¿Qué son los datos como servicio (DaaS) en la industria tecnológica?

Los datos son cada vez más importantes para las empresas de todo el mundo. ¡Tanto es así que incluso se le llama el nuevo «petróleo» en los tiempos modernos con empresas que pueden extraer este recurso convirtiéndose en las más ricas del mundo! Sin embargo, incluso si las empresas pueden recopilar y analizar sus datos y obtener algunos conocimientos, no les diría mucho, ya que tienen menos del 1% de los datos mundiales individualmente. (¡A menos que sean Google, Facebook, etc., por supuesto!) Por lo tanto, las empresas necesitan más datos para tomar decisiones relevantes en el clima actual. Pero, ¿de dónde obtener los datos?

¡Ahí es donde entran los datos como servicio (DaaS) ! Permite a las empresas obtener los datos que necesitan y también mejorar su análisis de datos, reducir el tiempo para obtener información sobre los datos y aumentar la confiabilidad de sus datos. Pero, ¿qué es esto de los “datos como servicio”? Primero intentemos responder esta pregunta antes de pasar a sus modelos de precios, ventajas y desventajas.

¿Qué son los datos como servicio?

Los datos como servicio (DaaS) se están convirtiendo en un concepto popular con la llegada de los servicios basados ​​en la nube. DaaS es proporcionado por proveedores de datos que utilizan la computación en la nube para proporcionar servicios de almacenamiento, procesamiento de datos, integración de datos y análisis de datos a empresas que utilizan una conexión de red. Por lo tanto, las empresas pueden utilizar los datos como servicio para comprender mejor a su público objetivo utilizando datos, automatizar parte de su producción, crear mejores productos de acuerdo con la demanda del mercado, etc. Todas estas cosas a cambio aumentan la rentabilidad de una empresa que en a su vez les da una ventaja sobre sus competidores.

Los datos como servicio son similares al software como servicio, la infraestructura como servicio, la plataforma como servicio, etc., que son todos servicios comunes de los que todos han oído hablar en el mundo de la tecnología. Sin embargo, DaaS es comparativamente nuevo y está ganando popularidad solo ahora. Esto se debe en parte a que los servicios básicos de computación en la nube proporcionados por las empresas inicialmente no estaban equipados para manejar las cargas de datos masivas que son una parte necesaria de DaaS. En cambio, estos servicios solo podían administrar el almacenamiento básico de datos en lugar del procesamiento y análisis de datos a gran escala. Además, antes era difícil administrar grandes volúmenes de datos a través de la red, ya que el ancho de banda era limitado. Sin embargo, estas cosas han cambiado con el tiempo y ahora, el almacenamiento en la nube de bajo costo y el aumento del ancho de banda han hecho que los datos como servicio sean la próxima gran novedad.

Se estima que DaaS será utilizado por alrededor del 90 % de las grandes empresas para generar ingresos a partir de los datos para 2020. Los datos como servicio también permitirán que los diferentes departamentos de las grandes empresas compartan datos fácilmente entre sí y obtengan información procesable, incluso si no lo hacen. No tiene la infraestructura de datos interna para administrar esta hazaña. Por lo tanto, DaaS hará que compartir datos para las empresas sea mucho más fácil y rápido en tiempo real, lo que, a su vez, aumentará la rentabilidad de una empresa.

Modelos de precios para datos como servicio

Las empresas que brindan datos como servicio también establecen modelos de precios basados ​​en el acceso a los datos requerido por sus clientes. Estos modelos de precios generalmente se dividen en dos formas, modelos basados ​​​​en volumen y modelos basados ​​​​en tipos de datos. Veámoslos con más detalle:

1. Modelos basados ​​en volumen

En los modelos basados ​​en volumen, los proveedores de datos cobran a sus clientes en función del volumen de datos. Estos modelos se dividen a su vez en precios basados ​​en la cantidad y servicios de pago por llamada . Para la fijación de precios basada en la cantidad, los proveedores de datos cobran en función de la cantidad de datos que una empresa desea utilizar. Si bien este es el método de fijación de precios más fácil, no logra manejar la situación cuando el valor de los datos excede su precio. Los proveedores de datos también pueden utilizar el enfoque de «manguera contra incendios», en el que ofrecen una cantidad ilimitada de datos a las empresas por un precio determinado. Además de la fijación de precios basada en la cantidad, los proveedores de datos también pueden utilizar servicios de pago por llamada. Estos son mejores cuando las empresas requieren una menor cantidad de datos y los proveedores de datos simplemente cobran por cada llamada a la API por parte de la empresa.

2. Modelos basados ​​en tipos de datos

En los modelos basados ​​en tipos de datos, los proveedores de datos cobran a sus clientes según el tipo de datos que requieren en lugar del volumen de datos que utilizan. Por lo tanto, los datos tienen un precio de acuerdo con sus atributos y los datos más complejos o detallados pueden ser más caros. Algunos ejemplos de los tipos de datos pueden ser datos geográficos, datos históricos, datos médicos, datos financieros , etc. Pero, en términos generales, es mejor para los proveedores de datos si combinan los modelos de precios basados ​​en el volumen y el tipo de datos y cobran en función de la cantidad y el tipo de datos. Esto garantizará que tanto los proveedores como las empresas de sus clientes obtengan el mayor beneficio de los datos como servicio.

