Analytics na nuvem

O que é cloud analytics?

O cloud analytics envolve o uso de dados armazenados na nuvem para realizar processos analíticos aproveitar a rapidez computacional da nuvem para acelerar o analytics. Historicamente, as empresas sempre armazenaram os dados no local. Esses servidores físicos limitavam a quantidade de dados que as organizações podiam manter, eram caros para operar e consumiam muito tempo para realizar qualquer processo relacionado a dados.

Com a explosão do volume de dados e a enorme importância do big data para o sucesso, as organizações precisaram de mais armazenamento e insights mais rápidos. Com o surgimento da nuvem, as organizações passaram a acessar os potentes servidores remotos via internet. Esses centros de armazenamento de dados na nuvem — incluindo data warehouses e data lakes — consolidam dados de várias fontes, mantêm esses dados seguros e transformam como os dados são entregues e usados. Em vez dos caros servidores físicos, as organizações passaram a usar a nuvem, por ser uma forma rápida, flexível e econômica de guardar e processar os dados. Isso viabilizou processos analíticos na nuvem que não eram possíveis antes.

Quais são os diferentes tipos de cloud analytics?

A análise dos dados na nuvem abrange um ou todos os aspectos de um fluxo de trabalho analítico, do acesso à visualização aos dados. Normalmente, ela envolve mais de uma ferramenta analítica, e qualquer uma delas pode usar o armazenamento e a capacidade de computação da nuvem para gerar escalabilidade e insights em tempo real.

Uma organização pode, por exemplo, usar o Snowflake (uma das principais plataformas de armazenamento de dados na nuvem) para hospedar os dados; manipular esses dados e criar modelos analíticos no Alteryx (uma plataforma de automação analítica com pouco ou nenhum código); e, por fim, usar uma solução em visualização e business intelligence como o Tableau para criar painéis interativos e repassar esses insights às partes interessadas.

Com relação à nuvem em si, as organizações podem usar três variações nas infraestruturas de nuvem.

• Nuvem pública: é um serviço e uma infraestrutura de computação que terceiros operam e oferecem ao público via internet. Geralmente, ela é gratuita, mas os usuários às vezes podem pagar por mais recursos e armazenamento.
• Nuvem privada: tem todos os benefícios da nuvem pública, mas oferece mais controle e segurança. A nuvem privada pode ser um serviço de nuvem prestado por terceiros via internet ou pode ser uma rede interna privada de servidores físicos no local. Ela tende a ser muito mais cara do que a nuvem pública.
• Nuvem híbrida: a estrutura híbrida emprega nuvens públicas e privadas, dependendo do caso de uso. As organizações podem, por exemplo, usar uma nuvem pública para guardar e acessar dados não confidenciais a um custo baixo e usar uma nuvem privada para guardar e acessar informações altamente confidenciais.

Como o cloud analytics funciona?

É possível usar a nuvem em qualquer etapa do processo da análise de dados para armazenar os dados e fazer a computação em nuvem. Porém, a nuvem viabiliza dois mecanismos principais: o ETL (extrair-transformar-carregar) e o processamento pushdown.

Antes da nuvem, as organizações dependiam do ETL (extrair-transformar-carregar) para armazenar os dados e criar um pipeline deles. Basicamente, o ETL é o processo de pegar dados de fontes herdadas e isoladas e carregar esses dados em um data warehouse em um formato específico. O problema era que esses dados tinham casos de uso bem definidos e, normalmente, eram reservados para a TI. Com o surgimento do big data e a demanda por insights em tempo real, cada parte da organização agora precisa dos dados para responder às principais dúvidas na empresa e para tomar decisões orientadas por dados. Porém, isso exige o acesso rápido aos dados em diferentes formatos.

O ETL é contraprodutivo em múltiplos casos de uso e, às vezes, na recuperação e no processamento rápido dos dados. Os métodos associados ao ETL sempre serão importantes (migrar os dados de sistemas herdados para um repositório para transformação), mas a nuvem mudou a ordem na qual esse processo pode ser feito, permitindo uma otimização muito maior.

O ELT (extrair-carregar-transformar) usa a capacidade de computação da nuvem para lidar com o "T" do ELT (transformação), um processo chamado de processamento pushdown: quando as cargas de trabalho são "empurradas" para o data warehouse na nuvem. Esses fluxos de trabalho de análise de dados podem ser executados muito mais rapidamente em um data warehouse na nuvem do que em um computador físico.

