Un método de gestión de datos llamado datos como servicio (DaaS) tiene la intención de utilizar los datos como un activo corporativo para aumentar la agilidad empresarial. Es un componente de las ofertas "como servicio" que ganó popularidad desde el crecimiento de Internet en la década de 1990 cuando el software como servicio (SaaS) fue introducido por primera vez.

De manera similar a otros modelos comerciales "como servicio", los datos como servicio brindan a las empresas un mecanismo para administrar los enormes volúmenes de datos que producen todos los días y distribuir esos datos útiles en toda la organización para la toma de decisiones basada en datos.

¿Qué son los datos como servicio (DaaS)?

El componente clave de la estrategia de datos como servicio es el aprovisionamiento bajo demanda de datos de varias fuentes a través de API. Ofrece conjuntos de datos seleccionados o flujos de datos para ser consumidos en una variedad de formatos, frecuentemente unificados a través de la virtualización de datos, y está diseñado para simplificar el acceso a los datos. La virtualización de datos, los servicios de datos, el análisis de autoservicio y la catalogación de datos son solo algunas de las tecnologías de gestión de datos que podrían incluirse en un diseño de DaaS.

En esencia, DaaS ofrece un mecanismo para que las empresas accedan a sus enormes y complicadas fuentes de datos para presentar a los consumidores la información más importante. Cualquier organización que quiera usar datos para crear valor real debe adoptar esta democratización de datos. Con un enfoque más centrado en los datos para las operaciones y los procesos de la empresa, existe una gran posibilidad de monetizar los datos de una organización y crear una ventaja competitiva.

Arquitectura de datos como servicio

Los usuarios empresariales pueden crear dominios o repositorios de datos locales utilizando la arquitectura de datos como un servicio sin poner en peligro la coherencia y la fiabilidad de los datos empresariales. El autoservicio alcanzó su cénit cuando las unidades de negocio prácticamente se liberaron de la TI empresarial. Si se implementa correctamente, los datos como servicio reducen los cuellos de botella de datos, alivianan la carga de trabajo de los equipos de datos empresariales y brindan a los dominios locales la capacidad de cumplir con sus propios requisitos de datos. Además, es un componente crucial de la creciente arquitectura distribuida para la propiedad y administración de datos conocida como "malla de datos".

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Modelo de negocio de datos como servicio

Las mejores prácticas en la recopilación, el monitoreo, la interpretación y la distribución de datos se incorporan a los modelos comerciales de datos como servicio (DaaS) para aprovechar el potencial de desarrollo, inversión, mitigación de riesgos, alineación y ganancias. Los modelos basados ​​en DaaS operan en un ecosistema.

Esto indica que los modelos de datos como servicio (DaaS) tienen éxito en entornos comerciales donde las necesidades del cliente, la accesibilidad de los datos y el desafío particular en cuestión son compatibles, especialmente cuando el cliente encuentra los datos relevantes en los entornos comerciales.

Es peor no tener una idea que recopilar y difundir datos incorrectos o sacar conclusiones de datos que los clientes no pueden usar.

Beneficios de los datos como servicio

Los efectos de los datos como servicio (DaaS) podrían ser enormes. Los datos como servicio pueden explotarse con éxito en beneficio de toda la organización y sus clientes, no solo en términos de ingresos. Las principales ventajas que DaaS puede proporcionar a las empresas con el tiempo incluyen las siguientes:

• Monetización de datos
• Eficiencia
• Oportunidades de innovación
• Toma de decisiones rápida
• Tendencias basadas en datos
• Riesgos más bajos
• Monetización de datos

Hoy en día, la mayoría de las empresas no tienen un problema significativo por no tener suficientes datos. El problema más grande en el mercado hoy en día es operacionalizar y organizar esos datos. Pocos directores ejecutivos se han dado cuenta por completo del valor de sus datos, a pesar de que muchos han realizado importantes inversiones en programas de monetización de datos. DaaS podría ser una herramienta crucial para lograr ese objetivo. Aumentar la disponibilidad de datos puede.

