¿Por qué la computación en la nube es importante en la ciencia de datos?

Imagine una pequeña empresa que quiere utilizar el análisis de datos para mejorar sus servicios y obtener una ventaja sobre sus competidores. Esta empresa genera algunos datos, pero también accede a datos de fuentes de terceros para obtener información. Pero la pregunta es ¿cómo aprovechar estos datos? ¡Después de todo, esta pequeña empresa no es Google ni Facebook! No tiene los recursos ni las capacidades financieras para almacenar grandes cantidades de datos en servidores locales para el análisis de datos. ¡Así que Cloud Computing actúa como el salvador! Incluso antes de que esta empresa pueda utilizar la ciencia de datos , primero debe centrarse en la computación en la nube.

Pero, ¿se pregunta cuál es el papel de la computación en la nube en esto? ¿Qué importancia tiene para la ciencia de datos? Llegaremos a eso en este artículo, pero primero, ¡veamos qué es la computación en la nube!

¿Qué es la computación en la nube?

La computación en la nube permite a las empresas acceder a diferentes servicios informáticos como bases de datos, servidores, software, inteligencia artificial, análisis de datos, etc. a través de Internet, lo que en este caso se denomina nube. Estas empresas pueden ejecutar sus aplicaciones en los mejores centros de datos del mundo con costos mínimos. Esto también asegura que las pequeñas empresas o aquellas en economías emergentes puedan usar esta tecnología para proyectos ambiciosos y complejos que de otro modo serían bastante costosos. Y esto también es cierto en el dominio de la ciencia de datos. La informática en la nube ha hecho que el análisis y la gestión de datos sean mucho más simples para los científicos de datos. ¡Veamos cómo!

¿Por qué es importante la computación en la nube en la ciencia de datos?

Imaginemos por un segundo que no existiera la computación en la nube para la ciencia de datos. Luego, las empresas tendrían que almacenar datos localmente en servidores y cada vez que un científico de datos necesitara realizar un análisis de datos o extraer alguna información de los datos, tendrían que transferir los datos a su sistema desde los servidores centrales y luego realizar el análisis. ¿Te imaginas las complicaciones en esto? Esto no es solo un poco de datos, ya que el análisis de datos por parte de las empresas utiliza un gran volumen de datos.

Además, es muy costoso crear servidores para los datos y, si bien las grandes empresas pueden administrar esto fácilmente, es muy diferente para las empresas más pequeñas. Estas empresas más pequeñas no pueden usar servidores ya que requieren espacio para mantenerlos. Estos servidores requieren mantenimiento y mantenimiento constantes y también requieren copias de seguridad en caso de que algo salga mal. Tener servidores también requiere una gran planificación y también puede suceder que las empresas obtengan más o menos servidores de los que necesitan según sus requisitos de datos. ¡Y aquí es donde entra en juego la computación en la nube! Las empresas pueden usar la nube para alojar sus datos y ya no necesitan preocuparse por los servidores, ¡ya que este es el dolor de cabeza del proveedor de la nube ahora!

La computación en la nube ha democratizado los datos de una manera única en estos tiempos. Ahora, las empresas más pequeñas pueden realizar análisis de datos y competir con multinacionales más grandes en el mercado sin preocuparse por los costos desorbitados asociados con la ciencia de datos. De hecho, la ciencia de datos con computación en la nube se ha vuelto tan popular ahora que ha dado a luz a los datos como servicio (DaaS).

¿Qué son los datos como servicio?

Los datos como servicio (DaaS) se están convirtiendo en un concepto popular con la llegada de los servicios de datos 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 debido a la creciente necesidad de computación en la nube en la ciencia de datos. Pero la popularidad de Daas está aumentando ahora debido al hecho de que los servicios básicos de computación en la nube proporcionados por las empresas no estaban equipados inicialmente 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,

De hecho, 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 datos procesables. conocimientos incluso si no tienen la infraestructura de datos interna para gestionar 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.

Plataformas de computación en la nube para ciencia de datos

1. Servicios web de Amazon

Amazon Web Services es una plataforma de computación en la nube que es una subsidiaria de Amazon. Se lanzó en 2006 y actualmente es una de las plataformas de computación en la nube más populares para la ciencia de datos. AWS ofrece varios productos para análisis de datos que incluyen Amazon QuickSight (servicio de análisis empresarial), Amazon RedShift (almacenamiento de datos), AWS Data Pipeline, AWS Data Exchange y Amazon Kinesis (análisis de datos en tiempo real), Amazon EMR (procesamiento de big data) , etc. Amazon Web Services también proporciona productos para bases de datos que incluyen Amazon Aurora (base de datos relacional) y Amazon DynamoDB (base de datos NoSQL). Algunas de las empresas más populares que utilizan AWS incluyen Netflix, NASA, etc.

2. Nube de Google

Google Cloud Platform es una plataforma informática en la nube proporcionada por Google. Proporciona la misma infraestructura para las empresas que el propio Google utiliza en sus productos internos, como Google Search, YouTube, Gmail, etc. Google Cloud ofrece varios productos para el análisis de datos que incluyen BigQuery (almacén de datos), Dataflow (análisis de transmisión), Dataproc ( Ejecución de Apache Hadoop, clústeres de Apache Spark), Looker (análisis de inteligencia empresarial), Google Data Studio (paneles de visualización, informes de datos), Dataprep (preparación de datos), etc. 

3. Microsoft Azure

Microsoft Azure es una plataforma de computación en la nube creada por Microsoft. Se lanzó inicialmente en 2010 y es una popular plataforma de computación en la nube para la ciencia y el análisis de datos. Algunos de los productos de Microsoft Azure para análisis de datos son Azure Synapse Analytics (Análisis de datos), Azure Stream Analytics (Análisis de transmisión), Azure Databricks (Análisis de Apache Spark), Azure Data Lake Storage (Lago de datos), Data Factory (Integración de datos híbridos) , etc. Microsoft Azure también tiene soporte para bases de datos que incluyen Azure Cosmos DB (base de datos NoSQL), Azure SQL Database (base de datos SQL), etc.