¿Cuáles son las ventajas de los datos como servicio?

1. Tiempo mínimo de configuración

Los datos como servicio requieren un tiempo de configuración mínimo, ya que las empresas pueden comenzar a almacenar y procesar de inmediato los datos de los proveedores de datos. Las empresas también acceden a los datos de un proveedor externo, lo que significa que los datos ya están organizados y listos para usar. Por lo tanto, las empresas no necesitan dedicar tanto tiempo a la recopilación y limpieza de datos como lo harían si recopilaran los datos desde cero. Esto es especialmente útil para aquellas empresas que no tienen el análisis de datos y el aprendizaje automático como su negocio principal, pero solo quieren aprovechar los datos para permitir una mejor toma de decisiones en su dominio.

2. Ahorro de costos

La implementación de la gestión de datos desde cero es costosa, pero este gasto se reduce mediante el uso de datos como servicio. La mayoría de los proveedores de DaaS tienen planes de suscripción específicos para empresas que se pueden comprar a un precio fijo según el volumen o el tipo de datos. Esto significa que una empresa no necesita financiar mecanismos de recopilación de datos cada vez más complejos, sino que puede comprar lo que quiera y pagar solo por eso. Las empresas también pueden decidir los recursos que desean asignar a los datos y aumentarlos o disminuirlos según sea necesario.

3. Facilidad de uso

Es relativamente fácil para las empresas implementar datos como servicio en lugar de recopilar, limpiar y analizar datos desde cero. La mayoría de las empresas que ofrecen DaaS tienen paquetes creados previamente de diferentes servicios de datos en función del tipo o volumen de datos que otras empresas pueden comprar. Las empresas también pueden acceder fácilmente a los datos porque la arquitectura de datos para DaaS es bastante simple. Además de eso, si la empresa necesita cambiar sus requisitos de datos o cambiar los datos geográficamente o realizar cualquier otra modificación de datos, son relativamente fáciles de implementar.

4. Opciones de escalabilidad

Los datos como servicio son más escalables que un sistema de datos basado en una empresa individual, ya que las empresas pueden decidir cuántos recursos asignar al análisis de datos y aumentarlos o disminuirlos. Las empresas pueden comenzar con proyectos más pequeños usando DaaS solo para ver si los datos son útiles. Y más adelante, cuando las empresas tengan más confianza en sus proyectos y estén más informadas con sus datos, siempre podrán escalar sus proyectos a medida que las demandas corporativas cambien con el tiempo.

¿Cuáles son las desventajas de los datos como servicio?

1. Seguridad reducida

Los proveedores de datos deben compartir sus datos con las empresas que requieren los datos como servicio. Sin embargo, esto hace que los datos sean vulnerables, ya que deben trasladarse de la infraestructura de la nube al almacenamiento local a través de la red. Los datos no son tan seguros como lo habrían sido si simplemente se almacenaran en el almacenamiento local detrás de los firewalls y no se movieran. Por lo tanto, las empresas deben proporcionar medidas de seguridad adicionales para el almacenamiento de datos y el tránsito de datos entre diferentes servidores para garantizar que los datos no sean robados, compartidos de manera incorrecta o manipulados.

2. Creciente dependencia de terceros

Los datos como servicio por defecto implican que las empresas dependen de sus proveedores de servicios para que les proporcionen los datos que necesitan para el análisis de datos de acuerdo con los requisitos de su empresa. Si bien esto no es algo malo, ya que las empresas obtienen muchos beneficios y conocimientos con una inversión mínima en DaS, significa que las empresas pueden sufrir si hay problemas de comunicación o errores en los datos o cualquier otro problema entre ellos y sus proveedores de servicios. .

3. Capacidades limitadas

Los proveedores de datos proporcionan datos a las empresas en función de las ganancias financieras y el tipo de datos que requieren las empresas. Sin embargo, pueden limitar las herramientas que las empresas pueden usar para extraer significado de los datos. Los proveedores de DaaS se aseguran de que las empresas solo puedan usar las herramientas proporcionadas por ellos en los datos y no sus herramientas o soluciones de análisis de datos individuales. Sin embargo, si las empresas recopilan sus datos, son libres de analizarlos como quieran para obtener información procesable. Por lo tanto, las empresas deben asegurarse de usar DaaS solo cuando los beneficios superen los costos de desarrollar sus sistemas de recopilación y análisis de datos.

4. Mayores tiempos de transferencia de datos

Los datos como servicio implican la transferencia de grandes cantidades de datos de los proveedores de datos a las empresas clientes. Sin embargo, esto puede llevar mucho tiempo debido a las limitaciones de ancho de banda. Esto puede crear serios problemas de tiempo para las empresas que necesitan transferir datos con frecuencia hacia y desde la infraestructura de la nube DaaS y hacia el almacenamiento local de la empresa. En tales situaciones, la compresión de datos y la computación perimetral se pueden utilizar para aumentar las velocidades de transferencia de datos y reducir el tiempo requerido.