Eficiencia

El gasto de tiempo y dinero en las decisiones equivocadas puede reducirse considerablemente al utilizar todas las diversas fuentes de datos de una empresa, descubrir información y compartir esa información con varios sectores de la empresa para actuar de manera más inteligente. DaaS implica hacer más juicios basados ​​en datos y menos en los instintos, utilizando menos recursos en esfuerzos equivocados y sin sentido. DaaS también puede ayudar a las empresas a crear experiencias de clientes individualizadas mediante el uso de análisis predictivos para comprender los comportamientos y patrones de los consumidores, mejorar el servicio al cliente y cultivar la lealtad de los clientes.

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Oportunidades de innovación

Considere DaaS como una puerta de entrada a la expansión. Cuando los datos son el núcleo de una empresa, la expansión se produce rápidamente. Esto es para que se pueda lograr una mayor innovación con un menor riesgo utilizando técnicas basadas en datos. Las ideas basadas en dichos datos tienen más posibilidades de obtener el apoyo de otras partes de la organización y, en última instancia, tener éxito cuando se hacen realidad cuando los datos confiables están disponibles para los diversos departamentos y equipos que los requieren. Con acceso a datos que respaldan nuevos esfuerzos y fomentan el crecimiento, las ideas pueden despegar más rápidamente.

Toma de decisiones rápida

Para muchas empresas, los datos como servicio (DaaS) ofrecen una oportunidad fantástica de considerar los datos como un activo corporativo crucial para una mejor toma de decisiones estratégicas y una gestión de datos eficiente. Para obtener una imagen completa del negocio, puede incluir fuentes de datos tanto internas como externas, incluidos clientes, socios y fuentes de datos abiertas. 

DaaS también se puede usar para entregar datos rápidamente para análisis que están diseñados específicamente para ello, con API de extremo a extremo que se adaptan a casos de uso comercial particulares. Con la ayuda de un directorio de autoservicio fácil de usar, DaaS puede admitir el acceso a datos de autoservicio al simplificar el acceso de los usuarios comerciales a los datos. Al hacer esto, puede pasar menos tiempo buscando datos y más tiempo analizándolos y tomando medidas al respecto.

Tendencias basadas en datos

Las empresas de hoy enfrentan un problema importante para superar los silos de datos y proporcionar a los equipos los datos que necesitan. Las empresas ahora tienen la opción de suministrar datos integrados desde una gama cada vez mayor de fuentes de datos gracias a DaaS, que promueve una cultura de toma de decisiones basada en datos y democratiza el uso de datos en tareas rutinarias. 

A través de conjuntos de datos reutilizables para el consumo generalizado de datos, DaaS también ayuda a las empresas a administrar la creciente ola de datos y expandir la complejidad de los datos en la actualidad. Estos activos de datos reutilizables pueden fomentar el intercambio dentro y entre empresas, creando una perspectiva unificada de las operaciones de la empresa. DaaS puede ayudar a las empresas a integrar datos en sus actividades comerciales al facilitar el acceso a recursos de datos esenciales.

Riesgos más bajos

Los datos como servicio pueden ayudar a eliminar algunos de los juicios subjetivos que con frecuencia ponen en peligro a las empresas en la toma de decisiones. Los negocios basados ​​en conjeturas fracasan con frecuencia. Las empresas que utilizan un proveedor de DaaS reciben la información que necesitan para tomar las mejores decisiones y tener éxito. Mediante el uso de servicios de datos reutilizables, las empresas pueden acceder, integrar, convertir y entregar datos mediante la virtualización de datos y otras tecnologías, lo que mejora el rendimiento de las consultas y garantiza la seguridad y el control de los datos. DaaS reduce los peligros provocados por vistas de datos contradictorios, incompletos o de baja calidad de esta manera.

Tendencias en datos como servicio (DaaS)

A continuación, puede encontrar algunas tendencias importantes que impulsan el futuro de las soluciones de datos como servicio:

Visualización de datos

Varios negocios nuevos se están moviendo hacia arriba para concentrarse en la visualización de datos, los conocimientos basados ​​en datos y las herramientas de decisión para servir directamente a los analistas de negocios y a los tomadores de decisiones. Las empresas están creando información basada en datos dirigida al usuario final como resultado de la adopción generalizada de sensores, como en los palos de golf que le indican cómo mejorar su swing.

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Automatización

Dado que ahora todo está conectado con todo lo demás, los procesos que antes eran invisibles ahora pueden monitorearse y mejorarse a medida que la información se mueve hacia arriba. Los procesos analógicos y humanos serán reemplazados por todo lo que se pueda automatizar. Cada parte del modelo comercial de una empresa cambiará como resultado de la adopción del diseño de organización basado en datos, ya que todo lo que se pueda digitalizar lo será.

