Hay una gran cantidad de datos que las empresas pueden utilizar para comprender mejor a los clientes e identificar nuevas oportunidades de negocio y amenazas. Pero, ¿cómo acceder y trabajar con todos los datos? Un tipo de servicio emergente llamado datos como servicio, o DaaS, se compromete a ayudar.
Con Daas, las organizaciones pueden acceder a la información que necesitan sobre la base de la demanda, al igual que adquieren aplicaciones vía software como servicio (SaaS), almacenamiento, servidores y componentes de red a través de la infraestructura como servicio (IaaS). Los datos son almacenados por el proveedor de servicios y son accesibles para los usuarios de Internet.
Los expertos señalan que aunque DaaS sigue siendo un concepto emergente, cada vez es más relevante a medida que las organizaciones aprovechan los big data –recopilando y analizando grandes cantidades de información para ayudar a manejar el negocio, proveer servicios a los clientes, identificar las tendencias y abrir nuevas oportunidades de mercado.
Como la firma de investigación en negocios y economía, Mc Kinsey Global Institute señaló en un informe del mes de mayo del 2011, la cantidad de datos en el mundo se está disparando, y el análisis de grandes conjuntos de datos "se convertirá en una base clave de la competencia, que sustentará las nuevas olas de crecimiento de la productividad, la innovación, y el excedente del consumidor". El creciente volumen y detalle de la información capturada por las organizaciones, el surgimiento de los medios sociales, multimedia, y la Internet de las cosas" impulsarán su crecimiento exponencial de datos en el futuro previsible, señala la empresa.
"Con el crecimiento del tamaño, velocidad, y difusión de los conjuntos de big data, y la búsqueda incesante de una ventaja competitiva; las organizaciones están recurriendo a los grandes repositorios de datos corporativos y externos para descubrir tendencias, estadísticas y demás información útil que les pueda ayudar a decidir su próximo movimiento", señala Srini Prabhala, jefe de la práctica de tecnología en los servicios financieros y grupo de seguros de la firma de consultoría Infosys.
Debido a que las empresas cada vez quieren sacar más provecho de la información que no les pertenece -por ejemplo, una firma de servicios financieros que va más allá de los datos transaccionales para analizar los datos sociales y comprender mejor lo que le gusta y no le gusta a los clientes- es probable que DaaS prospere.
¿Cómo deben prepararse los usuarios de la empresa y TI para el uso de DaaS? Aquí presentamos algunas recomendaciones de los consultores y otros expertos.
1. Crear una "mentalidad de datos"
Para obtener el máximo rendimiento de una implementación de DaaS, la administración de TI y el personal tiene que pensar más en términos de datos en lugar de hardware, aplicaciones de software, redes y otros componentes de TI, señala Paul Gustafson, director del Leading Edge Forum en el CSC, un empresa que ofrece externalización de TI y servicios de consultoría.
Para obtener el máximo rendimiento de una implementación de DaaS, la administración de TI y el personal tiene que pensar más en términos de datos en lugar de hardware, aplicaciones de software, redes y otros componentes de TI, señala Paul Gustafson, director del Leading Edge Forum en el CSC, un empresa que ofrece externalización de TI y servicios de consultoría.
"Migrar a DaaS significa que los datos -no aplicaciones- están al mando. Eso es un cambio significativo" en el pensamiento, agrega Gustafson. Los departamentos de TI tienen que adaptar su enfoque de gestión de infraestructura informática para asegurarse de que la organización aproveche los datos de la mejor manera posible para fomentar la innovación, indica.
Lo que incluye hacer que los datos estén a la disposición de los usuarios y socios de negocios cuando sea apropiado, proporcionando arquitecturas escalables, adoptando almacenamiento en la nube, y presentando estudios de casos exitosos al personal de la empresa y de TI.
