Como o Cloud Analytics integra e gerencia dados

cloud analytics

As organizações precisam de informações confiáveis para tomarem decisões rápidas e assertivas e elaborarem planejamentos que permitam o crescimento organizacional de modo mais seguro. 

Como fazer isso? A resposta é investir em Cloud Analytics, que integra e gerencia dados para que organizações saiam do escuro e guiem seus negócios com base em informações relevantes geradas em seu ambiente – e que, muitas vezes, acabam sendo esquecidas ou usados de forma inadequada ou incompleta. 

Confira neste artigo como o Cloud Analytics oferece governança e mobilidade, gerando valor aos seus negócios. 

Investimentos de TI direcionados à computação em nuvem 

Cada vez mais empresas estão migrando seus dados para a Nuvem, tendo como intuito aproveitar a escalabilidade e a confiabilidade que a infraestrutura oferece. Tanto que o Gartner prevê que os investimentos em TI mudarão consistentemente das ofertas de TI tradicionais para os serviços de nuvem. 

A organização, uma das mais respeitadas no mundo quando o assunto é pesquisa e consultoria, também afirma que mais de um trilhão de dólares investidos em TI serão direta ou indiretamente afetados pela migração para a Nuvem nos próximos cinco anos. 

Já a Tableu, empresa de plataforma de análises, considera que conexões com dados hospedados na nuvem aumentaram em 28% somente nos últimos 15 meses. 

O interesse por essa tecnologia se explica em função dos inúmeros benefícios que ela oferece, entre eles: 

  • Conectividade e Mobilidade 
  • Escalabilidade e elasticidade 
  • Redução de custos 
  • Descentralização da TI 
  • Alta Disponibilidade 
  • Suporte e Manutenção Centralizados 
  • Atualizações periódicas 
  • Encontrar respostas e obter insights mais rapidamente 

Para isso, a Computação em Nuvem oferece: 

  1. SaaS (Software Como Serviço) – oferta que permite aos usuários acesso a soluções baseadas em nuvem, evitando que a empresa instale aplicativos em dispositivos locais;
  2. PaaS (Plataforma Como Serviço) – disponibilização de uma plataforma em nuvem onde podem ser desenvolvidos e gerenciados todos os softwares da organização; 
  3. IaaS (Infraestrutura Como Serviço) – oferece aos usuários acessos a recursos como servidores, armazenamento e redes para que as empresas usem seus próprios aplicativos e plataformas dentro da infraestrutura de um provedor de serviços; 
  4. IPaaS (Plataforma de Integração Como Serviço) – refere-se à integração de ambientes, processos, serviços para que a organização utilize de modo pleno os benefícios de Cloud Computing. 

Com o armazenamento de dados em Nuvem se tornando uma forte tendência, é natural que a infraestrutura atraia aplicativos e serviços para onde estão armazenados. E com a quantidade e agilidade que são produzidos, é preciso ter um controle eficiente para conseguir separar aqueles que são relevantes dos que devem ser descartados e, ainda, saber extrair as informações certas para serem usadas em benefício da organização. 

Nesse cenário, sua plataforma de Analytics deve acompanhar e atender às necessidades atuais e futuras do seu negócio, provendo maior escalabilidade, velocidade de implantação, consumo de informações e conectividade com seus dados. 

A demanda por serviços em nuvem e o papel do Cloud Analytics 

Antes de mais nada é importante conceituar o Cloud Analytics. Trata-se do uso de recursos de computação para analisar dados sob demanda, colaborando para simplificar o processo de inteligência criado para coletar, integrar, analisar e apresentar insights que permitam aprimorar a tomada de decisões. 

Seu funcionamento possibilita que uma empresa use as ferramentas avançadas de análise de dados, disponíveis nas plataformas de nuvem, para fazer o estudo de grandes quantidades de dados. 

No entanto, o Cloud Analytics oferece desafios que precisam ser superados para garantir todas as suas vantagens. Os principais são: 

  • Descoberta de dados e a forma como a empresa gerencia todos os novos tipos de informações; 
  • Ingestão de dados ou a maneira pela qual a companhia conecta todos seus dados em silos de SaaS e sistemas locais; 
  • Curadoria de dados, isto é, definir uma abordagem sistemática para integração e gerenciamento de dados; 
  • Acesso e preparação dos dados, tendo em vista a capacidade das equipes de negócio de usar essas informações de modo correto; 
  • Governança de dados, permitindo saber onde estão e para que estão sendo utilizados; 
  • Integração de dados entre nuvens, garantindo cumprimento dos SLAs para fornecer e processar dados para o negócio. 

Ter certeza de que os seus dados são de qualidade é um problema que afeta cerca de 60% das empresas, afirma o IDC. Enquanto a área comercial precisa usar as informações para gerar mais negócios para a empresa e a TI precisa descobrir meios de migrar para nuvem sem correr riscos, cientistas de dados precisam ter certeza da confiabilidade das informações para efetuar análises que nortearão as estratégias organizacionais. 

Essa dificuldade só aumenta, à medida que mais dados, aplicações analíticas e infraestrutura de suporte são movidos para mais de uma Nuvem – o que ocorre em 80% das empresas, segundo o Gartner – e quando entram em cena os metadados. 

O fato é que, sem visibilidade, não é possível usar de forma inteligente as informações de uma organização. Como resolver essa difícil equação? Descubra no próximo tópico. 

Cloud Analytics: a solução para múltiplos problemas  

Como já mencionamos, toda organização possui uma quantidade enorme de dados que precisam ser transformados em informações estratégicas para os diversos setores da empresa.  

Contar com uma plataforma inteligente de dados é a resposta para essa necessidade, seguindo três etapas básicas – elas servem para qualquer tecnologia, usuário, informação, mesmo quando usam mais de uma nuvem. 

Etapa 1 – Integração de dados 

Esse processo do Cloud Analytics envolve integração sem código; ingestão em massa de arquivos, banco de dados e streaming; otimização push-down; dimensionamento sem servidor e elástico, processamento baseado em Spark na nuvem e processamento de fluxo; comunicação entre cientistas de dados e equipe operacional (MLOps) e ampla conectividade. 

Etapa 2 – Qualificação dos dados 

Aqui o trabalho é identificar quais informações são relevantes. Para isso, criam-se perfil de dados, regras de qualidade e dicionários para gerenciar listas de valores.  

Também é preciso efetuar processos de limpeza, padronização, análise, verificação e eliminação de dados repetidos, bem como a consolidação, integração e análise de qualidade das informações. 

Etapa 3 – Gestão do Metadados 

Elemento chave para o processo de governança de dados, a gestão de metadados inclui verificação e entendimento do impacto da descoberta dessas informações. Também oferecem relatórios de linhagem de dados de ponta a ponta, visando análise e melhoria em processos e procedimentos. 

Fica claro que os benefícios do Cloud Computing se expandem através de todos os setores da empresa, gerando maior produtividade e segurança, bem como redução de custos, entre outros. 

Na Tenbu, transformamos dados em insights inteligentes, usando soluções AWS, Azure e Google Analytics.  

Fale com um de nossos especialistas e explore todos os benefícios do Cloud Analytics para gerar valor ao seu negócio. 

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