Los puntos de referencia

Cuando desee evaluar qué tan bien se está desempeñando su empresa en comparación con sus competidores, los datos como servicio son una herramienta útil. Las organizaciones pueden usar DaaS para obtener acceso a datos globales y producir informes de evaluación comparativa que pueden contener información sobre la eficacia del liderazgo, la rotación y el éxito financiero.

Desafíos de implementar datos como servicio en su negocio

Los datos como servicio tienen el potencial de ser beneficiosos para muchos casos de uso comercial, pero hay algunos problemas que las empresas deben tener en cuenta antes de invertir.

Al usar DaaS, las empresas primero pueden tener dificultades con la complejidad de los datos. DaaS se ocupa de todos los datos de toda la organización, no solo de un área o problema a resolver. Por lo tanto, la hoja de ruta del proyecto para dicho proyecto debe ser extensa y puede llevar algún tiempo completarla correctamente. Esto es especialmente cierto para las grandes empresas que se están ahogando en datos no estructurados.

De la misma manera, los datos como servicio pueden ser difíciles porque con frecuencia requieren un plan corporativo y pueden requerir orientación del C-Suite. Con frecuencia, hacer que una organización se base más en los datos, desmantelar los silos de datos y democratizar el acceso a los datos son parte de un esfuerzo mayor.

Por último, pero no menos importante, la seguridad debe ser una prioridad clave para cualquier implementación de DaaS debido a la complejidad de las amenazas actuales a la seguridad de los datos. Esto implica asegurarse de que los nuevos componentes de DaaS estén sujetos a las reglas adecuadas de gobierno de datos, seguridad, privacidad y otras reglas de calidad de datos. La documentación y la ubicación de todos los activos de datos deben ser excelentes.

Ejemplos de datos como servicio

Para las empresas que priorizan atender a sus clientes y clientes, DaaS brinda soluciones prácticas y asequibles. Por ejemplo, para distribuir catálogos de piezas en el canal del cliente, Fidelitone, una empresa de gestión de logística y cadena de suministro, utilizó la solución DataStream DaaS de ARI. 

Las mejores empresas de datos como servicio (empresas DaaS)

Los datos como proveedores de servicios que encontrarás a continuación son las iniciativas punteras en el sector.

Datos como servicio: AWS

Sin la necesidad de que desarrollen capacidades de análisis o procesamiento de datos, la plataforma de datos como servicio (DaaS) permite a los proveedores de datos (en AWS Data Exchange) crear y vender bienes y servicios de datos a sus suscriptores de forma inmediata. Los suscriptores pueden cosechar rápidamente los beneficios de sus inversiones en suscripciones de datos al utilizar los datos y servicios que están fácilmente disponibles en DaaS.

La plataforma de datos como servicio ofrece las siguientes características listas para usar según AWS:

• Panel de KPI
• Análisis geoespacial
• Segmentación de clientes: interactiva, basada en atributos definidos por el usuario.
• Agrupamiento – Algorítmico.
• Envío de datos mediante transferencia por lotes

Los proveedores de datos pueden personalizar completamente su servicio en la plataforma DaaS solicitándonos que incluyamos características o funcionalidades adicionales que sus usuarios puedan necesitar.

Datos como servicio: Gartner

La consultoría y la integración de sistemas (C&SI) y los servicios gestionados son la forma en que Gartner define el mercado de los servicios de datos y análisis (D&A). Estos servicios manejan la gestión de datos con fines operativos y analíticos, así como el análisis de datos para potenciar las operaciones comerciales y mejorar los resultados comerciales a través de una mejor toma de decisiones. Las siguientes son las capacidades principales de las soluciones de proveedores en el mercado de servicios de D&A: 

• Diseño de un modelo operativo y estrategia de D&A
• manejo de datos 
• Análisis e inteligencia empresarial (ABI) 
• Ciencia de datos e inteligencia artificial 
• Programa de Gestión de D&A

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Datos como servicio: McKinsey

“Los datos y la analítica representan una oportunidad de crecimiento del 20 %”, Mc Kinsey dice.

Pero para que las organizaciones realmente se beneficien de los datos, deben adoptar un enfoque basado en datos, incluyéndolos en todos los procesos, interacciones y decisiones.

