Datos de servicio: una nueva era en Analytics.
Datos de servicio: una nueva era en Analytics.
Stanek romano
14 de abril · 5 min leído
Business Intelligence es Prime para Revolution: lo estamos llamando datos como un servicio. Esto es lo que significa.
Después de décadas de invertir en Business Intelligence (BI), la mayoría de los empleados todavía no tienen acceso a conocimientos confiables y en tiempo real. La inteligencia empresarial tradicional se basa en la disposición cuidadosamente coreografiada de servidores de estadificación, cubos precalculados, servidores de informes por lotes, paneles estáticos, informes de PDF y PowerPoint, herramientas de visualización de escritorio y muchos otros métodos complicados y involados de compartir datos en la empresa.
¿Qué tienen todos estos en común?
Reflejan las limitaciones de la infraestructura existente de Analytics Analytics. Darle a todos los empleados acceso a conocer las ideas en tiempo real sería demasiado costoso: es más barato para procesar o copiar los datos en su lugar.
Business Intelligence hoy: cinturones y engranajes
El BI de hoy se parece mucho a los pisos de fabricación con vapor del siglo XIX. Una fábrica típica se basó en un conjunto intrincado de cinturones y engranajes para ofrecer energía a los bancos de trabajo individuales, como se muestra en la imagen a continuación. A medida que estos cinturones y engranajes conducían los martillos, telares y prensas, entonces, los servidores de estadificación de datos, los correos electrónicos y los procesos por lotes impulsan la inteligencia empresarial hoy.
Hoy: Business Intelligence
Sin embargo, tardó casi cincuenta años en cambiar la fabricación de vapor a la electricidad.
¿Por qué?
Para aprovechar al máximo la electricidad, los propietarios de fábricas tenían que transformar sus pisos de fábrica. Los motores eléctricos entregaron el poder exactamente donde y cuando se necesitaba, y como se desarrolló la tecnología, cada mesa de trabajo tenía su propia herramienta con su propio pequeño motor eléctrico. A diferencia de Steam, la electricidad se distribuyó en tiempo real, en el momento en que los trabajadores lo necesitaban.
La misma transformación está sucediendo hoy con la transición de la infraestructura de datos de los locales a la nube. Lo que no fue económico hace unos años se puede hacer de manera eficiente hoy: cada consulta, cada visualización, y cada transformación se puede procesar en tiempo real en la nube.
Pero la inteligencia empresarial monolítica y orientada a lote también sufre otras limitaciones. Por ejemplo, la falta de gobernanza y las reglas de negocios duplicadas resultan en muchas versiones de la verdad.
Para aprovechar al máximo la infraestructura de datos en la nube, debemos someternos a nuestra propia transición de vapor a la electricidad.
Un nuevo paradigma: datos como servicio.
La industria de datos ahora tiene una oportunidad única. La infraestructura de datos basada en la nube puede permitir que cada decisión sea impulsada por los datos. Y, ya que tanto las personas como las máquinas toman decisiones hoy, esta nueva infraestructura necesita para apoyar también la toma de decisiones automatizada. Tenemos que desglosar la naturaleza monolítica de las herramientas de BI existentes, y debemos entregar datos como un servicio a cada dispositivo y persona para que el acceso a los datos sea verdaderamente generalizado.
Mañana: datos como servicio.
La idea de los datos como un servicio proviene de nuestra experiencia con grandes proyectos de análisis en la última década y desde numerosos artículos escritos por expertos en la industria.
Estos son nuestros datos como principios de servicio:
DAAS: Los principios de tecnología
Datos de servicio: los principios tecnológicos.
DAAS: Principios de negocios
La próxima semana, daremos un paso importante en nuestro camino a Daas Vision con la liberación gratuita y centrada en la comunidad de nuestra plataforma nativa nube. Tendrá estos beneficios:
Gooddata nube nativo
Nuestra esperanza es que la transición de Monolítica BI a los datos como un servicio será mucho más rápido que el de vapor a la electricidad.
El tiempo para la experimentación con análisis ha terminado. Para hacer que cada decisión sea impulsada por los datos, debemos mudarnos a un nuevo paradigma: datos como un servicio.