paas 创业,云计算里的Paas是什么意思？
PaaS在云计算领域是平台即服务的简称paas 创业，简单举例的话：
小明作为程序员，买了域名，服务器，开发了自己的第一个网站和应用，通过第一个应用，他在网上获益了。他自己一边开发程序，一边做维护工作（服务器、域名、安全防护等）。历经几个月，他的服务器遭到攻击，小明丢失了重要的数据。经过一段修复后，他采用了平台即服务(PaaS)，将维护工作外包给PaaS，自己专心做开发工作。
PaaS关注开发项目的一部分，而不是整个基础设施。基础设施即服务(IaaS)解决了购买和管理数据中心的问题，也就是它按需提供计算资源，比如：操作系统、储存空间等。小明在购买网站服务器的时候，有8G、16G等类型可以选，对于做虚拟服务器业内来说，就是属于基础设施即服务(IaaS)。
但平台即服务(PaaS)主要解决的是应用运维管理，原本搭建网站要么需要独立主机（自己的服务器），常常会出现服务器崩溃状态；要么需要共享主机（虚拟主机），常常会出现互相抢占流量资源的情况，但平台即服务(PaaS)实现了独立主机托管的强大功能和共享主机的易用性，开发人员不用因为搭建和维护而分心。
aPaaS和iPaaS都属于PaaS系统，但它们之间还有区别，aPaaS是趋向于SaaS和PaaS之间，iPaaS趋向于IaaS和PaaS之间。SaaS(软件即服务）平台供应商将应用软件统一部署在自己的服务器上，平台即服务(PaaS)即使搭建应用，也是借助PaaS平台，不用部署自己的服务器。
数据分析师想创业，该如何抉择？
谢谢邀请！
当前大数据正处在落地应用的初级阶段，随着大数据的普及，整个传统行业会需要大量的数据分析人才，也有大量的数据分析任务，因为数据分析是呈现数据价值的重要方式。
通常情况下，数据分析可以分成两种岗位，一种是开发岗位，一种是应用级岗位。开发岗位的数据分析往往需要通过编程的方式来完成定制化的数据分析任务，比如目前通过机器学习的方式来实现数据分析就比较流行。开发级数据分析需要具备专业的计算机知识，包括程序设计、算法设计、算法实现、数据呈现等内容，Python是比较常见的编程语言。
虽然开发级数据分析能够完成更加复杂的数据分析任务，但是在生产环境下，大部分的数据分析任务可以通过工具来完成，比较常见的工具包括Excel、SPSS以及各种BI工具。对于知识结构并不丰富的专科生来说，从事此类数据分析（工具类）任务是完全可以的。在大数据落地应用以后，这类人才的需求量将会得到一定程度的释放，目前不少专科学校也开设了针对性的课程。
虽然数据分析本身的技术含量在下降，但是数据分析对于场景的要求却在提高，也就是所谓的行业经验。对于要创业的数据分析师来说，需要对行业有充分的理解，能够通过数据分析得出针对性比较强的数据分析结果，而这正是企业需要的。场景大数据分析将是未来一个数据分析的重点领域，也是创业者可以进行深耕的领域。
除了要掌握行业知识之外，对于要创业的数据分析师来说，一定要注重数据分析的效率，另外就是数据分析的结果呈现。一个比较好的建议就是从一个熟悉的行业入手，然后再逐渐拓展。未来，数据分析业务将是一个较大的市场，选择这个领域进行创业会有较大的发展空间。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
企业如何在数字化转型中取胜？
企业想要在数字化转型中取胜，必须掌握数字化转型相关理论、技术及工具，明白数字化转型路径。企业还应该研究其他数字化转型企业，对成功和失败案例进行解析，与自身企业进行比对。
同时，企业进行数字化转型时，应该注意转型节点，分阶段分任务进行数字化转型。
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高层管理
企业进行数字化转型，必须拥有高层管理人员的支持，组建强有力的管理团队，对企业数字化转型实施进行监督指导。同时，高层管理人员应该洞悉市场发展趋势，掌握数字化转型知识和企业案例，自上而下分配任务，层层推进完成数字化转型的实施。
战略规划
企业高层管理人员需要明确企业转型方式、业务转变方向、战略和增长需求，明白数字化转型只是实现目标的手段而非最终目的。它更像是一套针对企业的数字化、信息化解决方案，以此来支撑企业的商业创新，形成新的业务流程，为用户提供新的产品和服务。
组织管理
企业高层管理人员需要联合部门管理人员推动企业进行文化转型，将数据作为企业新的思想驱动力，从思维模式出发让员工认可数字化转型。同时，管理人员还要将数字化转型具体任务、数据需求加入KPI指标，通过奖惩制度让员工共同推进完成企业的数字化转型。
业务数字化
企业应该将一线业务进行规范化、流程化、标准化，将业务信息、数据记录保存，也可以使用业务信息系统，简化业务操作流程，将业务数据自动传输到系统后台数据库中。
数据信息化
企业可以部署商业智能BI，打通业务信息系统，将业务数据库、纸质记录、Excel等业务数据统一储存到数据仓库中，并利用ETL及数据模型提高数据质量，对数据进行分级分类存储。分析人员再进行数据分析，将数据以图形化手段制作成可视化报表，辅助管理人员进行决策。
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