[14/04/2021] Como muchas otras funciones de TI, el análisis de datos se está trasladando a la nube. Y, al igual que ocurre con otros esfuerzos basados en la nube, esto presenta tanto oportunidades como desafíos.
Una de las 10 principales tendencias tecnológicas de datos y análisis para el 2021 citadas por Gartner es el uso de arquitecturas analíticas abiertas y en contenedores que hacen que las capacidades analíticas sean más componibles. Esto permite a las empresas crear rápidamente aplicaciones flexibles e inteligentes que ayudan a los analistas de datos a conectar los conocimientos con las acciones, señala la firma de investigación.
"Con el traslado del centro de gravedad de los datos a la nube, la analítica y los datos componibles se convertirán en una forma más ágil de crear aplicaciones analíticas gracias a los mercados en la nube y a las soluciones de bajo código y sin código", sostiene Gartner.
La nube puede llevar la analítica de datos a un nuevo nivel para las empresas.
"La nube permite la escalabilidad que necesitamos para las cargas de trabajo de alta computación", afirma Aidan Taub, director de sistemas y tecnología de la agencia de servicios creativos Loveurope and Partners (LEAP).
"A medida que el mundo sigue digitalizando todo, las organizaciones necesitan ser capaces de construir con datos de archivo a escala exponencial", anota Taub. "Cuando tienes una cantidad masiva de datos pesados no estructurados, como los videos, las imágenes y el audio que manejamos en LEAP, nunca sabes cómo de grande puede ser el siguiente trabajo. La analítica tradicional no se adapta a la forma en que lo hace la nube".
Sin embargo, la analítica en la nube requiere enfoques, habilidades, arquitecturas y economía diferentes, en comparación con la realización de análisis por lotes en la empresa de forma tradicional. Y, con todo este cambio, es inevitable que haya obstáculos que superar.
A continuación, se exponen algunos de los retos a los que pueden enfrentarse las organizaciones y las formas en que pueden abordarlos al pasar a realizar análisis de datos en la nube.
Miedo a perder el control y a lo desconocido
El análisis de datos es altamente estratégico para las empresas, y la idea de trasladar el proceso de análisis a la nube puede ser desalentadora para los líderes tecnológicos acostumbrados a tener un control total sobre dichos recursos.
"Uno de los principales retos a los que se enfrentan los clientes es la inercia organizativa y el miedo a perder el control", afirma Anthony Abbattista, director de Advanced Analytics Enablement Leader en Deloitte Consulting, que ha trabajado con numerosos altos ejecutivos de TI en el cambio a la analítica en la nube.
"El papel tradicional de las TI y del CIO ha sido proteger y ser un guardián de los activos de datos", afirma Abbattista. Para algunos, la nube desafía el statu quo porque puede ser más rápida de comercializar; por ejemplo, hay una selección y evaluación de productos más limitada, un aprovisionamiento de apuntar y hacer clic, sin necesidad de grandes gastos de capital incrementales, etc., dice.
"Los directores de datos y los CIO deben trabajar juntos para examinar y sentirse cómodos con las plataformas en la nube, de modo que puedan ayudar a obtener valor empresarial y ventaja competitiva al menos tan rápido como sus competidores", afirma Abbattista. "Esto podría requerir la adopción de modelos aceptables, probados y emergentes en el mercado, en lugar de diseñar/articular el entorno de análisis desde cero".
Muchas organizaciones son lentas a la hora de explorar nuevas capacidades analíticas, debido a la inflexibilidad de sus procesos analíticos existentes, comenta Brandon Jones, CIO del proveedor de seguros Worldwide Assurance for Employees of Public Agencies (WAEPA). "Esto da lugar a menos incentivos e iniciativas para probar nuevas capacidades e impulsar la innovación", afirma.
Para superar esta situación, el departamento de TI de WAEPA utilizó un entorno de sandbox en la nube para establecer un proceso de ideación de prueba y error, utilizando los indicadores clave de rendimiento de las principales partes interesadas, y creando un entorno de análisis que da prioridad al prototipo.
Hacer el cambio
Además de superar la pérdida de control percibida, los responsables de TI tienen que hacer frente al traslado real a la nube y garantizar que no se interrumpan los servicios.
"Es intimidante. Para muchos responsables de TI, lo más difícil que van a hacer es recorrer el camino hacia la nube", afirma Taub. "Pero no tiene por qué ser así si eligen las soluciones adecuadas".
