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者按：本文來自微信公衆号“ToB行業頭條”（ID:wwwqifu），作者 黃允聰，36氪經授權釋出。
最近幾年湧現了很多SaaS公司，很多資本也進入了這個行業，但是大家不能因為看到幾家美國SaaS公司成功，就認為SaaS在中國也會成功。
這種對比過于簡單，忽略了很多客觀因素。就像韓信背水一戰成功後，我們也去類比模仿一樣。
是以，本文會從SaaS優缺點兩個方面來談談，是不是中國所有行業都适合使用SaaS？SaaS是「包治百病」的良藥嗎？
01 SaaS出現的背景原因和優勢
SaaS把軟體售賣改成了租用模式，倒逼軟體企業去提升産品品質和服務，否則軟體公司的續費率很難保障。
這是SaaS模式積極的一面。在美國出現SaaS服務之前，軟體巨頭的産品非常昂貴，昂貴就限制了軟體的推廣應用，導緻很多中小企業很難受益于資訊化發展。
SaaS模式降低了中小企業的進入門檻，做大了中底層使用者，然後再向高端沖擊。Salesforce在美國的成功，就是适應了美國社會的時代需求，給使用者帶來了福利。
SaaS模式适應了網際網路時代的需求，相比傳統軟體的單機或者區域網路部署，SaaS部署在雲上，友善企業進行管理，也讓很多網際網路C端的需求可以更友善對接。
例如，餐飲SaaS和外賣平台進行對接。因為是統一部署，是以更新相對比較友善，隻要更新伺服器端即可。
在SaaS出現之前，很多連鎖管理軟體都采用手動傳輸，實作各個門店和總部的資料傳輸，即使有些聲稱自動化傳輸的應用，也普遍存在丢包、資料不同步等問題。SaaS因為資料都放在雲上面，是以客觀上回避了資料傳輸等問題。
SaaS模式讓軟體公司收費也變得簡單，不續費直接斷掉服務即可，也不用去催賬。
02 SaaS天生存在的局限性
不過，SaaS天然存在嚴重的網絡依賴症。網絡的穩定性就和天氣一樣，影響的因素非常多，不同時間段、不同地區、不同商場都可能不同。
我在前面文章打了一個比喻，90年代北京路不寬，但并不經常堵車。現在北京路寬了很多，反而常常堵車，那是因為車多了。
就像現在網絡雖然快了，可使用的人和應用更多了，網絡資源永遠都是一個寶貴資源，是有價資源，這和道路擁堵的道理是一樣的。
現在的SaaS軟體一般都在雲上，雲便宜嗎？穩定可靠嗎？這個可以看看我在一個服裝軟體群收集到的一線網管人員的感受。
很多SaaS軟體是基于浏覽器的，浏覽器相容性就是一個大問題，比如IE，經常因為什麼插件就導緻莫名其妙的問題。
阿裡雲現在還是虧損的，現在雲帶寬已經不便宜了，以後隻會更貴。某知名餐飲SaaS平台前段時間也被爆出穩定性問題，大家都可以百度一下。
因為嚴重依賴網絡，一般SaaS結構的軟體都會實作分頁查詢，限制使用者一次查詢的資料的數量。比如幾十條，因為資料查詢量小，占用帶寬少，這樣對伺服器的壓力也小。網絡依賴症的問題會阻礙SaaS向高端使用者發展。
對于通常的收銀業務流程，SaaS還是沒有問題的，但如果進行資料分析就麻煩了。當然SaaS使用者很多都是小的餐飲使用者，對資料分析沒有啥要求，但對上規模的連鎖企業就不适合了。
03 SaaS更适合什麼行業？
SaaS不适合操作性強的行業，例如重餐飲行業，SKU多的行業，反之就适合。
重餐飲行業的特點是每個門店都由多個部門、多個電腦組成，有的還要連接配接大量不同的列印機等終端裝置。
這類門店本身就是一個獨立性很強的局部機構，因為操作量大，對穩定性要求也很高，使用SaaS反而會出現穩定性隐患。
反之，輕餐飲如奶茶店這些，因為通常隻完成收銀，裝置也很少，是以SaaS還可以使用。
在我看來，SKU多的行業，比如服裝連鎖行業是不太适合使用SaaS的。
因為中大型服裝連鎖SKU數量超過5萬是很普遍的。由于每季都要上新款，一款因為顔色和尺碼的原因往往包含10個以上的SKU，導緻SKU的膨脹非常快的。
SKU多的還有超市門店，超市收銀點多，收銀量大，對系統穩定性要求非常高，是以使用SaaS的機率幾乎等于0。
很多生産制造業的ERP，MES和倉庫管理等系統，對穩定性要求也很高，使用頻繁，對操作性要求也非常高，這些行業也不适合SaaS模式。
