的发明人。云计算概念的提出，远比我们想象中要早得多。

公共计算——云计算理论的萌芽

大家应该还记得，我们的计算机通识课本里说过，世界上第一台电子计算机是ENIAC（埃尼阿克）。

Electronic Numerical Integrator And Computer 电子数字积分计算机

其实，严谨来说，ENIAC只能算是世界上第二台电子计算机。在它之前，还有一台名叫阿塔纳索夫·贝瑞（Atanasoff–Berry Computer）的计算机，简称ABC计算机。只不过这台ABC计算机不可编程，所以ENIAC是第一台通用电子计算机。

ENIAC的出现，宣告了计算时代的开始，从此人类打开了计算机世界的大门。

像ENIAC这样的早期计算机，体型巨大、耗资昂贵，计算能力也非常有限。最重要的是，它缺乏多用户能力，同一时间只能被一个人占用。大家都想用的话，只能排队。

1955年，美国麻省理工学院（MIT）的约翰·麦卡锡（John McCarthy）教授提出了time-sharing（分时）的技术理念，希望借此可以满足多人同时使用一台计算机的诉求。

约翰·麦卡锡（1927—2011）

这个约翰·麦卡锡大家应该很眼熟，没错，他就是Artificial Intelligence（AI）概念的提出者，世界公认的人工智能之父，后来在1971年获得了图灵奖。

无独有偶，1959年6月，英国计算机科学家克里斯托弗·斯特雷奇（Christopher Strachey）在国际信息处理大会上，发表了一篇学术论文，也是关于大型机共享使用的，名字叫做《大型高速计算机中的时间共享（Time Sharing in Large Fast Computer）》。

克里斯托弗·斯特雷奇（1916—1975）

在这篇论文中，虚拟化的概念被首次提出。现在我们都知道，虚拟化是如今云计算架构的基石。当时那篇论文，绝对堪称“惊为天人”。

到了1961年，又是咱们的大神约翰·麦卡锡，在麻省理工学院一百周年纪念庆典上，首次提出了Utility Computing（公共计算服务）的概念：

“如果我设想的那种计算机（注：即分时计算机，同时支持多人同时使用的计算机）能够成真，那么计算或许某天会像电话一样被组织成公共服务…… Utility Computing（公共计算服务）将是一种全新的重要工业的基础。”

这个Utility Computing的翻译，其实行业里存在一定的争议。Utility有“公共服务、实用、效用”的意思，有人把它翻译成公共计算，也有人翻译成效用计算。

麦卡锡的理念，其实借鉴了传统的电厂模式。

说白了，就是把计算资源当作是一种像电一样的能源资源。用户可以像把灯泡插入插座一样，随时随地使用计算资源，并根据使用量进行付费。

受麦卡锡观点的影响，麻省理工学院和DARPA（美国国防高级研究计划局）下属的IPTO（信息处理技术办公室）共同启动了著名的MAC（Multiple Access Computing）项目。DARPA还专门提供了约200万美元的项目津贴。

MAC项目的目标，就是开发“多人可同时使用的电脑系统”。实际上，这就是“云”和“虚拟化”技术的雏形。

1964年，大西洋月刊发表了一篇题为《The Computers of Tomorrow（明日计算机）》的文章，详细分析了公共计算服务与公共电网的异同点。

文章指出，计算想要成为像电网那样的公共服务，需要关注三个问题：

接口——用户如何和资源进行对接？

服务设备——用户通过什么设备将资源转换成服务？

产品同质性——电总归是电，而计算是一种复杂的服务，存在多样性，存在不同的编程语言和硬件，如何兼容、交互？

1965年，在《The Computers of Tomorrow》的影响下，MAC项目组开始开发Multics分时多任务操作系统。在这个过程中，GE（通用电气）被选为硬件供应商，IBM出局。贝尔实验室后来也加入到MAC的软件开发中。

