El análisis en la nube se refiere al proceso de análisis de datos que se almacenan, procesan y administran en la nube, en lugar de en servidores locales o sistemas en las instalaciones. Este poderoso enfoque aprovecha los recursos de computación en la nube escalables combinados con un software analítico sofisticado para identificar patrones en los datos, extraer inteligencia procesable e impulsar la toma de decisiones informadas. A medida que los volúmenes de datos crecen exponencialmente, las soluciones de análisis tradicionales en las instalaciones tienen dificultades para mantenerse al día con las demandas de rendimiento y la necesidad de un acceso flexible entre las fuerzas de trabajo distribuidas.
La evolución del análisis en la nube
El análisis de datos ha experimentado una transformación significativa en las últimas dos décadas. A finales de la década de 1990, surgió el concepto de “grandes datos” para describir conjuntos de datos cada vez más grandes que se encuentran en industrias como la energía, los servicios financieros y la atención de la salud. Las soluciones de análisis tradicionales en las instalaciones, con su capacidad fija y sus requisitos de hardware de uso intensivo de capital, no podrían manejar de manera eficiente este universo de datos en expansión.
La introducción de marcos informáticos distribuidos como Apache Hadoop a mediados de la década del 2000 sentó las bases para el procesamiento de conjuntos de datos masivos, pero las organizaciones aún enfrentaban barreras sustanciales. A medida que la computación en la nube maduraba en la década de 2010, proporcionó la base perfecta para las capacidades de análisis de próxima generación, ofreciendo una asignación de recursos flexible, modelos de precios basados en el consumo y una menor complejidad operativa.
El panorama actual de análisis en la nube refleja una realidad híbrida, y la mayoría de las empresas operan cargas de trabajo de análisis en una combinación de sistemas en las instalaciones, nubes privadas y servicios de nube pública. Este enfoque híbrido permite a las organizaciones mantener el control sobre los datos sensibles mientras aprovechan la escalabilidad y los servicios especializados disponibles en la nube.
Cómo funciona el análisis en la nube
Los análisis modernos en las plataformas de nube integran varios componentes críticos para ofrecer resultados a escala:
- Fuentes de datos: El análisis en la nube comienza con diversas entradas de datos, desde bases de datos tradicionales y sistemas CRM hasta sensores IoT, análisis web y fuentes de redes sociales.
- Almacenamiento de datos: Los almacenes de datos en la nube y los data lakes sirven como repositorios centralizados para datos estructurados y no estructurados.
- Procesamiento de aplicaciones: Los servicios especializados en la nube manejan la transformación, limpieza y estandarización de datos para garantizar conjuntos de datos listos para el análisis.
- Recursos informáticos: La potencia de computación Elastic permite a las organizaciones escalar las capacidades de procesamiento según las demandas de carga 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 entornos en las instalaciones. La arquitectura de computación distribuida de la nube permite el “procesamiento de almacenamiento en presión”, donde las cargas de trabajo analíticas se ejecutan directamente dentro del almacenamiento 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 costos.
Modelos de implementación de análisis en la nube
Las organizaciones pueden implementar el análisis en la nube a través de varios modelos de implementación, cada uno con ventajas y consideraciones distintivas.
Análisis de Public Cloud
El análisis de la nube pública aprovecha la infraestructura de la nube de terceros de proveedores como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud. Los beneficios incluyen:
- Implementación rápida con mínima inversión inicial
- Escalabilidad prácticamente ilimitada para volúmenes de datos crecientes
- Acceso a modelos de AI/ML de vanguardia y herramientas de procesamiento de datos especializadas
- Precios basados en el consumo que alinean los costos con el uso real
Sin embargo, el análisis de la nube pública también presenta consideraciones en torno a la soberanía de datos, los requisitos de cumplimiento y las posibles tarifas de salida al extraer grandes volúmenes de datos.
Análisis de Private Cloud
El análisis de nube privada ofrece capacidades similares a las de la nube dentro de un entorno dedicado, que ofrece:
- Controles de seguridad y cumplimiento mejorados para industrias reguladas
- Mayores opciones de personalización para requisitos de rendimiento especializados
- Estructuras de costos predecibles sin cargos de salida variables
- Integración directa con sistemas heredados y fuentes de datos en las instalaciones
Análisis híbrido y multinube
El análisis de datos en la nube híbrida proporciona capacidades de análisis consistentes en entornos de nube pública, nube privada y en las instalaciones. Este enfoque ofrece a las organizaciones una flexibilidad notable para:
- Implemente las cargas de trabajo en el entorno más adecuado según los requisitos de costo, rendimiento y seguridad.
- Mantenga los datos confidenciales en las instalaciones mientras aprovecha los recursos informáticos de la nube pública
- Implemente una gobernanza de datos adecuada de manera consistente en todos los entornos.
- Cree una experiencia de datos unificada independientemente de dónde residan los datos.
Beneficios comerciales del análisis en la nube
El análisis en la nube ofrece valor en varias dimensiones, desde la eficiencia financiera hasta el desarrollo de capacidades estratégicas.
