Cloud Analytics

Soluciones

Cloud Analytics: tecnología para una estrategia basada en los datos

La computación Cloud es un modelo tecnológico caracterizado por la utilización de recursos tecnológicos compartidos (infraestructuras, aplicaciones, servicios, …) mediante un acceso público y ubicuo ofrecido por proveedores especializados que permiten un aprovisionamiento rápido de los recursos a través de internet, mediante un modelo de pago por uso que se complementan con otros servicios tecnológicos complementarios de valor.

Los proveedores Cloud, proporcionan diferentes tipos de servicios:

  • Infraestructure as a Service (IaaS): el proveedor proporciona la gestión de máquinas virtuales (redes, almacenamiento, servidores, virtualización) y nosotros deberemos gestionar el resto de elementos (sistemas operativos, middleware, aplicaciones, etc.), siendo responsabilidad nuestra la escalabilidad y adaptación a la demanda.
  • Platform as a Service (PaaS): el proveedor Cloud ofrece un entorno completamente gestionado donde nosotros sólo tenemos que preocuparnos de nuestras aplicaciones y datos. El proveedor se encarga de asignar los recursos necesarios para garantizar la escalabilidad y adaptación a la demanda de forma automática y transparente. 
  • Software as a Service (SaaS): se trata de software diseñado para usuarios finales, que corre en la nube.

Las capacidades Platform as a Service son las más interesantes para proyectos de Analytics, y en las que vamos a aprovechar al máximo la potencia y flexibilidad de la tecnología Cloud.

Cloud Analytics

Estrategia basada en datos y Cloud Computing

En las compañías crece la cultura del dato. Se da más valor a la analítica de datos para apoyar a la toma de decisiones, mejorar procesos de negocio o la relación con los clientes. Estas iniciativas son decisivas y la tecnología Cloud aporta la agilidad necesaria para dar respuesta a las crecientes necesidades de analítica de datos.

Una compañía basada en datos requiere el almacenamiento de grandes cantidades de información. La tecnología Cloud facilita la creación de lagos de datos con almacenamiento ilimitado, al tiempo que ofrece servicios PaaS para la gestión y consulta de dichos datos.

La creación de modelos de Machine Learning o de Inteligencia Artificial requiere de grandes capacidades de cómputo durante la fase de entrenamiento. Esta necesidad ocurre de forma periódica, por lo que no tendría sentido disponer de dichas capacidades de forma continua. Mediante la tecnología Cloud somos capaces de proveer esas capacidades de un modo rápido y sencillo, en el momento que las necesitamos.

El uso de dichos modelos, en ocasiones requerirá una ejecución en streaming o tiempo real, que debe adaptarse dinámicamente a la demanda. La tecnología Cloud facilita la creación de este tipo de arquitecturas mediante el uso de computación “Serverless”.

Además, los proveedores de tecnología Cloud incluyen, servicios específicos de Inteligencia Artificial para tareas habituales (procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de imagen y vídeo, reconocimiento de voz, etc.) que facilita la integración de este tipo de capacidades analíticas.  

Proveedores Cloud

Los tres principales proveedores Cloud actualmente son:

Cloud Analytics

Los servicios proporcionados son similares, pero todos tienen sus capacidades diferenciales. Es habitual trabajar con un único proveedor, pero sería factible combinarlos, si queremos aprovechar lo mejor de cada uno.

Cuando utilizamos plataformas Cloud, corremos riesgo de “vendor lock-in”, dependiendo de los servicios que utilicemos, pero todas soportan soluciones Open Source disponibles para Analytics (Python, R, Spark, Tensorflow, etc.). Es posible migrar este tipo de soluciones entre servicios Cloud sin grandes complicaciones.

Cloud Computing: ¿la solución definitiva?

La nube ha supuesto una revolución en muchos ámbitos, especialmente en Analytics y Big Data. La tecnología Cloud aporta grandes ventajas, y utilizada de la forma adecuada, nos aporta todas las garantías de seguridad.

Sin embargo, hay casos concretos en los que una solución On Premise puede ser más adecuada que una solución Cloud. Por ejemplo, si se pretende hacer análisis de datos, con volúmenes reducidos, no se esperan grandes requerimientos de capacidad de cómputo o existen fuertes dependencias con sistemas legacy; en esos casos, teniendo en cuenta los costes de puesta en marcha de una solución Cloud y la ingesta de los datos necesarios podría ser más recomendable optar por una arquitectura On Premise.

En Deloitte Analytics, creemos que la tecnología Cloud juega un papel fundamental en la transición de las organizaciones hacia un enfoque Data-Driven. Nuestra experiencia en el desarrollo de proyectos analíticos para nuestros clientes en entorno Cloud nos permite diseñar la arquitectura más adecuada para cada caso de uso, con todas las garantías de seguridad y confidencialidad.

Contacto

Gonzalo Pezzi
Specialist Lead – Analytics
gpezzi@deloitte.es