1965年，从MAC中出局的IBM开始研发CP-40/CMS分时操作系统，该系统于1967年发布，是历史上第一个虚拟机系统。

1969年，受不了Multics缓慢进展的贝尔实验室从MAC项目退出，开始开发Unix操作系统（1970年问世）。

1969年，在约瑟夫·利克莱德（J.C.R.Licklider，IPTO负责人）的推动下，ARPA（国防部高级研究计划局）研究的计算机网络ARPANET诞生。

我相信大家都认识ARPANET，没错，这就是后来的Internet。

约瑟夫·利克莱德（1915—1990）

自此，云计算所依赖的三大底层技术全部出现了：

用于管理物理计算资源的操作系统

用于把资源分给多人同时使用的虚拟化技术

用于远程接入的互联网

网格计算——云计算理念的复苏

虽然云计算基础技术纷纷出现，但20世纪70年代~80年代，人们沉浸于PC市场的繁荣，主要精力都放在了软件和网络上，进而忽视了对Utility Computing的关注。

1984年，SUN公司联合创始人John Gage（约翰·盖奇）提出 “网络就是计算机（The Network is the Computer）”的重要猜想，用于描述分布式计算技术带来的新世界。云计算，其实就是分布式计算的一种。

约翰·盖奇

然而，人们仍然没有对云计算引起足够的关注。

直到90年代，云计算相关的理念重新回到了人们的视野。不过这次它换了一个更简单的名字，叫做网格计算（Grid Computing）。

网格（Grid）的叫法，和我们日常理解的“网格化管理”有很大不同，它是直接照搬自电网的概念（Electric Power Grid）。它的本质目的，还是把大量机器整合成一个虚拟的超级机器，给分布在世界各地的人们使用，也就是公共计算服务。

1996年，康柏（Compaq）公司的一群技术主管在讨论计算业务的发展时，首次使用了Cloud Computing这个词，他们认为商业计算会向Cloud Computing的方向转移。

1996年11月14日，康柏公司关于cloud computing的商业计划

这是Cloud Computing（云计算）概念的真正首次出现。

1997年，美国教授Ramnath K. Chellappa对“Cloud Computing”这个词做出了首个学术定义：“计算边界由经济而并非完全由技术决定的计算模式”。

拉姆纳特·K·切拉帕（印度裔）

此后的云计算发展，掀起了一股小高潮——

1997年，InsynQ基于HP的设备上线了按需使用的应用和桌面服务。

1998 年，VMware公司成立，并首次引入 X86 的虚拟技术。同年，HP成立公共计算部门。

1999 年，MarcAndreessen创建LoudCloud，是世界上第一个商业化的IaaS平台。

同年，salesforce.com公司成立。这家公司是目前公认的云计算先驱，创始人是几个Oracle公司前高管。

公司成立之初，他们就喊出了“No Software”的口号，宣布开启”软件终结“革命。

他们通过自己的互联网站点向企业提供客户关系管理（CRM）软件系统，使得企业不必像以前那样通过部署自己的软件系统来进行客户管理。这就是最早的软件即服务（SaaS）模型。

2000年，Sun公司发布 Sun cloud。

2001年，HP公司发布公共数据中心产品。

……

此时此刻，云计算已经是呼之欲出了。

亚马逊&谷歌——云计算的正式诞生

2000年，当时美国电子商务公司Amazon正在开发电商服务平台Merchant.com，旨在帮助第三方公司在Amazon上构建自己的在线购物网站。

不过，因为架构设计能力和管理流程等方面的问题，这个项目进展缓慢。

于是，亚马逊的管理层开始考虑，是不是可以将已有的代码进行解耦，设计成独立的API服务，然后让内部或外部应用进行服务调用。这样，既可以节约后续的开发工作量，也可以增强系统的灵活性和复用度。

由此，2002年亚马逊启用了Amazon Web Services（AWS）平台。当时该免费服务可以让企业将Amazon.com的功能整合到自家网站上。

2003年，安迪·杰西（Andy Jassy），当时杰夫·贝索斯（Jeff Bezos，亚马逊创始人）的秘书长，现在AWS的CEO，在贝索斯的家里召开了一次管理层会议。会上，大家决定要把应用开发的通用部分抽离出来，做一个公共基础设施服务平台，让内外部开发者可以基于这个平台开发自己的应用。