Optimización financiera y eficiencia de recursos
Las técnicas de análisis en la nube cambian de los modelos de gastos de capital (gastos de capital) a los de gastos operativos (OPEX). Esta flexibilidad financiera permite a las organizaciones:
- Elimine el sobreaprovisionamiento al escalar los recursos para satisfacer la demanda real
- Reduzca los costos de administración de la infraestructura descargando el mantenimiento del hardware
- Acelere el tiempo de obtención de valor implementando capacidades de análisis en días en lugar de meses
- Minimice la deuda técnica a través de actualizaciones de plataforma automáticas y continuas
Para las organizaciones con necesidades de análisis estacional, la capacidad de ajustar dinámicamente los recursos informáticos proporciona un valor particular. Por ejemplo, una empresa minorista puede aumentar la capacidad de análisis durante la temporada de compras de las fiestas para procesar los datos de comportamiento del cliente. Luego, puede reducirse durante períodos más lentos. La empresa puede hacer todo esto sin invertir en infraestructura permanente.
Colaboración mejorada y perspectivas democratizadas
El análisis en la nube desglosa los silos de datos tradicionales al crear un entorno centralizado y accesible. Los beneficios incluyen:
- Mejor colaboración multidisciplinaria con fuentes de datos consistentes
- Toma de decisiones acelerada a través de capacidades de análisis de autoservicio
- Mayor intercambio de conocimientos a través de paneles basados en la nube accesibles desde cualquier ubicación
- Mayor alfabetización de datos a medida que más empleados interactúan con herramientas analíticas
El modelo en la nube también admite entornos de trabajo remotos e híbridos al proporcionar acceso uniforme a las capacidades de análisis, independientemente de la ubicación.
Rendimiento a escala con resultados más rápidos
Las plataformas de análisis en la nube se destacan en la administración de grandes conjuntos de datos y cargas de trabajo analíticas complejas que abrumarían a los sistemas tradicionales. Los recursos de computación elástica permiten a las organizaciones:
- Procese volúmenes de datos exponencialmente más grandes en todas las operaciones comerciales.
- Ejecute modelos analíticos complejos que serían poco prácticos en hardware convencional
- Reduzca los tiempos de consulta y procesamiento de horas a minutos o segundos
- Respalde el análisis en tiempo real para operaciones urgentes
Guía de implementación para el análisis en la nube
Si bien los beneficios del análisis en la nube son sustanciales, darse cuenta de todo su potencial requiere una planificación y ejecución cuidadosas.
Planificación y evaluación estratégica
Las implementaciones exitosas de análisis en la nube comienzan con una evaluación exhaustiva de lo siguiente:
- Panorama 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 gobierno de datos: Protocolos de seguridad y mandatos de cumplimiento
- Preparación de la organización: Disponibilidad de habilidades y necesidades de administración de cambios
Las organizaciones deben priorizar los casos de uso que ofrecen un valor comercial tangible al principio del proceso de implementación, lo que genera impulso para una adopción más amplia.
Estrategias de integración y administración de datos
El análisis efectivo de la nube depende de una integración de datos confiable y de alta calidad. Las organizaciones deben desarrollar estrategias integrales para:
- Migración de datos: Mover datos históricos relevantes a plataformas en la nube de manera eficiente
- Integración continua de datos: Establecer procesos confiables para actualizaciones continuas
- Administración de calidad de datos: Implementar reglas de validación y procesos de limpieza
- Administración Metadata: Crear y mantener diccionarios de datos
Especialmente en entornos de nube híbrida, las organizaciones deben abordar el desafío de la gravedad de los datos, la tendencia de las cargas de trabajo de análisis a avanzar hacia ubicaciones de almacenamiento de datos para minimizar la latencia y los costos de transferencia. Las soluciones como Pure Storage® Pure Cloud Block Store™ ofrecen servicios de archivos nativos en la nube de alto rendimiento que permiten un acceso a datos sin inconvenientes en todos los entornos.
Tendencias futuras en el análisis en la nube
El panorama de análisis de datos en la nube continúa evolucionando rápidamente, con varias tendencias clave que surgen:
- Análisis impulsado por AI: Análisis aumentados que utilizan AI para automatizar la preparación de datos y el descubrimiento de resultados, junto con interfaces de lenguaje natural que permiten a los usuarios empresariales consultar datos a través de interacciones conversacionales.
- Arquitecturas distribuidas: Enfoques en malla que distribuyen el procesamiento de análisis en varios entornos y análisis federados que permiten obtener información sobre conjuntos de datos sin consolidar información confidencial.
- Acceso democratizado: Herramientas de análisis de código bajo/sin código que permiten a los usuarios empresariales crear análisis personalizados sin programación y análisis integrados que integran información directamente en aplicaciones operativas.
Transformación de su negocio con análisis en la nube
El análisis en la nube representa un cambio fundamental en la forma 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 a las empresas transformar los datos en inteligencia procesable de manera más eficiente que nunca.
La base de cualquier iniciativa de análisis en la nube exitosa es una infraestructura de datos sólida y flexible que pueda soportar diversas cargas de trabajo analíticas y, al mismo tiempo, garantizar la seguridad, el rendimiento y la accesibilidad. Las soluciones de Pure Storage, incluido Pure Cloud Block Store, proporcionan a las organizaciones la base que necesitan para crear entornos de análisis potentes y escalables.
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