El análisis de datos se ha convertido en una parte fundamental para las empresas en la actualidad. Con el crecimiento exponencial de los datos, las organizaciones están recurriendo cada vez más al análisis en la nube híbrida para obtener información valiosa. Sin embargo, esta nueva forma de trabajar con datos también presenta desafíos que deben ser tenidos en cuenta.
El entorno de datos en la nube híbrida
El término “híbrido” no solo se refiere a la configuración de la nube (pública, privada o una combinación de ambas), sino también al tipo de datos con los que trabaja una empresa. Los datos pueden ser estructurados, no estructurados o multiestructurados. Además, la ubicación de los datos también puede ser híbrida, es decir, pueden estar en las instalaciones de la empresa o en la nube, o incluso en ambos lugares si se trata de una replicación de datos. Algunas organizaciones optan por trasladar los datos de sus almacenes locales a la nube para aliviar la carga de los sistemas. Este proceso no es necesariamente una migración completa, sino más bien un enfoque gradual basado en el valor. Otras organizaciones trasladan los datos de aterrizaje y de preparación a la nube, mientras que algunas han migrado todos sus datos a la nube. Sin embargo, lo más común es encontrar un modelo mixto en el que las organizaciones transfieren datos de una fuente a otra. Además, se están utilizando nuevas plataformas de almacenamiento de datos, como el lago de datos, que pueden manejar una variedad de tipos de datos.
El cambio en el análisis de datos
El análisis de datos también está evolucionando hacia un modelo híbrido. Las organizaciones están ampliando su conjunto de herramientas de análisis y adoptando tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la inteligencia artificial (IA). Estas tecnologías se están utilizando en una variedad de casos de uso, desde el mantenimiento predictivo hasta la optimización de la cadena de suministro. En el ámbito del marketing, por ejemplo, se utilizan el análisis predictivo y el aprendizaje automático para analizar el comportamiento de los clientes y predecir la pérdida de clientes. El análisis de texto, una rama del PLN, se utiliza para analizar datos de redes sociales y realizar análisis de sentimientos. Además, el departamento de TI también utiliza estas tecnologías para predecir fallos en las máquinas.
Lo interesante es que diferentes tipos de análisis se están utilizando en conjunto y por separado para obtener valor empresarial. Por ejemplo, alguien podría utilizar el análisis de texto para determinar el sentimiento de los clientes y luego integrar esa información con otros datos sobre el cliente para crear un conjunto de datos completo y así crear un modelo de retención. Del mismo modo, se pueden combinar datos geoespaciales con datos de clientes para predecir riesgos para una compañía de seguros.
En resumen, el análisis en la nube híbrida ofrece numerosos beneficios, como la capacidad de trabajar con grandes volúmenes y variedades de datos, así como la posibilidad de utilizar tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y la IA. Sin embargo, también presenta desafíos en términos de complejidad y gestión de datos. Al comprender estos desafíos y planificar adecuadamente, las empresas pueden aprovechar al máximo el potencial del análisis en la nube híbrida.
