¿Qué es el análisis en la nube?

El análisis en la nube funciona de manera similar a otros tipos de computación en la nube, ya que proporciona recursos escalables en la nube y herramientas de análisis potentes en una nube pública o privada. Puedes acceder a los servicios y las soluciones que necesites de acuerdo con los precios de suscripción o de pago por uso.

Por lo general, el proveedor de análisis en la nube administra y mantiene la aplicación o el servicio, lo que te permite enfocarte más en generar estadísticas sin preocuparte por el escalamiento, el rendimiento y la confiabilidad. Puedes trasladar todos los aspectos del proceso de análisis de datos a la nube o adoptar un modelo híbrido, en el que ciertos elementos se mueven a la nube para reducir los costos o mejorar el rendimiento, mientras el resto permanece en el entorno local. 

Por ejemplo, puedes usar un almacén de datos empresarial en la nube para almacenar grandes cantidades de datos de la empresa extraídos de diversas fuentes de datos, incluidas las fuentes de datos locales y basadas en la nube, y las aplicaciones empresariales. Desde allí, puedes usar las herramientas de estadísticas en la nube para llevar a cabo una variedad de casos de uso de análisis de datos, como informes en la nube, análisis de transmisión, análisis predictivo, aprendizaje automático, o incorporar análisis y paneles en otros sistemas y aplicaciones.

Según el entorno que elijas, existen tres tipos principales de análisis en la nube en la computación en la nube: nube pública, nube privada y nube híbrida. 

El análisis en la nube pública se ofrece en una nube pública sobre arquitecturas multiusuario, lo que significa que varias organizaciones pueden usar los mismos recursos y servicios, como máquinas virtuales y almacenamiento y procesamiento de datos, sin compartir datos. 

Solo una organización en una nube privada accede a al análisis en la nube privada . Las nubes privadas ofrecen muchas de las mismas ventajas que una nube pública, pero se ubican en un centro de datos local o se alojan fuera de las instalaciones, en servidores dedicados, en una infraestructura de TI de terceros. Las soluciones de análisis en la nube privada se benefician de una mayor seguridad y privacidad de los datos. Sin embargo, su escalamiento y mantenimiento son mucho más costosos. 

El análisis en la nube híbrida combina el análisis en nubes públicas y privadas en un entorno de nube híbrida, en el que se usa la nube pública para procesar y almacenar datos no sensibles y sistemas locales o una nube privada para una cantidad menor de datos sensibles con requisitos más estrictos de administración o soberanía de los datos. El análisis en la nube híbrida proporciona capacidades de análisis donde sea que se encuentren tus datos, ya sea en una nube pública, en una nube privada o en un entorno local. 

El análisis en múltiples nubes se ha vuelto cada vez más común a medida que más organizaciones optan por almacenar datos en múltiples nubes públicas. Las soluciones de análisis en múltiples nubes te permiten obtener información valiosa de todos tus datos donde sea que se encuentren, lo que te permite acceder a ellos y analizarlos sin tener que moverlos ni copiarlos.

Usas el análisis en la nube si tienes al menos uno o más elementos fundamentales del proceso de análisis de datos en la nube. Como ya lo definió Gartner, estos elementos incluyen fuentes de datos, modelos de datos, procesamiento de datos, potencia de procesamiento, almacenamiento de datos y modelos de estadísticas. 

Cuando consideres soluciones y herramientas, busca las siguientes características y capacidades de análisis en la nube que proporcionen una o más de las siguientes opciones: 

Fuentes de datos: Es la capacidad de capturar y transferir datos o eventos de muchos tipos diferentes de fuentes de datos, incluidos sitios web, sistemas ERP y CRM, aplicaciones para dispositivos móviles y plataformas de redes sociales, y mucho más. Una de las mayores ventajas del análisis en la nube es la integración de datos en tiempo real, de modo que puedas consolidar datos estructurados, no estructurados, por lotes y de transmisión sin tener que agregar mucha complejidad. 

Modelos de datos: Los modelos de datos basados en la nube determinan la estructura de los datos y cómo los elementos de datos se relacionan entre sí. Los proveedores de servicios en la nube deben ofrecer soluciones de análisis en la nube que tengan modelos de datos que coincidan con los datos de tu organización y con requisitos comerciales específicos. 

Procesamiento de datos: Cloud Analytics debe ofrecer aplicaciones y capacidades de procesamiento de datos para manejar grandes volúmenes de datos que provienen de diferentes sistemas a fin de acelerar el tiempo que lleva analizarlos y generar estadísticas. 

Potencia de procesamiento: Con el análisis en la nube, el procesamiento de datos requiere una gran capacidad de procesamiento para que puedas transferir, estructurar, procesar, almacenar y analizar grandes conjuntos de datos a gran escala. Aprovechar los recursos de nube pública ayuda a garantizar que los datos se puedan procesar y entregar con rapidez sin tener que preocuparse por la capacidad de escalamiento ni otros problemas de aprovisionamiento. 

Almacenamiento y uso de almacenes: En la mayoría de los casos, el análisis en la nube resuelve muchos de los problemas de almacenamiento y mantenimiento de los almacenes de datos. Lo ideal sería que una solución de análisis en la nube ofrezca un almacenamiento en la nube asequible junto con otros servicios, como un almacén de datos, que facilite el acceso, el uso compartido y la entrega de datos en varias plataformas. 

Modelos de análisis: El análisis en la nube debería permitirte aprovechar los modelos de IA y AA avanzados y precompilados, así como desarrollar uno propio para analizar datos complejos y mejorar la predicción, la previsión y la toma de decisiones en tiempo real. 

El análisis en la nube ofrece muchos beneficios a tu negocio, desde tomar decisiones más rápidas y precisas hasta combinar más datos para tener más visibilidad de lo que sucede y desarrollar modelos de predicción con datos en tiempo real. 

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

Otro uso común para las estadísticas en la nube es la modernización de los almacenes de datos y los data lakes empresariales. Esto te permite recopilar, integrar y analizar datos a medida que se generan para mejorar la inteligencia empresarial y, al mismo tiempo, reducir el tiempo y los costos asociados con la entrega de estadísticas de datos.

El análisis en la nube permite habilitar un amplio conjunto de casos de uso, como los siguientes:

• Crear plataformas de estadísticas unificadas para crear una única fuente de información
• Crear almacenes de datos de administración de la experiencia a fin de mejorar las experiencias y los servicios para clientes, empleados y proveedores
• Identificar nuevos públicos y clientes potenciales mediante datos de clientes
• Optimizar precios en función de las condiciones dinámicas del mercado
• Prever la demanda, la propensión a comprar y el valor general del ciclo de vida del cliente
• Acelerar el análisis de datos genómicos para mejorar la investigación y el desarrollo en la medicina y las ciencias biológicas
• Analizar la infraestructura y el uso de la nube para mejorar el rendimiento y optimizar los costos de la nube o TI

Obtén más información sobre cómo puedes usar las soluciones inteligentes de análisis en la nube para impulsar la transformación y la innovación basadas en datos.