安迪·杰西

随后，他们整理了一系列可以成为公共服务的候选模块，并从中挑了服务器、存储和数据库三个部分开始。不仅因为这三个需求最多，还因为Amazon最擅长这部分，毕竟低利润率商业模式让他在如何降低数据中心的运营成本上颇有积累。

2006年，亚马逊推出了两款重磅产品，分别是S3（Simple Storage Service，简单存储服务）和EC2（Elastic Cloud Computer，弹性云计算），从而奠定了自家云计算服务的基石（直至今日都无人可以撼动）。

在那一期间，谷歌其实也没有闲着。这家诞生于1998年的年轻公司，在2003~2006年期间，连续发表了四篇重磅文章，分别关于分布式文件系统（GFS）、并行计算（MapReduce）、数据管理（Big Table）和分布式资源管理（Chubby）。

这些关键技术不仅奠定了谷歌自家的云计算服务基础，也为全世界云计算、大数据的发展指明了方向。

2006年，27岁的Google高级工程师克里斯托夫·比希利亚第一次向Google董事长兼CEO施密特提出“云端计算”的想法。在施密特的支持下，Google推出了“Google 101计划”，并正式提出“云”的概念。

克里斯托夫·比希利亚

后来《财富》杂志10大最具头脑人物授予其“最聪明的工程师”称号

于是，就有了本文开头施密特发表的讲话。

至此，云计算揭开了神秘的面纱，正式来到了公众的面前。随后的云计算，进入了快速发展阶段，并最终渗透到了我们工作和生活的各个领域。

saas行业是未来趋势

1. 电子商务行业将继续火热，赚钱前景广阔。随着数字化和互联网技术的飞速发展，电子商务行业的增长势头持续，其中以社交电商、直播电商和跨境电商为代表的新模式将会迎来更大的机遇。这些新模式可以更好地满足消费者个性化、便捷化、优惠化的需求，将会吸引更多的消费者和商家参与其中。

2. 医疗健康行业将迎来较大增长。随着人们健康意识的提高和医疗技术的不断进步，以智慧健康、远程医疗和医疗大数据为核心的医疗健康行业在未来将持续扩大市场规模。特别是在新冠肺炎疫情下，人们对医疗健康的重视程度也进一步提高，政府对医疗健康行业的相关政策也将更加支持和利好。

3. 游戏娱乐行业将继续走热，较大增长可期。在疫情期间，游戏作为一种安全、健康、便捷、低成本的娱乐方式迅速崛起。在未来，随着游戏技术和硬件的发展，虚拟和现实将逐渐融合，电竞、直播游戏、大众化游戏等模式将会更加成熟。加之人均可支配收入逐年提高，人们对于游戏娱乐的需求也将继续增长。

步骤：以上所述三大赚钱行业均为目前市场表现较为强劲、未来市场前景较为广阔的领域，因此在未来一段时期内将有较为明显的增长和获利机会。对于投资者而言，可以考虑在以上三个行业中做出投资，不过尤其需要注重风险控制，避免盲目跟风和盲目冲进，同时需要仔细研究行业发展趋势、企业情况和相关政策等因素，切实掌握投资机会和风险。

saas未来趋势

句子：saas产品有有财税法务SaaS和人力资源（HR）SaaS

原因：SaaS的应用十分广泛，国内市场有数万个SaaS产品。SaaS产品可兼容不同用户的业务形态和管理需求。市面上常用的SaaS产品类型有财税法务、人力资源、通用办公、IT运维、市场营销、数据分析、销售商务、客服、项目管理、ERP、设计等。不同的SaaS类型主要功能及产品。因此saas产品有财税法务SaaS和人力资源（HR）SaaS等产品。

saas市场前景

都有前景，而且是相伴的一个行业。saas需要云，云需要通过saas落地

saas软件行业发展前景

SaaS的“客单价”，也就是年订阅费，要比软件客单价低得多。

就算是签了一个大合同，连收客户三年、五年的订阅费，个人销售提成收入也多不了多少。相反，公司为此还损失了很大比例的收入，所以这不是个正常的事。

所以说SaaS销售需要不停地开张，才能跟软件销售收入持平。打一个比喻，就像同为地产中介，一个业务是卖房，另一个业务是租房；如果租房的按照卖房的节奏做，很快就会饿死。