Al migrar la analítica de datos a la nube, los líderes de TI en muchos casos comienzan con el enfoque de "levantar y cambiar", portando las operaciones existentes a la nube, sostiene Taub. "A menudo, esto significa reajustar las aplicaciones y los sistemas para adaptarlos a la nube", añade.
Como parte de una revisión de su infraestructura de datos heredada en el 2019, LEAP migró una cantidad masiva de datos de archivos no estructurados a la nube utilizando una plataforma de análisis de Qumulo. Los datos de archivos de LEAP estaban anteriormente repartidos en una serie de sistemas de almacenamiento heredados dispares, y era extremadamente laborioso para los administradores de datos gestionar y localizar los datos en diferentes puntos del flujo de trabajo.
"Afortunadamente, Qumulo nos ayudó a cambiar todos nuestros datos sin necesidad de refactorizar las aplicaciones para la nube", señala Taub. "Recomendaría encontrar una [herramienta] que simplifique la replicación y extracción de datos en múltiples entornos".
El cambio permitió a la empresa optimizar sus análisis de datos y acelerar el rendimiento hasta 240 veces. La analítica permite a la empresa ver cuántos clientes están conectados, quiénes utilizan más ancho de banda y dónde crece el sistema rápidamente.
"El éxito de nuestro flujo de trabajo creativo depende en gran medida de nuestra capacidad para acceder a la analítica de datos en la nube", afirma Taub. "Tenemos una red global de cientos de artistas, diseñadores y editores de gráficos en movimiento que trabajan de forma remota, por lo que necesitamos aprovechar la nube para colaborar de forma eficiente y segura en los proyectos creativos. Sin el análisis de datos basado en la nube, nuestro proceso de producción se detendría".
Adquirir las habilidades adecuadas
El éxito de las iniciativas de TI parece reducirse siempre a tener las habilidades necesarias. El traslado de la analítica a la nube no es una excepción.
Deloitte Consulting está observando que la demanda de competencias empieza a cambiar. En lugar de especialistas que apoyen cada parte de la pila tecnológica en la analítica/BI [inteligencia empresarial] tradicional, el entorno de la analítica en la nube requiere un pensamiento más "completo"", afirma Abbattista.
"Para hacer frente a este reto, el equipo de tecnología que da soporte a estos entornos de la nueva era necesita entender las ofertas de una plataforma en la nube, adoptar patrones estándar y luego evolucionar [a medida que] las nuevas técnicas, herramientas y ofertas estén disponibles", añade.
Las empresas que decidan crear su propia plataforma de análisis en un entorno de nube o depender de los sistemas de los proveedores, necesitarán tener conocimientos técnicos específicos en la empresa, comenta Josh Jewett, que recientemente dejó su puesto como director de informática del minorista Dollar Tree.
Esto incluye habilidades para crear, mantener y obtener análisis de un lago de datos, y la mejor manera de emplear la inteligencia artificial nativa de la nube o de terceros y las capacidades de aprendizaje automático para obtener información adicional del entorno, añade Jewett.
"Estos inconvenientes pueden superarse a través de socios y consultores experimentados", afirma Jewett. El acuerdo ideal es ganar experiencia de estos expertos externos para que, una vez que su contrato termine, la empresa posea el conocimiento y la experiencia para seguir evolucionando la analítica basada en la nube según sea necesario, indica.
Durante su estancia en Dollar Tree, Jewett desempeñó un papel decisivo a la hora de ayudar a la empresa a modernizar muchos de sus sistemas, incluida la analítica de datos. "Como muchos otros minoristas, mi empresa adoptó una estrategia híbrida", anota. Desplegó plataformas de software como servicio para proporcionar capacidades analíticas específicas para las funciones críticas del negocio.
"Ejemplos de ello fueron las herramientas para la productividad del inventario, la optimización de los precios, la mitigación de la prevención de pérdidas y la adquisición de talento y la gestión del rendimiento", sostiene Jewett. La empresa también desarrolló algunas de sus propias aplicaciones analíticas en entornos de nube para aprovechar la flexibilidad, la escalabilidad y la ventaja de la velocidad de comercialización de la nube.
Proteger los datos
Por mucho que los proveedores de servicios en la nube hagan hincapié en la seguridad de sus infraestructuras, muchos clientes siempre estarán preocupados por la seguridad de sus datos en la nube.
Esto es especialmente cierto en el caso de los análisis, ya que la información obtenida del análisis de datos puede ser un diferenciador competitivo. También preocupa la exposición de datos muy sensibles, como la información de los clientes.