2. Pero no descuide la infraestructura
Incluso con un escenario centrado en la toma de datos sobre temas de infraestructura, y las empresas accediendo a muchos de estos datos a través de la nube, muchas organizaciones todavía tienen que desplegar una mayor capacidad de almacenamiento interno y ancho de banda para aprovechar volúmenes masivos de datos si es que la información está disponible para descarga desde el proveedor de servicios.
Incluso con un escenario centrado en la toma de datos sobre temas de infraestructura, y las empresas accediendo a muchos de estos datos a través de la nube, muchas organizaciones todavía tienen que desplegar una mayor capacidad de almacenamiento interno y ancho de banda para aprovechar volúmenes masivos de datos si es que la información está disponible para descarga desde el proveedor de servicios.
El Instituto de Bioinformática de Virginia lleva a cabo una gran cantidad de análisis del genoma y la secuencia de ADN utilizando alrededor de 100TB de datos semanales recogidos de todo el mundo. Para gestionar este volumen, se está pensando en utilizar DaaS para ayudar a su recolección y análisis de datos, señala Harold Garner, director ejecutivo del instituto.
Tener un adecuado almacenamiento y procesadores con una gran cantidad de memoria será un problema, ya que el volumen de datos continúa creciendo con DaaS, agrega Garner. "Tiene que tener mucho almacenamiento local porque es necesario mover cosas (hacia el almacenamiento local) de todos modos", indica. "Siempre hay que tomar estos datos y combinarlos con otros datos".
3. Pruebe antes de comprar, revise las referencias, e insista en los SLA
Esté preparado para hacer su investigación. "Pedir datos de la muestra, o incluso acceder a los servicios de datos de cada proveedor para saber cómo va a trabajar para su aplicación y desarrolladores", informa Chris Corriveau, director de tecnología de StockTwits, que opera una comunidad en línea de comerciantes e inversionistas del mercado de valores y utiliza DaaS a través del proveedor de nube Xignite.
Esté preparado para hacer su investigación. "Pedir datos de la muestra, o incluso acceder a los servicios de datos de cada proveedor para saber cómo va a trabajar para su aplicación y desarrolladores", informa Chris Corriveau, director de tecnología de StockTwits, que opera una comunidad en línea de comerciantes e inversionistas del mercado de valores y utiliza DaaS a través del proveedor de nube Xignite.
"No todos los servicios son los mismos, y el formato de los datos y el acceso variará", señala Corriveau. "Alrededor de la tienda. A medida que los datos se convierte en commodities para algunos sectores, puede llegar a acuerdos y encontrar el proveedor de datos que se ajuste a su presupuesto y calidad de los mismos".
Los vendedores DaaS deben ofrecer algún tipo de prueba antes de la compra, señala Prabhala de Infosys. "Debido a que los datos ya están disponibles en la nube, no debería haber ningún problema con darles una versión de prueba a los clientes potenciales", agrega. "Cualquier proveedor que evite hacerlo tiene que ofrecer una buena explicación o tiene algo que ocultar".
Debido a que DaaS es un servicio relativamente nuevo, asegúrese de revisar las referencias de otros clientes que ya pagan por él. "Sigue siendo un modelo emergente con pocas mejores prácticas establecidas, por lo que puede ser difícil que un proveedor pueda elaborar el modelo de valoración y la propuesta de precio adecuadas para empezar a recibir la tracción del mercado", señala Prabhala. "Si tiene clientes de referencia en sus libros, es una buena señal".
Una vez que seleccione un proveedor de datos, insista siempre en un acuerdo de nivel de servicio (SLA). El costo de la supervisión y la administración de un SLA puede aumentar el costo total del servicio, señala Prabhala, pero si se produce un corte, las empresas tendrán puntos de referencia para saber qué tan fuerte está trabajando el proveedor para reponer el servicio.
