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A maneira mais rápida de obter respostas de todos os seus dados para todos os seus utilizadores
O que é Cloud Data Analytics?
A análise de nuvem é um modelo de serviço no qual os processos de análise de dados e inteligência de negócios (BI) ocorrem na infraestrutura gerida pelo fornecedor, e não nos servidores locais de uma empresa.
Como o fornecedor de análise ou o parceiro terceirizado normalmente gere a configuração e a manutenção, a análise de dados na nuvem facilita a capacitação de todos os seus funcionários com insights de dados profundos por meio de escalabilidade, desempenho, confiabilidade e economia de custos.
Os serviços de análise de nuvem híbrida permitem que você ainda aproveite os benefícios da análise de nuvem, mesmo que não possa mover todos os seus dados para a nuvem, devido a requisitos de soberania de dados ou regras rígidas de governança. Os serviços híbridos estendem os recursos de análise SaaS para onde quer que seus dados residam, seja no local, numa “nuvem” privada virtual ou numa nuvem pública.
A Cloud Data Analytics descreve a aplicação de algoritmos analíticos na “nuvem” em relação a dados numa “nuvem” privada ou pública para fornecer um resultado de interesse. A análise em “nuvem” envolve a implantação de computação em “nuvem” escalável com software analítico poderoso para identificar padrões nos dados e extrair novos insights. Cada vez mais as empresas confiam na análise de dados para obter uma vantagem competitiva, avançar na descoberta científica ou melhorar a vida de várias maneiras. A análise de dados tornou-se, portanto, uma ferramenta cada vez mais valiosa, à medida que a quantidade e o valor dos dados aumentam.
A Cloud Data Analytics é frequentemente associada à inteligência artificial (IA), aprendizagem de máquina (ML) e aprendizagem profunda (DL), sendo normalmente usada em aplicações da indústria, como pesquisa científica em genómica ou em campos de petróleo e gás, inteligência de negócios, segurança, Internet das Coisas (IoT) por exemplo. Na verdade, qualquer setor pode beneficiar da análise de dados para melhorar o desempenho organizacional e gerar novo valor.
Ao alavancar a IA e outras abordagens de análise, organizações de todos os tamanhos podem tomar decisões rápidas, baseadas em dados disponíveis no imediato, para obter eficiência nos seus produtos e serviços. A “nuvem” é uma plataforma indispensável que permite a experimentação rápida de ideias por meio de provas de conceito (POCs) e fornece um rico ecossistema de software para a construção de aplicativos de IA e para testar modelos DL.
O Cloud Data Analytics é particularmente interessante por vários motivos:
- A quantidade de dados colecionados em todo o mundo está a crescer a taxas impressionantes e muitos deles são criados e agrupados na “nuvem” ou em terminais IOT
- Os serviços entregues na “nuvem” são muito mais fáceis de implantar, uma vez que são entregues como um serviço automatizado e não exigem implantação e manutenção de hardware físico
- O modelo de negócios em “nuvem” permite que um utilizador ative e desative os serviços conforme seja necessário. Essa abordagem de consumo permite que os clientes paguem apenas pelo que usam quando o usam, removendo assim a responsabilidade de adquirir e gerir a infraestrutura de capital, além de reduzir o espaço do data center
- A “nuvem” permite que os utilizadores implantem a quantidade certa de recursos de TI para atender ao problema em questão. O redimensionamento dinâmico de recursos significa que os utilizadores podem facilmente aplicar computação e armazenamento e dimensioná-los conforme as necessidades se alterem. Os utilizadores são poupados da necessidade de adquirir uma capacidade fixa de equipamentos físicos de TI para todos os seus projetos de análise de dados
- A criação de uma solução de análise híbrida é eficaz para utilizadores que desejam aproveitar a “nuvem” para testar um novo projeto de análise como um POC antes de se comprometer com investimentos no local
Benefícios do Cloud Data Analytics
Agora, mais do que nunca, as empresas estão a optar pelo SaaS (software as a Service) para análises modernas. Isto porque o apetite muito maior de hoje por uma agilidade da informação por dados, juntamente com práticas de trabalho mais distribuídas, como o teletrabalho ou o trabalho remoto, está a exigir uma mudança das soluções locais. E daqui para frente, a computação em “nuvem” para análise da big data sustentará a rápida inovação, análise colaborativa e insights em tempo real, que caracterizarão a próxima geração de tomada de decisões.
Vamos perceber e compreender os motivos pelos quais as empresas estão a migrar os seus processos de análise para a nuvem:
- Custos mais baixos e ROI mais rápido: com análises baseadas em “nuvem”, a sua organização reduzirá o risco de fazer investimentos iniciais em hardware para servidores locais. Além disso, a sua organização não precisará de experiência interna para manter servidores e software, reduzindo ainda mais os custos
- Trabalho Remoto e Híbrido de Energia. O local de trabalho mudou e a sua força de trabalho distribuída, bem como os seus fornecedores e parceiros, precisam de acesso imediato e controlado a análises totalmente interativas a partir de qualquer lugar e em qualquer dispositivo
- Colaboração fácil: as melhores plataformas de análise em “nuvem” permitem que a sua organização tire instantâneos de análises, adicione comentários para melhorar o contexto e marque as discussões. Isso cria um guião colaborativo para tomada de decisão em tempo real e assíncrona
- Recursos atualizados: atualizações e upgrades são realizados automaticamente em soluções de análise de dados em “nuvem”. Isso significa que as organizações economizam custos a longo prazo, uma vez que não precisam de se preocupar com a manutenção contínua associada aos servidores locais
- Desempenho flexível: em vez de comprar novo hardware à medida que as suas necessidades de dados mudam, a análise de dados em “nuvem” oferece a capacidade de ativar e desativar serviços conforme necessário. Por exemplo, se você tiver um pico de dados, poderá aumentar rapidamente os serviços contratados e, em seguida, reduzir novamente quando houver menos atividade
- Confiabilidade e Segurança. Ambientes SaaS reduzem o risco de segurança de dados. Primeiro, a probabilidade de erro é muito menor quando os servidores não são configurados manualmente. E segundo, as certificações de segurança SaaS exigem que os fornecedores respondam a padrões rigorosos
- Dados centralizados: quando os dados estão espalhados e isolados no seu CMS, ERP, automação de marketing e inúmeros outros sistemas, é difícil obter uma visão completa do seu negócio. Uma solução de análise de dados em “nuvem” reúne todos esses dados para fornecer uma visão completa do seu negócio e maximizar os insights para todos em toda a organização
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