La seguridad es "lo más importante cada vez que se trasladan los datos valiosos de la empresa fuera de un centro de datos privado", señala Taub. "LEAP aprovecha una red global de trabajadores que incluye talento freelance, lo que significa que teníamos que asegurarnos de que nuestros datos estarían protegidos en una nube a la que acceden usuarios internos y externos".
Una de las mayores preocupaciones en materia de seguridad es el control del acceso a las aplicaciones y datos en la nube.
"La facilidad con la que alguien puede utilizar las aplicaciones en la nube abre desafíos, muchos de los cuales tienen su origen en el hecho de que la gente puede crear inadvertidamente problemas de seguridad, privacidad y económicos", comenta Amy O'Connor, directora de datos e información del proveedor de software Precisely.
"Saltar entre cuentas en la nube, y almacenar e intercambiar claves de forma segura se convierte en un problema de seguridad", afirma O'Connor. "Tiene que haber una fuerte gobernanza en torno al uso apropiado de los datos. Esto es más urgente en la nube que en las instalaciones, porque es muy fácil que la gente copie los datos y los utilice de forma no autorizada".
Precisamente tiene un modelo híbrido, multicloud, aprovechando múltiples proveedores de la nube para sus necesidades de computación y almacenamiento. "Nuestro lago de datos basado en la nube es donde almacenamos la mayor parte de nuestros datos", comenta O'Connor. "Si los datos se originan en la nube, empezamos a procesarlos allí. Si tenemos necesidades analíticas de naturaleza explosiva, utilizamos la nube. Si necesitamos iniciar el procesamiento analítico rápidamente, empezamos por la nube. Cuando necesitamos procesar datos no estructurados y también cuando utilizamos el procesamiento analítico avanzado, incluido el aprendizaje automático, aprovechamos nuestro lago de datos basado en la nube".
Evitar un pozo de dinero en la nube
Aunque el uso de los servicios en la nube puede ayudar a las organizaciones a evitar costos como los de los sistemas de almacenamiento locales, los gastos pueden descontrolarse rápidamente o ser más elevados de lo esperado.
"El presupuesto es siempre una preocupación", dice Taub. "La arquitectura de datos de talla única puede ser una trampa de gasto en TI. Al tomar la decisión de trasladar la analítica a la nube, las empresas a menudo se sienten presionadas para pagar un alto costo inicial y quedar atrapadas en un contrato largo que no se ajusta a sus necesidades actuales".
La clave está en encontrar un proveedor que no obligue a encerrarse en la nube. "Cuando evalúe las plataformas en la nube, no tenga miedo de buscar la solución adecuada que pueda satisfacer sus necesidades analíticas actuales, con la flexibilidad necesaria para ampliarla según sus necesidades futuras", señala Taub.
Y aunque es fácil iniciarse en la nube, también es fácil trasladar el tipo de trabajo equivocado a la nube, y dejar aplicaciones y recursos en la nube en funcionamiento cuando ya no se necesitan, sostiene O'Connor.
Dos de las formas más efectivas de controlar los costos de la nube son tomar el control de la forma en que se crean las cuentas en la nube, y ser completamente transparentes sobre quién consume los recursos de la nube, anota O'Connor.
"Para abordar el primer punto, migramos todas nuestras cuentas en la nube de cada proveedor a una única cuenta "maestra"", agrega O'Connor. "Centralizamos quién puede crear nuevas cuentas en la nube. Los individuos y grupos que necesitan nuevos recursos en la nube pasan por un proceso de solicitud formal. La solicitud debe incluir una justificación empresarial, información sobre el presupuesto del departamento y el propietario de la empresa".
En cuanto a la transparencia, cada vez que se aprueba una solicitud, cualquier nueva cuenta en la nube es creada por el equipo central bajo la cuenta maestra. "Esa política de gobernanza nos permite dar transparencia a los costos que nos facturan nuestros proveedores de la nube", comenta O'Connor. "Cada cuenta se crea con la información proporcionada en la solicitud, y luego podemos utilizar los portales o las consolas de los proveedores de la nube para supervisar el gasto que corresponde a cada solicitud inicial".
Precisamente aprovecha esta información de gasto para un modelo de devolución de cargos interno, aplicando los costos de la nube acumulados al presupuesto del solicitante. TI utiliza estos enfoques "para impulsar la responsabilidad de los costos de la nube y garantizar que estamos gastando adecuadamente por las razones de negocio correctas", finaliza O'Connor.
Basado en el artículo de Bob Violino (CIO) y editado por CIO Perú