传统的分析生态系统通常孤立且效率低下。希望利用数据和分析来满足其业务需求的客户必须从不同的供应商那里获取所需的数据源，有时他们甚至需要自己收集数据。同时，他们必须自行构建数据处理工具来管理数据。解决了这些难题后，客户将自己所有要素进行整合，或者寻找合适的合作伙伴来帮助他们整合这些服务。传统分析生态系统的复杂性和高成本给企业进行数据分析制造了障碍，效率也非常低下。

数据即服务（Data as a Service; DaaS）和分析即服务（Analytics as a Service; AaaS）的出现将传统的分析生态系统转变为基于协作、共同开发和价值共创的模式。在这种模式下，DaaS和AaaS提供商具有广泛的影响，分析者和数据提供者可以广泛合作，为客户、行业和客户的行业合作伙伴提供解决方案。新分析生态系统通常利用云计算和Web技术来降低成本。其创建并管理一组标准、通用工具和基础架构，同时允许灵活的自定义，最终目标是为生态系统中的所有参与者创造双赢的局面。