Los análisis en la nube se refieren al proceso de análisis de los datos que se almacenan, procesan y gestionan en la nube, en lugar de hacerlo en servidores locales o sistemas locales. Este potente enfoque utiliza recursos de computación en la nube escalables combinados con un software analítico sofisticado para identificar patrones en los datos, extraer inteligencia procesable e impulsar una toma de decisiones fundamentada. A medida que los volúmenes de datos crecen exponencialmente, las soluciones de análisis locales tradicionales luchan por seguir el ritmo tanto de las demandas de rendimiento como de la necesidad de un acceso flexible entre las plantillas distribuidas.
La evolución de los análisis en la nube
Los análisis de datos han sufrido una transformación significativa en las últimas dos décadas. A finales de la década de 1990, surgió el concepto de "big data" para describir conjuntos de datos cada vez más grandes que se encuentran en sectores como la energía, los servicios financieros y la atención sanitaria. Las soluciones de análisis locales tradicionales —con su capacidad fija y sus requisitos de hardware que consumen mucho capital— no podían manejar de manera eficiente este universo de datos en expansión.
La introducción de marcos informáticos distribuidos como Apache Hadoop a mediados de la década de 2000 sentó las bases para procesar conjuntos de datos masivos, pero las organizaciones seguían enfrentándose a barreras sustanciales. A medida que la computación en la nube maduraba en la década de 2010, proporcionó la base perfecta para las capacidades analíticas de última generación, ofreciendo una asignación flexible de recursos, modelos de precios basados en el consumo y una menor complejidad operativa.
El panorama actual de los análisis en la nube refleja una realidad híbrida, ya que la mayoría de las empresas operan cargas de trabajo de análisis en una combinación de sistemas locales, nubes privadas y servicios de Public Cloud. Este enfoque híbrido permite que las organizaciones mantengan el control de los datos confidenciales, aprovechando al mismo tiempo la escalabilidad y los servicios especializados disponibles en la nube.
Cómo funciona Cloud Analytics
Las analíticas modernas en las plataformas en la nube integran varios componentes críticos para proporcionar información a escala:
- Fuentes de datos: Los análisis en la nube empiezan con diversas entradas de datos, desde las bases de datos tradicionales y los sistemas CRM hasta los sensores del IoT, los análisis web y las redes sociales.
- Almacenamiento de datos: Los almacenes de datos en la nube y los lagos de datos sirven como repositorios centralizados para los datos estructurados y no estructurados.
- Aplicaciones de procesamiento: Los servicios de nube especializados se encargan de la transformación, la limpieza y la estandarización de los datos para garantizar unos conjuntos de datos listos para los análisis.
- Recursos informáticos: La potencia de computación Elastic permite que las organizaciones escalen las capacidades de procesamiento basándose en las demandas de las cargas de trabajo.
- Modelos de análisis: Los algoritmos matemáticos y los modelos de datos permiten todo, desde el análisis básico de tendencias hasta las sofisticadas capacidades predictivas.
- Herramientas de visualización: Los paneles interactivos transforman los datos complejos en formatos accesibles y procesables.
En los entornos de análisis en la nube, los datos suelen seguir un enfoque de extracción, carga, transformación (ELT), una evolución de los procesos tradicionales de extracción, transformación, carga (ETL) utilizados en los entornos locales. La arquitectura de computación distribuida de la nube permite el "procesamiento pushdown", en el que las cargas de trabajo analíticas se ejecutan directamente dentro del almacén de datos en la nube en lugar de en un servidor de análisis separado. Se sabe que este enfoque reduce los tiempos de procesamiento y reduce significativamente los costes.
Modelos de implementación de Cloud Analytics
Las organizaciones pueden implementar los análisis de la nube a través de varios modelos de implementación, cada uno con ventajas y consideraciones distintas.
Análisis de Public Cloud
Los análisis de Public Cloud aprovechan la infraestructura de nube de terceros de proveedores como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud. Sus ventajas incluyen:
- Despliegue rápido con una inversión inicial mínima
- Escalabilidad prácticamente ilimitada para volúmenes de datos crecientes
- Acceso a modelos de IA/ML de vanguardia y herramientas de procesamiento de datos especializadas
- Precios basados en el consumo que alinean los costes con el uso real
Sin embargo, los análisis en la Public Cloud también presentan consideraciones sobre la soberanía de los datos, los requisitos de cumplimiento normativo y las posibles tasas de salida al extraer grandes volúmenes de datos.
Analíticas de Private Cloud
Los análisis de Private Cloud proporcionan funcionalidades similares a las de la nube en un entorno dedicado, que ofrecen:
- Controles de seguridad y cumplimiento mejorados para sectores regulados
- Más opciones de personalización para requisitos de rendimiento especializados
- Estructuras de costes predecibles sin tarifas de salida variables
- Integración directa con sistemas tradicionales y fuentes de datos locales
Analíticas híbridas y multinube
Los análisis de datos en hybrid cloud proporcionan unas capacidades analíticas homogéneas en los entornos locales, de Private Cloud y de Public Cloud. Este enfoque ofrece a las organizaciones una flexibilidad extraordinaria para:
- Despliegue las cargas de trabajo en el entorno más adecuado, en función de los costes, el rendimiento y los requisitos de seguridad.
- Mantenga los datos confidenciales localmente y aproveche los recursos informáticos de la Public Cloud.
- Implementar una gobernanza de datos adecuada de manera coherente en todos los entornos.
- Cree una experiencia de datos unificada, independientemente de dónde residan los datos.
Ventajas empresariales de los análisis en la nube
Los análisis en la nube proporcionan valor en múltiples dimensiones, desde la eficiencia financiera hasta el desarrollo de la capacidad estratégica.
