Analítica en la nube

¿Qué es cloud analytics?

Cloud analytics implica tanto el uso de los datos almacenados en la nube para procesos analíticos como el aprovechamiento de la gran potencia de cómputo de la nube para obtener análisis de datos más rápido. Históricamente, las organizaciones han almacenado sus datos en centros de datos locales. Estos servidores físicos limitaban la cantidad de datos que las organizaciones podían mantener, eran caros de poner en funcionamiento y eran muy lentos para llevar a cabo cualquier proceso relacionado con los datos.

A medida que el volumen de datos crecía y que big data se convertía en algo fundamental para el éxito, las organizaciones necesitaban capacidades más grandes de almacenamiento de datos e insights más rápidos. Con la llegada de la nube, las organizaciones pudieron acceder a potentes servidores remotos a través de internet. Estos centros de almacenamiento de datos en la nube, incluidos los almacenes de datos y los lagos de datos en la nube, podían consolidar los datos de numerosas fuentes, mantenerlos seguros y transformar la manera en que se entregan y usan. En lugar de contar con costosos servidores físicos, las organizaciones podían aprovechar la nube como una manera rápida, escalable y rentable de almacenar y procesar los datos, lo que permite llevar a cabo procesos analíticos basados en la nube que antes no eran posibles.

¿Cuáles son los distintos tipos de cloud analytics?

El análisis de datos en la nube puede abarcar todos los aspectos de un flujo de trabajo analítico, desde el acceso hasta la visualización de los datos, y, por lo general, involucra varias herramientas de análisis, cualquiera de las cuales podría utilizar el almacenamiento y el poder de cómputo de la nube para escalabilidad e insights en tiempo real.

Por ejemplo, una organización podría alojar sus datos con Snowflake, una popular plataforma de almacenamiento de datos; manipular esos datos y crear modelos analíticos con Alteryx, una plataforma de automatización de análisis de código simple o sin código; y, finalmente, usar una solución de visualización e inteligencia empresarial como Tableau para crear paneles de control interactivos y compartir esos insights con los stakeholders.

Cuando se trata de la nube en sí, hay tres variaciones que las organizaciones pueden usar para sus infraestructuras en la nube.

• Nube pública: una nube pública es un servicio e infraestructura informáticos que operan terceros y se ofrece al público a través de internet. Suele ser gratuita, pero, a veces, los usuarios pueden pagar por características y almacenamiento adicionales.
• Nube privada: las nubes privadas tienen los mismos beneficios que las públicas, pero ofrecen más control y seguridad. Las nubes privadas pueden ser un servicio de nube que brindan terceros a través de internet o una red interna privada de servidores físicos locales. Por lo general, son mucho más costosas que las nubes públicas.
• Nube híbrida: una estructura de nube híbrida emplea nubes públicas y privadas, según el caso práctico. Por ejemplo, las organizaciones pueden usar una nube pública para almacenar datos no confidenciales y acceder a ellos a un costo bajo, mientras que usan una nube privada para almacenar información confidencial y tener acceso a ella.

¿Cómo funciona cloud analytics?

Aunque cualquier paso del proceso del análisis de datos puede aprovechar la nube para el almacenamiento y la computación en la nube, hay dos mecanismos centrales que esta habilita: ETL (extraer-transformar-cargar) y procesamiento de pushdown.

Antes de la nube, las organizaciones dependían de ETL, o extraer-transformar-cargar, para almacenar datos y crear pipelines de datos. Fundamentalmente, ETL es el proceso de tomar los datos de fuentes aisladas y heredadas, y cargarlos en un almacén de datos en un formato especificado. El problema era que estos datos tenían casos prácticos poco definidos y solían reservarse para TI. Pero con la llegada de big data y la necesidad de tener insights en tiempo real, cada parte de la organización ahora necesita responder preguntas comerciales clave y tomar decisiones basadas en los datos, pero para esto se necesita acceder a los datos de manera rápida y en diferentes formatos.