O processamento pushdown diminui muito o tempo de processamento (geralmente até 90%) e reduz drasticamente os custos. Ao carregar os dados em um data warehouse ou data lake na nuvem antes de transformá-los, as organizações também podem usar os dados para vários fins, em vez de perder dados essenciais originados de transformações anteriores.

As principais vantagens do cloud analytics e como elas geram crescimento

Todos na organização devem poder acessar e usar dados e analytics, independentemente do departamento, da função, do nível de conhecimento ou da localização. As soluções em cloud analytics são fundamentais para viabilizar essa democratização. Com cada vez mais organizações usando a nuvem nos processos analíticos, elas podem se orientar pelos dados na hora de tomar as decisões. Confira as principais vantagens para as organizações que adotam e aumentam o uso do cloud analytics:

• Acesso democratizado aos dados e automação analítica:  em vez de dependerem da TI e de criarem gargalos em torno dos processos analíticos e dos conjuntos de dados, os usuários de negócios de todas as organizações podem ter acesso em tempo real aos dados e usá-los para vários fins, a fim de gerar crescimento.
• Um repositório de dados centralizado: as organizações podem pegar dados díspares de fontes herdadas ou isoladas e guardá-los em um local central para facilitar o controle, a segurança e a acessibilidade.
• Custos drasticamente reduzidos: a escalabilidade da nuvem traz às organizações a flexibilidade de pagar apenas pelo armazenamento necessário. À medida que a empresa cresce, o mesmo ocorre com o uso da nuvem. Além disso, os usuários podem executar processos de dados em larga escala, evitando os tradicionais custos associados ao analytics no local.
• Mais rapidez para gerar valor: nos métodos tradicionais, a análise de grandes conjuntos de dados pode levar horas. Com a capacidade de computação da nuvem, os usuários analisam esses mesmos conjuntos em minutos, o que facilita o uso dos dados e gera melhores decisões de negócios.

Transforme seus insights com o Alteryx Designer Cloud

O Alteryx Analytics Cloud é uma solução em cloud analytics fácil de usar. Ele possibilita que todos na empresa analisem os dados e permite a colaboração entre equipes para viabilizar soluções em analytics empresarial de ponta a ponta. Unificada e escalável, essa solução oferece preparação e analytics automatizados dos dados, Machine Learning e insights automatizados com histórias interativas dos dados.

Principais recursos do Alteryx Analytics Cloud

Self-service para todos

• Conte com o recurso de arrastar e soltar e aplicativos analíticos intuitivos para que todos participem do processo de análise de dados, independentemente da função, nível de conhecimento ou departamento
• Permita que os usuários se comuniquem e colaborem entre departamentos e de ponta a ponta nas iniciativas de negócios analíticas
• Capacite seus funcionários com recomendações integradas, dicas, práticas recomendadas e modelos compartilhados pela Comunidade Alteryx, que conta com mais de 370 mil experts e usuários leigos

Plataforma unificada

• Deixe todos transformarem dados em insights de negócios graças à engenharia de dados self-service nativa da nuvem, ao analytics e ao data science, tudo no conforto do seu navegador.
• Combine, prepare e enriqueça fontes de dados díspares para fazer o analytics
• Use Machine Learning analítico, geoespacial e fácil de usar para ser mais preditivo e antecipar demandas futuras
• Distribua em toda a organização os insights gerados por IA (inteligência artificial) para estimular a tomada de decisões orientada por dados

Nível empresarial

• Implante uma plataforma flexível, escalável e de nível empresarial, com os mais altos padrões de segurança e governança, que se integra perfeitamente à sua arquitetura de análise de dados
• Conecte-se a uma ampla gama de conjuntos de dados originados na nuvem e no local, extensíveis com estruturas REST e JDBC
• Acelere a integração dos usuários com o provisionamento self-service sob demanda
• Adapte-se à crescente demanda dos negócios com licenças flexíveis e pacotes personalizados

Outros recursos:

• Saiba como aproveitar a capacidade da nuvem com o Snowflake e o Alteryx
• Conheça as vantagens do Alteryx Analytics Cloud
• Avalie a maturidade analítica da sua organização e saiba como prosseguir