Análise em Nuvem: Motivos Para Engajar no Analytics

Análise em Nuvem: Motivos Para Engajar no Analytics 

A análise em nuvem ganha maior espaço a cada dia que passa, conforme aumenta o número de empresas que migram seus dados para cloud a fim de usufruir de toda a confiabilidade de infraestrutura oferecida por ela. De acordo com previsões do Gartner, os investimentos em TI mudarão dos meios “tradicionais” e passarão para os serviços em nuvem, fazendo com que mais de um trilhão de dólares que seriam investidos em TI nos próximos 5 anos sejam afetados pela migração. 

O reflexo da versatilidade, agilidade, facilidade e segurança do cloud computing já pode ser observado. Isso porque a nuvem permite que as empresas tenham uma plataforma de Analytics que acompanha e atende suas necessidades atuais e futuras. Continue a leitura e entenda porque sua empresa precisa fazer parte desta realidade, conhecendo os serviços de cloud computing disponíveis, suas vantagens e todo o poder que a análise em nuvem pode te entregar!

SaaS, PaaS e IaaS 

A possibilidade de usar recursos computacionais sem ter que investir pesado em uma infraestrutura que pode se tornar obsoleta depois de um tempo foi uma das grandes inovações que a nuvem trouxe ao mercado de TI. Com ela, é possível contratar recursos de acordo com a demanda, pagando apenas o que é utilizado na modalidade de serviço contratada. As modalidades normalmente oferecidas são: SaaS (Software as a Service), PaaS (Platform as a Service) e IaaS (Infrastructure as a Service).  

Os SaaS atuam na camada onde os usuários interagem com a nuvem, alimentando com dados, os editando e visualizando informações. Os PaaS são plataformas montadas e prontas para serem utilizadas da forma que cada empresa quer, como um sistema de contabilidade, logística, vendas ou hospedagem de sites, por exemplo. 

Já os recursos IaaS são ferramentas da cloud computing totalmente configuráveis, que podem ter servidores, armazenamento, processamento e acessibilidade dimensionados de acordo com as demandas de cada empresa. É como uma infraestrutura de hardware funcional própria para instalar sistemas, softwares e aplicativos de toda uma organização, só que hospedada na nuvem.

Vantagens do Cloud Computing

Nesta era da transformação digital, já está muito evidente que os serviços de cloud computing aumentam a produtividade ao mesmo tempo que reduzem custos operacionais, além de permitir análises e computação de dados diretamente na camada da nuvem e lidar com armazenamento e processamento de dados. As organizações que investem em Analytics obtêm os seguintes benefícios: 

  • Escalabilidade – análises e despesas de armazenamento e processamento dimensionadas conforme o necessário; 
  • Operações simplificadas – é possível otimizar processos de BI para que a obtenção de insights seja mais eficiente e ágil no processo decisório; 
  • Fácil acesso e impulsionamento da colaboratividade – os aplicativos utilizados para compartilhamento de arquivos possibilitam que os colaboradores compartilhem informações e colaborem entre si em tempo real, com acesso remoto e facilitado; 
  • Segurança das informações, processos e governança de dados – a análise em nuvem entrega um controle mais preciso do acesso às informações da empresa e permite que os recursos de auditoria sejam aprimorados com dados mais precisos da organização; 
  • Redução de custos – para realizar o Cloud Analytics, não é preciso de hardware, equipamentos, data centers ou atualizações manuais e contínuas, resultando em uma economia significativa com orçamento mais flexível, uma vez que existem vários modelos de assinatura. 

O Poder da Análise em Nuvem Para Sua Empresa

A arquitetura utilizada para a análise em nuvem consegue absorver informações dos usuários, dados internos e Big Data, além de extraí-las, transformá-las e carregá-las (ETL) para data lakes e/ou outros bancos de dados na nuvem, as organizando e otimizando processos continuamente por meio de Machine Learning. Depois disso, essas informações são disponibilizadas para os usuários por meio de dashboards. Veja qual o papel de cada parte desta arquitetura que empodera as empresas com informações qualificadas, seguras e organizadas para a tomada de decisão: 

  • ETL – extrair, transformar e carregar dados: Responsável por extrair, transformar e carregar os dados para que seja possível definir a qualidade dessas informações e transformar esses dados em informações qualificadas, ou seja, confiáveis e de fácil entendimento;
  • Armazenamento de dados é essencial para a análise em nuvem: Os dados são armazenados em um ou mais data lakes para que a governança de dados tenha a capacidade de transformar um enorme volume de informações organizacionais em inteligência para a evolução dos negócios;  
  • Apresentação dos dados a quem precisa (dashboards): Depois que os dados são armazenados, tratados, qualificados e preparados, a arquitetura de análise em nuvem contém as ferramentas que dispõem essas informações de maneira simples, intuitiva e de fácil usabilidade para os usuários;  
  • Machine Learning: Com essa tecnologia, os computadores conseguem aprender, a partir do que os usuários procuram, a fazer associações de diferentes informações e gerar respostas a partir do processamento dos dados introduzidos no data lake por meio do ETL.  

Papel do Machine Learning na Análise em Nuvem

Os algoritmos que regem o Machine Learning são desenvolvidos a partir das informações que serão analisadas e das respostas esperadas na conclusão das análises de uma forma que o sistema possa, com o tempo, criar seus próprios padrões, pesquisas, análises e/ou perguntas e entregar o que os usuários procuram.  

Desta forma, é possível que diversos modelos sejam “treinados” em blocos de informações antes de serem efetivamente implementados. De uma maneira resumida, uma aplicação ou software com Machine Learning é um programa que se aprimora por conta própria e progressivamente de acordo com o número de experiências que é exposto em seu “treino”. Assim, as empresas que apostam nessa tecnologia, obtêm as seguintes vantagens: 

  • Agilidade nos processos de elaboração de MVPs ou projetos; 
  • Pay-per-use – o Machine Learning integrado com cloud computing possui diversos volumes de processamentos diferentes. Assim, é possível pagar apenas pela quantidade necessária para cada fase de operações; 
  • Economia com infraestrutura, pois os processos e ambientes virtuais já estão automatizados, armazenados e disponíveis na nuvem; 
  • Escalabilidade – máquinas disponibilizadas conforme a demanda, tornando possível escalar uma aplicação com rapidez e facilidade. 

Análise em Nuvem Requer Parceiros Experientes

Como você pode observar, a análise em nuvem, apesar de dispensar toda a complexidade de investir e manter uma infraestrutura própria de armazenamento e processamento de dados, requer a inteligência e experiência de profissionais qualificados para fazer tudo isso acontecer, garantindo a qualidade, segurança, disponibilidade e acesso às informações que serão utilizadas como inteligência para os negócios. 

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