上面講的這些行業應用，多是在供應鍊管理方面，業務之間關聯性非常強，一個地方穩定性出現問題，往往會影響到很多方面，一個錯誤就可能導緻後續多個錯誤發生。
是以，SaaS适合的行業往往是資料多、讀取操作比較少的行業，比如CRM。這類産品多是看客戶的資料資訊，客戶資料之間關聯性也很弱。即使需要錄入新的客戶資料，強度也不會很大，哪怕網絡發生問題，後面錄入也可以。
SaaS适合不适合某個行業，關鍵還是要看資料量和關聯性。資料量越多關聯性越大，則越不适合。
大家可能有疑問，人家淘寶和微信那麼多資料，為啥也使用雲模式，即資料集中在伺服器端的模式，和SaaS本質差不多。
記得前些年很多人把雙十一和12306買票做對比，覺得12306和雙11相比簡直弱爆了，一般外行人或者行業非資深的人都會這麼看。
之是以這麼看，是因為這種對比隻考慮了資料量，而沒有考慮到資料的關聯性，單純資料量的比較是不科學的。
為了解釋關聯性，我舉個行政部門辦事的例子。如果大家辦的事情都是一件事而且是一樣的，提升處理能力的方式很簡單，投入10倍的辦事人員，就能提升10倍的速度，因為這些事務之間是獨立的，無關聯的。
可當大家需要辦理多個事情，而且事情之間是有先後順序的，事情辦理的時間也存在不确定性，我們還能夠簡單的加多處理人員來提升效率嗎？
因為關聯度高，導緻問題變得複雜，任何一個地方都可能出現瓶頸，簡單加人可能帶來混亂，導緻相反的效果。
淘寶微信這些場景，大量資料都是非關聯的，而且是生成後就很少變化的資料，非常适合使用CDN(一種非常成熟的網際網路緩存技術)。
因為資料之間是獨立的，是以可以直接通過添加機器量來擴大處理能力，專業名稱叫做線性擴充。
再有，當大家去羨慕人家強大的資料處理能力的時候，其實也要看看這些巨頭投入的機器數量是多少，帶寬資源是多少，人力成本是多少。
再加上盈利模式不同，也讓巨頭可以通過壟斷，承擔這些高昂成本，同時實作非常高的利潤。
是以，很多SaaS企業喜歡拿淘寶和微信來做類别，覺得以後自己規模擴大了，資料處理能力不是問題。這種思路往往忽略了很多SaaS行業的資料都是強關聯資料，“他人的金剛鑽未必能搞定你的瓷器活兒”。
04 影響資料量的多種原因
影響資料量的因素是多個方面的，門店數量、SKU數量，顯然這兩個數量越多，總體資料量越多。
另外一個因素大家往往會忽略，就是使用者使用的模式習慣。例如，服裝門店的應用，如果收銀員隻完成收銀工作和查個别款的庫存，送出和傳回的資料量很少，是以出現問題的機率會降低。
是以說，單純比較一個系統支撐了多少個門店是沒有意義的，如果是高價值商品收銀，頻次低而且SKU少，确實容易支撐很多門店的并發。畢竟單店資料量不多，對伺服器和帶寬壓力不大。
是以，為了提升并發的門店數量，很多系統會限制單店的資料通路量，比如通過分頁技術減少一次傳回的資料量，這個在SaaS産品中是非常普遍的，幾乎成了标配。
本人曾經讓朋友去某國際知名品牌的時裝門店工作過2個月，目的是調研他們使用的軟體系統。
該系統使用了SaaS一樣的直連伺服器通路模式，軟體系統隻能查到當季貨品的情況，這樣可以減少SKU數量，門店人員一般隻查詢簡單報表，傳回資料量都比較少，庫存查詢一般也是查詢某個款的資料，是以傳回資料量比較少。
其實這些還算可以接受，但會員部分就有些差了，隻能在收銀的時候，在對話框中檢視到單個會員的簡單資訊，如積分數量。
因為SaaS直連模式對門店資料通路量做了限制，是以門店不能執行高品質的資料分析。例如和曆史銷售資料進行對比，做深度的會員畫像分析。
因為這些分析需要讀取的資料量大，容易觸發性能問題，是以，資料分析一般都是總部來做的。
最能了解資料場景和業務背景的門店人員不能去分析和解讀資料，而總部的人隻能在資料表面上了解資料，可他們未必清楚門店的具體情況，資料的了解和解讀可能就會出現問題。
是以，最可靠的辦法是門店和總部都做資料分析，讓雙方進行交叉驗證，避免決策的失誤。
上面講資料分析的事情，就是想說明企業的經營模式也會影響資料量，也就是使用者模式習慣。如果企業希望門店店長能夠把握市場戰機、随機應變，一定要提升店長的資料分析能力。若隻希望店長是聽指令的，則不需要提升店長IT能力。
