¿Qué son las analíticas en la nube?

El análisis en la nube funciona de forma similar a otros tipos de cloud computing, ya que proporciona recursos escalables de la nube y potentes herramientas de análisis en una nube pública o privada. Puedes acceder a los servicios y soluciones según sea necesario con un modelo de pago por suscripción o de pago por uso. 

Por lo general, los proveedores de analíticas en la nube gestionan y mantienen la aplicación o el servicio, lo que te permite centrarte en generar información valiosa sin tener que preocuparte por la escalabilidad, el rendimiento ni la fiabilidad. Puedes trasladar todos los aspectos del proceso de analíticas de datos a la nube o adoptar un modelo híbrido en el que algunos elementos se trasladen a la nube para reducir costes o mejorar el rendimiento, mientras que el resto sigue estando on‐premise. 

Por ejemplo, puedes usar un almacén de datos empresariales en la nube para almacenar cantidades ingentes de datos empresariales extraídos de varias fuentes de datos, incluidas aplicaciones empresariales y fuentes de datos on-premise y basadas en la nube. Una vez hecho esto, puedes usar las herramientas de analíticas en la nube para llevar a cabo una amplia variedad de casos prácticos de analíticas de datos, como crear informes en la nube, analíticas en tiempo real, analíticas predictivas, aprendizaje automático o insertar analíticas y paneles de control en otras aplicaciones y sistemas.

Según el entorno que elijas, hay tres tipos principales de analíticas en la nube en cloud computing: nube pública, nube privada y nube híbrida. 

Las analíticas de la nube pública se ofrecen en una nube pública en una arquitectura multicliente, lo que significa que varias organizaciones pueden utilizar los mismos recursos y servicios, como máquinas virtuales, almacenamiento y procesamiento de datos, sin compartir datos. 

A las analíticas de nube privada se accede desde una sola organización de una nube privada. Las nubes privadas ofrecen muchas de las ventajas que ofrecen las nubes públicas, pero se encuentran en centros de datos on‐premise o alojadas fuera de las instalaciones en servidores dedicados de una infraestructura de TI de terceros. Las soluciones de analíticas de nube privada disfrutan de más seguridad y privacidad de los datos. Sin embargo, son mucho más costosas de escalar y mantener. 

Las analíticas de la nube híbrida combinan analíticas de nube pública y privada en un entorno de nube híbrida, donde se usa la nube pública para procesar y almacenar datos no sensibles, y se usan los sistemas on‐premise o una nube privada para una cantidad menor de datos sensibles con requisitos de gobernanza o soberanía de los datos más estrictos. Las analíticas en la nube híbrida proporcionan funciones de análisis en cualquier lugar donde se encuentren tus datos, ya sea en una nube pública, en una nube privada u on‐premise. 

Las analíticas multinube se han vuelto cada vez más habituales, ya que cada vez más organizaciones deciden almacenar los datos en varias nubes públicas. Las soluciones de analíticas multinube te permiten obtener información valiosa sobre todos tus datos, estén donde estén, para acceder a ellos y analizarlos sin tener que moverlos ni copiarlos.

Utilizas analíticas en la nube si tienes al menos uno o varios elementos críticos del proceso de analíticas de datos en la nube. Tal y como definió Gartner anteriormente, estos elementos incluyen fuentes de datos, modelos de datos, procesamiento de datos, potencia de computación, almacenamiento de datos y modelos analíticos. 

Cuando se plantean soluciones y herramientas, busca las siguientes funciones de analíticas en la nube, entre las que se incluyen una o varias de las siguientes: 

Fuentes de datos: capacidad para capturar e ingerir datos o eventos procedentes de muchos tipos distintos de fuentes de datos, como sitios web, sistemas de CRM y ERP, aplicaciones móviles o plataformas de redes sociales, entre otros. Una de las mayores ventajas de las analíticas en la nube es la integración de datos en tiempo real, de modo que se pueden consolidar datos estructurados, sin estructurar, por lotes y de streaming sin añadir complejidad. 

Modelos de datos: los modelos de datos basados en la nube determinan la estructura de los datos y la forma en que los elementos de datos se relacionan entre sí. Los proveedores de servicios en la nube deben ofrecer soluciones de analíticas en la nube que tengan modelos de datos que se ajusten a los datos de tu organización y a los requisitos empresariales concretos. 

Tratamiento de datos: las analíticas en la nube deberían ofrecer aplicaciones y funciones de procesamiento de datos para gestionar grandes volúmenes de datos procedentes de diferentes sistemas y, de esa forma, agilizar tanto el análisis como la generación de información valiosa. 

Potencia de computación: con las analíticas en la nube, el procesamiento de datos requiere enormes cantidades de capacidad de computación en bruto para que puedas ingerir, estructurar, procesar, almacenar y analizar grandes conjuntos de datos a gran escala. Aprovechar los recursos de la nube pública ayuda a garantizar que los datos se puedan procesar y entregar rápidamente sin tener que preocuparse por el escalado ni otros problemas de aprovisionamiento. 

Almacenamiento: en la mayoría de los casos, las analíticas en la nube resuelven muchos de los problemas relacionados con el almacenamiento y el mantenimiento de los almacenes de datos. Lo ideal es que una solución de analíticas en la nube ofrezca un almacenamiento en la nube asequible, además de otros servicios, como un almacén de datos, que faciliten el acceso a los datos, compartirlos y entregarlos a varias plataformas. 

Modelos analíticos: las analíticas en la nube deberían permitirte aprovechar las analíticas avanzadas y los modelos de IA y aprendizaje automático predefinidos, así como desarrollar tus propios modelos para analizar datos complejos y mejorar las predicciones, las previsiones y la toma de decisiones en tiempo real. 

Las analíticas en la nube ofrecen muchas ventajas a tu empresa, como tomar decisiones más rápidas y precisas, combinar más datos para tener más visibilidad sobre lo que ocurre y desarrollar modelos de predicción con datos en tiempo real. 

Por ejemplo, se implementan soluciones basadas en la nube para muchos tipos de analíticas, como el tráfico y las ventas en sitios web, las plataformas de marketing y de redes sociales, los servicios financieros y el rendimiento operativo. La capacidad de acceder a los datos y activarlos inmediatamente le ayuda a tomar mejores decisiones en el momento y a visualizar el rendimiento de las distintas estrategias y tácticas. 

Otro uso habitual de las analíticas en la nube es modernizar almacenes de datos empresariales y data lakes. De esta forma, puedes recoger, integrar y analizar los datos a medida que se generan para mejorar la inteligencia empresarial y, al mismo tiempo, reducir el tiempo y los costes asociados a proporcionar información valiosa sobre los datos. 

Las analíticas en la nube facilitan un amplio conjunto de casos prácticos, como los siguientes: 

• Crear plataformas de analíticas unificadas para generar una única fuente de información veraz
• Crear almacenes de datos de gestión de la experiencia para mejorar las experiencias y los servicios de clientes, empleados y proveedores
• Identificar nuevas audiencias e identificar nuevos clientes potenciales usando los datos de clientes
• Optimizar los precios en función de las condiciones dinámicas del mercado.
• Prever la demanda, la propensión a comprar y el valor general del tiempo de vida del cliente
• Acelerar el análisis de datos genómicos para mejorar la investigación y el desarrollo médicos y de las ciencias biológicas
• Analizar la infraestructura y el uso de la nube para mejorar el rendimiento y optimizar los costes de la nube o de TI

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