ETL no facilita varios casos prácticos ni una rápida recuperación o procesamiento de datos. Aunque los métodos subyacentes detrás de ETL siempre serán importantes (tomar los datos de sistemas heredados y cargarlos en un repositorio de datos para su transformación), la nube ha cambiado el orden en que este proceso puede hacerse, lo que permite una optimización mucho mayor.

ELT (extraer-cargar-transformar) usa el poder de cómputo de la nube para gestionar la “T”, o la parte de transformación de ELT, con un proceso llamado procesamiento de pushdown. El procesamiento de pushdown es cuando las cargas de trabajo se “envían” a los almacenes de datos en la nube. Estos flujos de trabajo de análisis de datos pueden ejecutarse mucho más rápido dentro de un almacén de datos en la nube, en lugar de hacerlo en una computadora física.

El procesamiento de pushdown reduce significativamente los tiempos de procesamiento (por lo general, hasta un 90 %), así como los costos de procesamiento. Al cargar los datos en un almacén o lago de datos en la nube antes de transformarlos, las organizaciones también pueden usar los datos para distintos propósitos, en lugar de perder datos críticos de transformaciones anteriores.

Beneficios clave de cloud analytics y cómo impulsar el crecimiento

Todas las personas de la organización deben poder acceder a los datos y la analítica, y usarlos, independientemente de cuál sea su departamento, rol, conjunto de habilidades o ubicación. Las soluciones de cloud analytics juegan un rol central en hacer que esta democratización sea posible. A medida que más organizaciones aprovechan el poder de la nube en todos sus procesos de análisis de datos, pueden tomar decisiones comerciales basadas en ellos. Estos son algunos de los beneficios clave que las organizaciones pueden esperar obtener al adoptar e incrementar uso de la analítica basada en la nube:

• Acceso democratizado a la automatización de los datos y la analítica: en lugar de depender de TI y crear cuellos de botella en torno a los procesos analíticos y los conjuntos de datos, los usuarios empresariales de todas las organizaciones pueden ganar acceso de autoservicio en tiempo real a los datos y usarlos para distintos propósitos que impulsen el crecimiento.
• Un repositorio de datos centralizado: las organizaciones pueden tomar datos dispares de fuentes aisladas o heredadas y almacenarlos en una ubicación central para facilitar la gobernanza, la seguridad y la accesibilidad.
• Reducción significativa de los costos: la escalabilidad de la nube les da a las organizaciones la flexibilidad de solo pagar el almacenamiento que necesitan. A medida que la empresa crece, también aumenta el uso de su nube. Además, los usuarios pueden ejecutar procesos de datos a medida y, así, evitar los costos tradicionales asociados con la analítica local.
• Tiempos más rápidos de creación de valor: con los métodos tradicionales, el análisis de grandes conjuntos de datos podría demorar horas. Con el poder de la computación en la nube, los usuarios pueden analizar estos mismos conjuntos de datos en minutos, lo que permite un uso de datos sin problemas y una mejor toma de decisiones empresariales.

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Características clave de Alteryx Analytics Cloud

Autoservicio para todos

• Permite que todos participen en el proceso de análisis de datos, independientemente del rol que se desempeñe o del departamento al que se pertenezca, con una intuitiva experiencia de usuario con capacidades de arrastrar y soltar, y aplicaciones analíticas.
• Permite que los usuarios se comuniquen y colaboren para admitir iniciativas empresariales analíticas integrales e interdepartamentales.
• Los empleados mejoran sus habilidades con recomendaciones, trucos, mejores prácticas y plantillas integradas compartidas por la Comunidad Alteryx y sus más de 370,000 expertos y usuarios diarios.

Plataforma unificada

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• Combina, prepara y enriquece fuentes de datos dispares para la analítica.
• Usa la analítica, el análisis geoespacial y el aprendizaje automático accesible para ser más predictivo y anticipar demandas futuras.
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De nivel empresarial

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• Conéctate a una amplia gama de conjuntos de datos en todas las fuentes locales y en la nube, extensible con marcos REST y JDBC.
• Acelera la incorporación de usuarios con aprovisionamiento de autoservicio bajo demanda.
• Adáptate a las necesidades comerciales en constante evolución con paquetes y licencias simplificadas y flexibles.

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