Una gran preocupación sobre DaaS ha sido el rendimiento, señala Noel Yuhanna, analista principal de Forrester Research. Debido a que los servicios de datos añaden otra capa que puede ralentizar el tiempo de respuesta a las solicitudes de servicio, las empresas deben permitir el almacenamiento en caché de los datos distribuidos con servicios de datos para mejorar el rendimiento y escala, agrega.
4. Construya un mecanismo fuerte de gobernabilidad
Con Daas, cantidades extremadamente grandes de datos llegan a las organizaciones de una variedad de fuentes y con diferentes grados de criticidad y necesidades de privacidad y seguridad.
Con Daas, cantidades extremadamente grandes de datos llegan a las organizaciones de una variedad de fuentes y con diferentes grados de criticidad y necesidades de privacidad y seguridad.
Las organizaciones necesitan tener un gobierno fuerte en torno a las normas, directrices y políticas relacionadas con DaaS. "La gobernabilidad de datos desempeña un papel fundamental en los servicios de datos, asegurando que las aplicaciones, usuarios y procesos obtengan los datos correctos a los que tienen acceso y sepan que la información es de confianza", señala Yuhanna.
La seguridad de las ofertas DaaS está supeditada a cómo se implementan los controles de acceso de datos, agrega Prabhala, y la seguridad de acceso a los servicios de datos necesita ser estandarizada. Las preocupaciones sobre la seguridad de toda la computación en la nube ya son importantes en la mayoría de las empresas; esos problemas también se aplican a DaaS.
"Los inconvenientes de los datos como servicio en general son similares a los relacionados con cualquier tipo de computación en la nube, tales como la confianza del cliente en la capacidad que tiene el proveedor de servicios para evitar tiempos de inactividad del servidor", añade Prabhala. Así que la gobernabilidad en relación con los términos de asegurar la escalabilidad y la disponibilidad de las fuentes de datos se aplica a DaaS al igual que a PaaS, SaaS y IaaS.
Pero DaaS trae sus propios problemas de gobierno que requieren una reconsideración de la eficacia de los mecanismos tradicionales de protección de datos por parte de las empresas, señala Prabhala. "Las características de este modelo de implementación son muy diferentes de las arquitecturas tradicionales", agrega.
5. Haga hincapié en la calidad de los datos
La calidad de los datos debe ser parte del esfuerzo de gobierno de DaaS, pero merece una mención aparte. Si la calidad no tiene prioridad alta, DaaS podría terminar siendo una pérdida de tiempo y dinero.
La calidad de los datos debe ser parte del esfuerzo de gobierno de DaaS, pero merece una mención aparte. Si la calidad no tiene prioridad alta, DaaS podría terminar siendo una pérdida de tiempo y dinero.
"Las empresas deben entender los mecanismos de calidad que tiene un proveedor de datos", señala Corriveau. "Una baja calidad lleva a resultados pobres o mala experiencia del usuario".
En concreto, compruebe si el proveedor de servicios de datos limpia sus datos para que los clientes no tengan que gastar recursos construyendo filtros, construyendo instrumentos de control, o gestionando temas relacionados con la baja calidad de los datos. "Las empresas deben exigir calidad de los datos y preguntarle al proveedor sobre la forma en que mantienen la calidad de datos", añade Corriveau de StockTwits.
6. Eleve su capacidad de análisis
Muchos de los datos que adquieran las organizaciones tendrán que ser analizados de alguna manera y puestos en contexto para crear más valor para el negocio. Aunque algunos fabricantes ofrecen soluciones de análisis como servicio, y su empresa quizá ya tenga capacidad de análisis de datos, tendrá que aumentar los recursos y habilidades de análisis internos como nunca antes.
Muchos de los datos que adquieran las organizaciones tendrán que ser analizados de alguna manera y puestos en contexto para crear más valor para el negocio. Aunque algunos fabricantes ofrecen soluciones de análisis como servicio, y su empresa quizá ya tenga capacidad de análisis de datos, tendrá que aumentar los recursos y habilidades de análisis internos como nunca antes.
