Beneficios y tendencias de los datos como servicio ( DaaS )

Las empresas de todo el mundo destacan el DaaS no sólo como un canal de ingresos único, sino también como una vía para remodelar el mundo empresarial a través de la inteligencia competitiva. La creciente importancia de los datos y la analítica está impulsando la importancia de los datos como servicio. Los servicios DaaS externos permiten a las empresas acceder fácilmente a los datos externos. Los servicios DaaS internos facilitan a las empresas la democratización de la analítica y el empoderamiento de los usuarios de negocio. En este articulos verémos los beneficios y tendencias de los datos como servicio ( DaaS ).

¿Qué es el DaaS?

La gestión de datos como servicio (DaaS) es una estrategia de gestión de datos y un modelo de despliegue que se centra en la nube para ofrecer una serie de servicios relacionados con los datos, como el almacenamiento, el procesamiento y el análisis. DaaS aprovecha el popular paradigma del software como servicio (SaaS), a través del cual los clientes pueden utilizar aplicaciones de software basadas en la nube y entregadas a través de la red, en lugar de desplegar servidores de hardware dedicados para un conjunto específico de tareas sobre un conjunto específico de datos.

DaaS es una construcción arquitectónica más que una tecnología de un solo proveedor. Por lo tanto, ofrece una variedad de formas de entregar, recoger y procesar datos de varias fuentes en diferentes formatos. Las tecnologías incluidas en la categoría DaaS son:

• Soluciones de gestión del ciclo de vida de la información
• Modelado de datos/calidad/replicación/transformación
• Gestión de contenidos

El negocio de DaaS suele estar basado en la suscripción, donde el cliente paga por una serie de servicios o por servicios selectivos. Hay cientos de proveedores de DaaS, y los modelos de precios por los que cobran a sus clientes se dividen principalmente en precios basados en la cantidad, es decir, cuando un proveedor cobra a sus clientes en función de la cantidad de datos que quieren utilizar, y servicios de pago por llamada, donde los proveedores cobran por cada llamada del cliente a la API.

¿Cuáles son las ventajas de los datos como servicio?

Las organizaciones que eligen DaaS como su principal mecanismo de entrega para las operaciones relacionadas con los datos obtienen muchas ventajas. Al tener los datos en una infraestructura centralizada con DaaS, las organizaciones obtienen economías de escala en la inversión en infraestructura. También ayuda a promover la estandarización de los conjuntos de habilidades para que la administración sea más eficiente. Además, proporciona más oportunidades para compartir datos en toda la organización, lo que lleva a una mayor colaboración y a compartir conocimientos.

Veámoslos con más detalle:

• Calidad de los datos
  Los usuarios acceden a los datos a través del servicio de datos. Dado que el servicio de datos es el único punto de actualización, el seguimiento de los cambios en los datos es más fácil, lo que puede conducir a mejoras en la calidad de los datos.
• Agilidad
  DaaS aumenta la velocidad de acceso a los datos necesarios al exponer los datos de forma flexible pero sencilla. Los usuarios pueden actuar rápidamente sin necesidad de conocer a fondo dónde están almacenados los datos o cómo están indexados. La agilidad es el beneficio más importante de DaaS y ayuda a disminuir el tiempo de comercialización para los usuarios de DaaS.
• Flexibilidad financiera
  DaaS permite a las empresas compensar la inversión y los gastos operativos. Las empresas pueden utilizar DaaS para lanzar servicios sin invertir en sistemas y personal para gestionar sus datos. Además, DaaS reduce la capacidad de los sistemas de origen, recortando los costes de licencias, MIPS y hardware. DaaS también ayuda a las organizaciones a ahorrar costes de mantenimiento.
• Aumentar flujos de trabajo
  Los modelos de datos como servicio no suelen interrumpir un proceso central, sino que aumentan un flujo de trabajo. La experiencia del cliente y el profundo conocimiento de las necesidades de la industria ayudan a proporcionar inmediatamente valor a la empresa. Pocos clientes piden un cuadro de mando adicional, por lo que las empresas de servicios de datos suelen seguir una estrategia de diseño por defecto para integrarse en la jornada del usuario final, y un problema bien definido del cliente.

Tendencias de los datos como servicio

1.Insights de autoservicio
Muchas empresas nuevas se están moviendo hacia arriba para especializarse en la visualización de datos, la información basada en datos y las herramientas de decisión, proporcionando directamente a los analistas de negocios y a los responsables de la toma de decisiones. Las empresas también están diseñando insights basados en datos orientados al cliente final con la llegada de sensores en todo: palos de golf que te informan sobre cómo mejorar tu juego.

2.Insights automatizados
A medida que los conocimientos se mueven en sentido ascendente, la conexión de todo con todo el mundo significa que los procesos que antes eran invisibles ahora pueden ser rastreados y optimizados. Todo lo que pueda automatizarse se automatizará, sustituyendo los procesos analógicos y humanos. Todo lo que se pueda digitalizar se digitalizará, y todos los aspectos del modelo de negocio de una empresa se transformarán con la adopción de un diseño organizativo basado en datos.

3.Benchmarking
Los datos como servicio son una herramienta útil cuando se quiere comparar el rendimiento de la organización con sus pares. Con DaaS, las organizaciones pueden acceder a datos globales y crear informes de evaluación comparativa que pueden incluir el rendimiento financiero, la facturación, la eficacia del liderazgo con desgloses percentiles.

4.Inteligencia empresarial
Las empresas pueden ofrecer sus datos como un servicio a los usuarios internos facilitando la inteligencia empresarial. DaaS agiliza la estandarización de datos, unificando diferentes fuentes de datos, la virtualización de datos y la automatización de la analítica. Los científicos de datos pueden acceder a los datos en tiempo real para poder realizar las transformaciones e integraciones de datos necesarias de forma dinámica e interpretar los datos para la toma de decisiones.

• Las tecnologías que permiten los datos como servicio pueden segmentarse en estas categorías

  Integración de datos
  Las herramientas de integración de datos son capaces de seleccionar, preparar, extraer y transformar datos y transferirlos desde diferentes fuentes a una centralizada.

  • Talend Data Integration Software: un software de integración de datos empresariales para conectar, acceder y transformar cualquier dato a través de la nube o en las instalaciones.
  • Informatica Powercenter: Informatica Powercenter es una herramienta de integración de datos que ofrece la capacidad de acceder y obtener datos de diferentes fuentes y procesar los datos.
• Data Virtuality: Data Virtuality es una plataforma de integración y gestión de datos para el acceso instantáneo a los datos, la fácil centralización de los mismos y el gobierno de los datos.
  • Microsoft SQL Server: un software de gestión de bases de datos relacionales para almacenar y recuperar datos utilizados por otras aplicaciones.
  • IBM Db2: software de gestión de bases de datos híbridas impulsado por la IA para gestionar datos estructurados o no estructurados, ya sea en las instalaciones o en la nube. Db2 se basa en un motor SQL común inteligente diseñado para la escalabilidad y la flexibilidad.
• Preparación de datos de autoservicio
  Las herramientas de preparación de datos de autoservicio ayudan a las organizaciones a democratizar los datos. Permite que las capacidades analíticas exploren datos complejos a escala y tengan un mayor control sobre el resultado analítico final.
  • Pentaho 7.0: Pentaho ofrece productos de BI e integración de datos de código abierto que cruzan la línea divisoria entre el big data y la preparación de datos.

Si tienes un proyecto DaaS y necesitas ayuda, siempre puedes contar con nosotros, somos expertos en soluciones de software basadas en datos.