Estas empresas hacen un uso extensivo de sus datos. Presentan productos que se integran a la perfección y ofrecen experiencias altamente individualizadas. Se vuelven más resistentes, escalan nuevos negocios y penetran en nuevos mercados. Además, crean equipos que son capaces de convertir continuamente los conocimientos en crecimiento.

Ayudamos a los clientes a reconocer los beneficios de una transformación de datos rápida y extensa. Creamos los sistemas, los procedimientos y las culturas que transforman los datos y los análisis en nuevas fuentes de ventaja competitiva en colaboración con QuantumBlack, AI by McKinsey y McKinsey Technology.

Datos como servicio: Azure

Con Azure Data Factory, una solución de integración de datos sin servidor completamente administrada, puede combinar todos sus datos. Utilice más de 90 conectores incluidos y libres de mantenimiento para integrar visualmente las fuentes de datos sin pagar extra. Cree procesos ETL y ELT de forma rápida y sencilla sin escribir ningún código en un entorno intuitivo. Para obtener información empresarial, envíe datos integrados a Azure Synapse Analytics.

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Datos como producto vs datos como servicio (DaaP vs DaaS)

Es posible que se pregunte cuál es el problema con DaaS si su empresa ya tiene una tonelada de conjuntos de datos del equipo de datos y se comercializa a sí misma como una empresa basada en datos.

Primero aclaremos las diferencias entre los modelos DaaP y DaaS antes de continuar.

El trabajo del equipo de datos en el paradigma de "Datos como producto" es proporcionar los datos que la empresa necesita para cualquier propósito, incluida la toma de decisiones, el desarrollo de productos personalizados o la detección de fraudes. Eso es todo lo que hay que hacer.

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El modelo DaaP trata los datos de la empresa como un producto y el flujo de datos es unidireccional desde el equipo de datos hacia la empresa.

Las grandes empresas llevan mucho tiempo utilizando este modelo, que no es nada nuevo. Sin embargo, han estado persiguiendo la compensación y se han vuelto más sabios con el tiempo. Los datos como servicio, un nuevo modelo coherente con DaaP, ha comenzado a tomar forma.

Bajo el paradigma de datos como servicio, el equipo de datos trabaja con grupos de partes interesadas para resolver problemas específicos utilizando datos.

Los miembros del equipo de datos están a cargo de brindar información en lugar de filas y columnas y tienen un conocimiento más funcional. También pueden ayudar a ciertos grupos de partes interesadas (como un analista de productos y un analista de marketing).

En lugar de proporcionar herramientas para que otros resuelvan sus propios problemas, el enfoque del equipo de datos en un modelo DaaS es brindar respuestas a las consultas. Una es una asociación centrada en los servicios, mientras que la otra es un SLA centrado en los productos.

Conclusión

A través del servicio de datos, los usuarios pueden acceder a los datos. Dado que el servicio de datos es la única fuente de actualizaciones, es más sencillo realizar un seguimiento de los cambios en los datos, lo que puede mejorar la calidad de los datos. DaaS acelera el acceso a los datos requeridos haciéndolos adaptables pero de fácil acceso. Los usuarios pueden tomar medidas de inmediato sin tener que comprender completamente dónde se almacenan los datos o cómo se indexan. La ventaja más importante de los datos como servicio es la agilidad, que permite a los clientes del servicio reducir el tiempo de comercialización.

DaaS permite a las empresas comprometerse entre los gastos de capital y los costos operativos. Los datos como servicio permiten a las empresas crear servicios sin gastar dinero en los empleados y la infraestructura necesarios para manejar sus datos. Además, DaaS reduce la capacidad de los sistemas de origen, lo que reduce los gastos de licencia, MIPS y hardware. DaaS ayuda a las empresas a reducir los gastos de mantenimiento.

Un proceso central a menudo no se ve interrumpido por los modelos de datos como servicio; más bien, se mejora un flujo de trabajo. La capacidad de agregar valor rápidamente a la organización se ve favorecida por una comprensión profunda de los requisitos de la industria y los viajes de experiencia del cliente. Las empresas de servicios de datos emplean con frecuencia una estrategia de diseño predeterminada para integrarse en los usuarios finales y resolver un problema del cliente claramente establecido porque pocos consumidores solicitan más tableros.

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