Nube
Analítica de datos

Por qué en 2023 todo gira en torno a la analítica

Conseguir que los datos digan lo que no sabe requiere análisis. Y la analítica requiere la nube.

datos

Los datos por sí solos no son muy útiles, sólo resultan útiles cuando se comprenden y se incorporan a las experiencias de las aplicaciones.

Este deseo de poner los datos a trabajar ha impulsado un auge de la analítica basada en la nube. Aunque una cantidad relativamente pequeña del gasto en TI se destina actualmente a la nube -aproximadamente el 6% según IDC en 2020-, todo el impulso se aleja de las herramientas de inteligencia empresarial locales y heredadas hacia opciones más modernas y nativas de la nube como Google BigQuery, Amazon Redshift, Databricks o Snowflake.

La popularidad de unir datos y nube se muestra en el ascenso vertiginoso de Snowflake en el ranking de popularidad de bases de datos DB-Engines, desde el número 170 en noviembre de 2016 hasta el número 11 en enero de 2023. Parte del éxito de Snowflake se debe sin duda al rendimiento, la escalabilidad, la separación del almacenamiento y el cálculo, y otras ventajas.

Pero podría decirse que una ventaja aún mayor es simplemente la nube. Snowflake nació en la nube y ofrece un camino natural para las empresas que desean trasladarse a ella. Sí, esa misma nube sigue impulsando las nuevas bases de datos frente a las alternativas heredadas. Esa misma nube promete seguir revolucionando el mundo de los datos en 2023.

 

¿Todo en la nube, todo el tiempo?

Aunque no estoy totalmente de acuerdo con mi colega de InfoWorld David Linthicum en que "2023 podría ser el año de la repatriación de la nube pública", sí estoy de acuerdo en que no deberíamos enamorarnos ciegamente de una tecnología o verla como un martillo y, por tanto, tratar cada problema empresarial como un clavo.

La nube resuelve muchos problemas, pero no todos. Sin embargo, en áreas relacionadas con aplicaciones avanzadas basadas en datos, la nube es indispensable, como reconoce Linthicum: "Cuando se trata de servicios informáticos avanzados (IA, analítica profunda, escalado masivo, computación cuántica, etc.), las nubes públicas suelen ser más económicas."

 

No solo más económicas, sino también más prácticas.

Hace años, Matt Wood, ejecutivo de AWS, me expuso este argumento, tan persuasivo hoy como en 2015: "Los que salen a comprar infraestructura cara se encuentran con que el alcance y el dominio del problema cambian realmente rápido", dijo. "Para cuando llegan a responder a la pregunta original, el negocio ha seguido adelante". Y añadió: "Si se invierte una gran cantidad de dinero en un centro de datos congelado en el tiempo", las preguntas que se pueden hacer a los datos quedan atrapadas en el tiempo.

Incluso en tiempos de dificultades económicas, la forma más equivocada de pensar en la nube es a través de una lente estrecha de costes. Una infraestructura elástica genera flexibilidad a la hora de dar sentido a los datos. Dólares de sentido, por así decirlo, en lugar de dólares y céntimos. Eso son las herramientas analíticas basadas en la nube.

Las empresas parecen entenderlo. En una reciente conferencia de analistas, el director financiero de Snowflake, Mike Scarpelli, habló de la dinámica competitiva en el mercado del almacenamiento de datos. "Nunca competimos con Teradata [una empresa de análisis de datos fundada en la era del software local]. Cuando un cliente ha tomado la decisión de salirse del sistema local, nunca es contra Teradata. Han tomado la decisión de irse".

Si la empresa ya está mirando hacia la nube cuando realiza un ejercicio de transformación digital, ¿hacia dónde mira? "Según Scarpelli, "cuando competimos por una migración on-premises, siempre es [contra] Google, Microsoft, [y] AWS [pero AWS] tiende a asociarse con nosotros más [desde el principio]."

En otras palabras, es probable que el cliente haya pasado años con su almacén de datos o solución de BI local, pero no es ahí donde está apostando su futuro. Su futuro es la nube. Si están considerando un siguiente paso, no es probable que sea Oracle, a menos que estén tan metidos en Oracle como para hacer que la introducción de un nuevo sistema parezca difícil.

La mayoría de las veces, las empresas buscarán una base de datos basada en la nube, un almacén de datos o un sistema de aprendizaje automático o Inteligencia Artificial. En otras palabras, más Google BigQuery y menos SAP BusinessObjects.

 

Democratizar los datos

Otra razón del éxito de la nube es la simplicidad, o puede serlo. La nube, por supuesto, no es intrínsecamente más fácil de usar, pero muchos sistemas en la nube han hecho hincapié en un enfoque SaaS que prima la experiencia del usuario.

Tomemos, por ejemplo, este comentario de un foro de Reddit, que describe su experiencia con Snowflake: "Si necesitas un doctorado en física para utilizar tu herramienta SaaS, tu herramienta es inútil. Los usuarios de MySQL la adoran (analistas), la C-suite la adora, las únicas personas a las que les cuesta ganarse son los ingenieros empollones como yo que tuvieron la suficiente arrogancia para pensar que podían hacerlo todo ellos mismos y que todo el mundo aprendería PySpark algún día".

Hace poco escribí sobre la democratización de los datos, sobre cómo las empresas intentan dar a sus empleados acceso y capacidad para trabajar con más datos y más diferentes. Señalé que si las empresas quieren democratizar realmente los datos, tendrán que enseñar a los empleados a utilizar eficazmente las herramientas basadas en la nube para sondear los datos basados en la nube.

Afortunadamente, la nube también permite que los sistemas de aprendizaje automático asuman parte de la carga pesada. Como escribe mi colega de MongoDB Adam Hughes, "La combinación de analítica en tiempo real, operativa e integrada -lo que algunos llaman translítica, HTAP o bases de datos de transacciones aumentadas- permite ahora que la analítica impulsada por los datos de las aplicaciones ayude a determinar, influir y automatizar la toma de decisiones de la aplicación y proporcione información en tiempo real al usuario".

Esto no significa que las máquinas piensen por nosotros, sino que eliminan el trabajo pesado e indiferenciado del procesamiento de datos mediante cálculos, dejando al usuario el trabajo más reflexivo de comprender lo que significan esos datos para una aplicación y, en última instancia, para la empresa.

Todo esto no está totalmente impulsado por la nube, pero se ve absolutamente mejorado y acelerado por ella. Los datos nunca han sido tan importantes, y acceder a ellos y comprenderlos nunca ha sido tan fácil gracias a la computación en nube. Si tuviéramos que elegir una predicción casi segura para 2023, sería que esta tendencia continuará y se acelerará.



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