随着消費市場越來越多樣化和快節奏，能夠靈活應變和分析市場的店長會更加具備優勢，也能更好的給總部回報市場資訊，實作門店和總部雙向互動。這才是更具價值的方向。
05 廣域網分布式計算，解決多門店系統穩定性的利器
通過上面的分析，我們可以看到SaaS自身的網絡強依賴性，導緻在一些行業領域是達不到要求的，而廣域網分布式計算可以完美的解決這個問題，結構如下圖：
廣域網分布式計算，可以保證每個門店都有各種資料庫，門店的運作隻依賴門店自身的資料庫。即使網際網路網不穩定或者斷網，都不會影響到門店自身的運作，保證了門店系統穩定。
因為門店自己有資料庫，是以可以存放大量的門店自身的曆史資料，可以支撐門店自身的各種資料分析要求。
資料互動則通過資料傳輸平台來完成，總部是資料交換中心樞紐，門店變化的增量資料會實時傳輸到總部，然後傳輸到其它的相關門店，增量傳輸大大降低了網絡的傳輸量，大大提升了帶寬的使用效率。
因為SaaS是全量重複傳輸，每次查詢資料，全部資料都需要重新傳到門店，導緻網絡資源浪費。而分布式計算則充分利用了本地計算資源，大大降低了對總部伺服器的負載壓力，讓總部伺服器的應對能力提升了幾十倍以上。
少資源，高效率，讓分布式計算可以節約企業的大量成本。
其實網際網路大資料計算，雲計算都是建立在分布式計算上面的，不過區域網路分布式計算和這裡提到的廣域網模式是有很大差別的。
區域網路分布式計算通過大量廉價的伺服器，實作了比之前昂貴的巨型機強大太多的計算能力，為網際網路企業大大節約了成本，是網際網路行業爆發的基礎條件。否則，利潤都被IBM和Oracle這些傳統巨頭拿去了。
同理，廣域網網分布式計算，可以為企業節約在計算力和網絡方面的大量成本，還保證了更高的穩定性，提供了更強大的門店資料分析能力。
下面是一個真實的費用花銷對比，我們的一個服裝連鎖客戶，有200家門店，使用廣域網分布式計算。
一台幾年前的PC伺服器帶動了全部門店，而且還要支撐幾十個總部人員的使用。2個分析師在工廠以遠端SaaS方式通路總部伺服器，常常拉取1G以上的資料量。總部伺服器連接配接到200M的商業光纖帶寬上面，每年網絡費用是3000元。
因為我們不是知名品牌，是以客戶老闆在個别人忽悠下，嘗試換知名品牌的系統，老闆不懂系統，簡單認為品牌越大，系統也就越好。
一個阿裡投資的行業頭牌企業提供了雲SaaS解決方案，每年的SaaS固定費用是6萬(不是系統購買費用)，帶寬不到5M。下面是阿裡雲的帶寬費用表，可以看到6M以上的帶寬，成本會大幅增加。
下圖是分析師拉去全部庫存資訊，導入到EXCEL表格進行分析的案例。
廣域網分布式計算的應用場景
前面提到的重型餐飲，SKU多的超市和服裝連鎖行業都是這種技術的應用場景。傳輸平台解決了互聯問題，可以對接各種電商平台，電商的訂單和資訊實時的傳輸到相應的門店系統中。
例如，電商下訂單，指定門店進行發貨，使用者在平台進行訂餐和選台，使用者線上購買超市貨品，不用擔心庫存不足問題，因為線下超市庫存情況會實時傳輸到線上平台。這種計算模式還支援系統的遠端自動更新，讓後期的系統維護變得自動化和簡單。
總結
是以，SaaS模式相較于傳統軟體産品，雖然是先進的，可并不是包治百病，可以解決所有企業資訊化的良方。
企業進行數字化轉型、軟體部署，一定要對症下藥，要使用最适合自己的産品，而不是最新穎、最前衛的概念。
SaaS好與不好，是否适合某個行業、某家企業，需要根據實際業務需求和使用場景，具體問題具體分析。
從最基本的判斷點來看，企業一定要清楚自己的資料量和資料關聯性，以及使用者對穩定性的接受程度。
本文作者：黃允聰，20多年的資訊化老兵，對中國2025資訊化具有很深的思考，一直在研究如何通過提升軟體開發效率，降低成本，提升中國的資訊化水準。公衆号【可持續開發】，文章主要探讨如何普及和提升企業資訊化水準，以及過程中面臨的困難和解決方法。如何通過提升資訊化管理水準來實作新零售，提升企業的盈利能力等。
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原文釋出時間：2020-06-17
本文作者：ToB行業頭條
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