对于SaaS销售来说，有两个主要因素制约了销售收入：一个是销售能力，另一个是销售效率。

二者相比，销售效率对销售员收入的影响会更大。找到制约销售收入的关键障碍，剩下的就是怎么解决的问题了。

saas未来市场空间

SaaS的收入模型至少可以分为以下四种。

1.纯自动化的订阅收入模型

所谓纯自动化的订阅收入模式，即SaaS交付之后的运行不再需要人工介入，而是由软件自动化提供，即“SaaS收入=软件产生的收入”。这是一种理想的收入模式，由于CTS大大降低，所以这种收入模式的盈利能力强，不受服务水平的影响。

如果有可能，SaaS业务设计应尽量支持这种收入模式。订阅模式的优势是有更好的收入可预测性，就是说未来ARR是可预测的。但是这也有一个重要的前提，为了使订阅模式成立，需要保证订阅用户持续付费，也就是尽可能保证客户不流失。

如果SaaS业务依赖纯粹的订阅模式，客户一旦断约，将导致无法预测收入，还会造成续费损失。

2.自动化+人工服务的订阅收入模式

这种收入模式仍然属于订阅模式，只是收入的结构中由两部分组成，即“SaaS收入=软件产生的收入+人工服务产生的收入”。显然，与纯自动化的订阅模式相比，这种模式的一部分收入受到人工服务能力的限制。除了增加CTS外，效率也会受到人工因素的影响。

关键问题是，这种SaaS模式的复制能力较差，这是因为需要合格的人工服务资源，比如一个SaaS数据分析业务，多数情况下需要数据和算法工程师的配合，才能为客户提供数据服务。

如果收入结构中的人工服务收入占比过高，所产生的效率问题会使复制能力受到限制，导致盈利能力的降低。

3.混合收入模式

与完全订阅模式不同，在混合收入模式下：SaaS收入=订阅收入+其他收入。比如电商SaaS除了固定的店铺服务费（订阅）之外，还包括流量费、交易费、交易提成等非订阅收入。

如果订阅收入占比太小，收入的可预测性就会变差。这种混合收入模式在国内很流行，因为订阅收入占比小，所以更抗客户流失，这就可以不受订阅模式回款周期的限制，集中力量把其他收入做大，国内SaaS概念的上市公司大多是这种模式。

但这并不能说明混合收入模式一定是健康的。实际上，这种模式的风险比较大，因为其他收入不可控。特别是当其他收入占比较大时，如果业务模式不能形成稳定的其他收入，整个营收随时可能滑坡，使收益变得不稳定。

4.类SaaS收入模式

所谓类SaaS收入模式，是指除了服务平台架构是SaaS技术模式外，订阅收入的占比为0。也就是说，所有收入都是“其他收入”。类SaaS收入模式的形式很像订阅收入模式，商业模式是通过业务拓展（Bussiness Development，BD）开发客户，之后依靠客户持续复购取得收入。

虽然达不到订阅收入那么准确的预测，但收入曲线与订阅模式相似；虽然没有CTS，但为了维持客户的复购，BD的服务也是有成本的。

saas未来十年发展前景

发展前景十分广阔

拓尔思公司是大数据领域海量非结构化信息自动化、智能化处理领域的佼佼者。

公司从底层技术、平台产品到应用产品和服务技术办局及产品完备，基于自主平台的企业搜索、机器挖掘、SMAS 和OM 等产品技术先进应用范围广阔，市场空间广阔。

拓尔思目前的大数据应用主要在两方面：其一是政府利用大数据，应用于公共管理方面；其二是企业面向互联网应用的转型，企业品牌维护和消费者行为分析。