Optimización financiera y eficiencia de los recursos
Los análisis en la nube pasan de los modelos de Capital Expenditure (CAPEX) a los de Operational Expenditure (OPEX). Esta flexibilidad financiera permite que las organizaciones:
- Elimine el sobreaprovisionamiento escalando los recursos para que se ajusten a la demanda real.
- Reduzca los costes de gestión de la infraestructura descargando el mantenimiento del hardware
- Acelere el tiempo de obtención de valor implementando funcionalidades analíticas en días en lugar de meses.
- Minimice la deuda técnica mediante actualizaciones de plataforma continuas y automáticas.
Para las organizaciones con necesidades analíticas estacionales, la capacidad de ajustar dinámicamente los recursos informáticos proporciona un valor particular. Por ejemplo, una empresa minorista puede ampliar la capacidad de análisis durante la temporada de compras navideñas para procesar los datos de comportamiento de los clientes. Luego puede reducirse durante periodos más lentos. La empresa puede hacer todo esto sin invertir en una infraestructura permanente.
Colaboración mejorada e información democratizada
Los análisis en la nube acaban con los silos de datos tradicionales creando un entorno centralizado y accesible. Sus ventajas incluyen:
- Colaboración interfuncional mejorada con fuentes de datos coherentes
- Toma de decisiones acelerada gracias a las funcionalidades de análisis de autoservicio
- Mayor intercambio de conocimientos a través de paneles basados en la nube accesibles desde cualquier ubicación.
- El aumento de la alfabetización en materia de datos a medida que más empleados utilizan herramientas analíticas
El modelo de nube también admite entornos de trabajo remotos e híbridos, al proporcionar un acceso constante a las capacidades analíticas independientemente de la ubicación.
Rendimiento a escala con información más rápida
Las plataformas de análisis en la nube son excelentes para gestionar grandes conjuntos de datos y cargas de trabajo analíticas complejas que saturarían los sistemas tradicionales. Los recursos informáticos elásticos permiten que las organizaciones:
- Procesar volúmenes de datos exponencialmente mayores en todas las operaciones de la empresa.
- Ejecute modelos analíticos complejos que no serían prácticos en el hardware convencional.
- Reduzca los tiempos de consulta y procesamiento de horas a minutos o segundos.
- Soporta los análisis en tiempo real para las operaciones urgentes
Guía de implementación de Cloud Analytics
Si bien los beneficios de las analíticas en la nube son sustanciales, para aprovechar todo su potencial es necesario planificar y ejecutar cuidadosamente.
Evaluación y planificación estratégicas
Las implementaciones exitosas de análisis en la nube comienzan con una evaluación exhaustiva de lo siguiente:
- Entorno de análisis actual: Herramientas existentes, fuentes de datos y necesidades de las partes interesadas
- Entorno técnico: Capacidades de infraestructura y requisitos de integración
- Requisitos de gobernanza de los datos: Protocolos de seguridad y mandatos de cumplimiento normativo
- Preparación organizativa: Disponibilidad de competencias y necesidades de gestión del cambio
Las organizaciones deben priorizar los casos de uso que proporcionen un valor empresarial tangible al principio del proceso de implementación, creando un impulso para una adopción más amplia.
Estrategias de gestión e integración de datos
Los análisis efectivos de la nube dependen de una integración de datos fiable y de alta calidad. Las organizaciones deben desarrollar estrategias completas para:
- Migración de datos: Trasladar los datos históricos relevantes a las plataformas de la nube de manera eficiente
- Integración continua de los datos: Establecer pipelines fiables para actualizaciones continuas
- Gestión de la calidad de los datos: Implementar reglas de validación y procesos de limpieza.
- Gestión Metadata: Crear y mantener diccionarios de datos
Especialmente en los entornos de hybrid cloud, las organizaciones deben abordar el reto de la gravedad de los datos —la tendencia de las cargas de trabajo de análisis a pasarse a las ubicaciones de almacenamiento de datos para minimizar la latencia y los costes de transferencia—. Soluciones como Pure Storage® Pure Cloud Block Store™ proporcionan unos servicios de archivos nativos de la nube de alto rendimiento que permiten un acceso fluido a los datos en todos los entornos.
Tendencias futuras en los análisis en la nube
El panorama de los análisis de datos en la nube sigue evolucionando rápidamente y surgen varias tendencias clave:
- Analíticas basadas en IA: Análisis aumentados que utilizan la IA para automatizar la preparación de los datos y el descubrimiento de Insight, junto con interfaces de lenguaje natural que permiten a los usuarios empresariales consultar los datos a través de interacciones conversacionales.
- Arquitecturas distribuidas: Enfoques de malla que distribuyen el procesamiento de los análisis en múltiples entornos y análisis federados que permiten obtener información en todos los conjuntos de datos sin consolidar la información confidencial.
- Acceso democratizado: Herramientas de análisis low-code/no-code que permiten que los usuarios empresariales creen análisis personalizados sin programación y análisis integrados que integran información directamente en las aplicaciones operativas.
Transforme su empresa con los análisis en la nube
Los análisis en la nube representan un cambio fundamental en el modo en que las organizaciones obtienen valor de sus activos de datos. La combinación de infraestructura escalable, capacidades analíticas avanzadas y modelos de implementación flexibles permite que las empresas transformen los datos en inteligencia procesable de una manera más eficiente que nunca.
La base de cualquier iniciativa de análisis de la nube exitosa es una infraestructura de datos robusta y flexible que pueda soportar diversas cargas de trabajo analíticas, garantizando al mismo tiempo la seguridad, el rendimiento y la accesibilidad. Las soluciones de Pure Storage —incluida Pure Cloud Block Store— proporcionan a las organizaciones la base que necesitan para crear entornos de análisis potentes y escalables.
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