Un número creciente de organizaciones están aprovechando el lenguaje de programación R y el entorno de software para el análisis y modelado estadístico, señala Gustafson de Forrester. Se espera que esto se acelere a medida que los servicios DaaS tomen impulso.
Algunas empresas pueden optar por crear entidades completamente nuevas para manejar el análisis de los datos necesarios para DaaS. Por ejemplo, señala Gustafson, la empresa de bienes de consumo Procter & Gamble, un gran usuario de DaaS, ha establecido un grupo de análisis de texto para hacer frente al nuevo reino de datos recogidos de fuera de la empresa. Muchos de los datos que analiza el grupo provienen de fuentes como los medios sociales.
7. Sepa cuándo usar DaaS y cómo medir los resultados
TI tiene que trabajar con sus socios comerciales internos para identificar las necesidades DaaS para la empresa. "Una sólida comprensión de los datos de negocio, y el uso y el valor de los datos empresariales para las diversas funciones y partes interesadas es esencial para determinar la oportunidad de aprovechar DaaS en la empresa", señala Mike Sabin, vicepresidente senior de ventas globales y marketing de Dun & Bradstreet, un proveedor de información comercial sobre las empresas. D & B, como proveedor y usuario de DaaS, implementa los servicios de datos para ofrecer información sobre la demanda vía cloud para los usuarios a través de sus servicios web.
TI tiene que trabajar con sus socios comerciales internos para identificar las necesidades DaaS para la empresa. "Una sólida comprensión de los datos de negocio, y el uso y el valor de los datos empresariales para las diversas funciones y partes interesadas es esencial para determinar la oportunidad de aprovechar DaaS en la empresa", señala Mike Sabin, vicepresidente senior de ventas globales y marketing de Dun & Bradstreet, un proveedor de información comercial sobre las empresas. D & B, como proveedor y usuario de DaaS, implementa los servicios de datos para ofrecer información sobre la demanda vía cloud para los usuarios a través de sus servicios web.
Una vez que haya identificado oportunidades donde DaaS pueda proporcionar valor de negocio crítico -por ejemplo, ayudar a la investigación interna, la contratación de recursos humanos, a la administración de la cadena de suministro, las ventas de la prospección, y las campañas de marketing-, Sabin señala que es vital definir y medir el retorno de la inversión esperado. "Como cualquier proyecto de TI, debe haber conformidad con los objetivos y resultados para medir los criterios de éxito o fracaso del programa", agrega.
El uso de DaaS está en crecimiento para obtener una ventaja competitiva
Claramente, el uso de DaaS va en aumento en una amplia gama de industrias, las organizaciones buscan formas de obtener una ventaja competitiva mediante el acceso a datos a través de la nube. Forrester estima que más de mil 500 empresas en todo el mundo están utilizando los servicios de datos para soportar los requerimientos de la inteligencia de negocios, búsqueda empresarial, aplicaciones de alto rendimiento, informes en tiempo real, y cuadros de mando.
Claramente, el uso de DaaS va en aumento en una amplia gama de industrias, las organizaciones buscan formas de obtener una ventaja competitiva mediante el acceso a datos a través de la nube. Forrester estima que más de mil 500 empresas en todo el mundo están utilizando los servicios de datos para soportar los requerimientos de la inteligencia de negocios, búsqueda empresarial, aplicaciones de alto rendimiento, informes en tiempo real, y cuadros de mando.
"Los usuarios empresariales pueden utilizar los servicios de datos para apoyar todas sus necesidades de datos de la empresa, ya que ofrecen datos en tiempo real para soportar varias consultas e informes", señala Yuhanna.
A través de la preparación adecuada y el mantenimiento continuo por parte de las TI y las líneas de negocio, las organizaciones pueden aprovecharse de DaaS para convertir grandes volúmenes de datos en una gran ventaja.
-InfoWorld, IDG News