Data as a Service: la nueva era de la analítica de datos

El business intelligence o BI está a punto de evolucionar: la llamamos “Data as a Service“.

Después de décadas de inversión en BI, la mayoría de los empleados todavía no tienen acceso a información fiable y en tiempo real. La inteligencia empresarial tradicional se basa en la disposición ordenada de servidores de staging, cubos precalculados, servidores de informes por lotes, cuadros de mando estáticos, informes en PDF y Powerpoint, Excel, herramientas de visualización de escritorio y muchos otros métodos enrevesados y sin control para compartir datos en la empresa.

¿Qué tienen en común todos ellos?

Reflejan las limitaciones de la infraestructura analítica existente en la empresa. Dar a todos los empleados acceso a la información en tiempo real sería demasiado caro; en su lugar, es más barato procesar por lotes o copiar los datos.

Business intelligence de hoy en día: Correas y engranajes

El BI de hoy se parece mucho a las plantas de fabricación a vapor del siglo XIX. Una fábrica típica dependía de un intrincado conjunto de correas y engranajes para suministrar energía a los bancos de trabajo individuales. Al igual que estas correas y engranajes impulsaban los martillos, los telares y las prensas entonces, los servidores de puesta en escena de datos, los correos electrónicos y los procesos por lotes impulsan la inteligencia empresarial hoy en día.

Sin embargo, se necesitaron casi cincuenta años para cambiar la fabricación del vapor a la electricidad.

¿Por qué?

Para aprovechar al máximo la electricidad, los propietarios de las fábricas tuvieron que transformar sus plantas. Los motores eléctricos suministraban energía exactamente donde y cuando se necesitaba, y a medida que la tecnología se desarrollaba, cada banco de trabajo tenía su propia herramienta con su propio motor eléctrico. A diferencia del vapor, la electricidad se distribuía en tiempo real, en el momento en que los trabajadores la necesitaban.

La misma transformación está ocurriendo hoy con la transición de la infraestructura de datos de las instalaciones a la nube. Lo que no era económico hace unos años puede hacerse hoy de forma eficiente: Cada consulta, cada visualización y cada transformación pueden procesarse en tiempo real en la nube.

Pero la inteligencia empresarial monolítica y orientada a los lotes sufre también otras limitaciones. Por ejemplo, la falta de gobernanza y la duplicación de las reglas de negocio dan lugar a muchas versiones de la verdad.

Para aprovechar al máximo la infraestructura de datos en la nube, debemos realizar nuestra propia transición del vapor a la electricidad.

Nuevo paradigma: Data as a Service

El sector de los datos tiene ahora una oportunidad única. La infraestructura de datos basada en la nube puede permitir que todas las decisiones se basen en los datos. Y dado que tanto las personas como las máquinas toman decisiones hoy en día, esta nueva infraestructura debe apoyar también la toma de decisiones automatizada. Tenemos que acabar con la naturaleza monolítica de las herramientas de BI existentes y ofrecer datos como servicio a todos los dispositivos y personas para que el acceso a los datos sea realmente generalizado.

Pricinpios del DaaS

Técnicos:

  • Separación de la lógica analítica y la capa de presentación. Sólo la analítica basada en APIs puede ser aprovechada por un amplio espectro de usuarios, herramientas, máquinas y dispositivos. La lógica analítica debe definirse una vez y ponerse a disposición de todo el mundo a través del conjunto de APIs y deben ser lo suficientemente flexibles como para permitir la consulta de datos sin restricciones.
  • Reglas de negocio declarativas. Todas las reglas de negocio deben definirse de forma declarativa: debemos expresar la lógica de las métricas sin describir el flujo de consulta. La lógica de procesamiento y las consultas reales deben inferirse y generarse automáticamente en tiempo real. De lo contrario, los servicios de datos se vuelven demasiado frágiles y dependientes de las estructuras de datos y los motores de consulta subyacentes.
  • Basado en la nube. Todos los análisis se procesan en la nube y no se copian los datos en los ordenadores de sobremesa. Cada vez que copiamos datos, perdemos la capacidad de gobernarlos y asegurarlos.
DaaS

De negocio:

  • Ecosistema abierto. El ecosistema de Data as a Service tiene que ser abierto para cualquiera que quiera construir una presentación de datos, un linaje o un catálogo de datos, o para realizar el gobierno de los datos y la gestión del ciclo de vida.
  • Soporte multiplataforma. Los datos como servicio significan que no hay bloqueo, por lo que la infraestructura de DaaS debe ser compatible con cualquier base de datos, infraestructura de flujo de datos y cualquier nube pública o privada. También con dispositivos y herramientas utilizadas.

Nuestra esperanza es que la transición del BI monolítico a los datos como servicio sea mucho más rápida que la del vapor a la electricidad.

El tiempo de la experimentación con la analítica ha terminado. Para que todas las decisiones se basen en los datos, debemos pasar a un nuevo paradigma: Los datos como servicio.