You are leaving our main website to go to our chinese website hosted in China. For legal reasons there will not be any links pointing back to the main website.
La mayoría de las empresas de todo el mundo utilizan datos en su día a día para analizar los resultados de negocio, tomar decisiones, involucrar a sus clientes, definir y crear productos, ver las tendencias de previsión y mucho más. Los datos son también un recurso utilizado y consumido entre organizaciones, internas y externas entre sí, para colaborar en planes de negocio, iniciativas y oportunidades conjuntas.
A día de hoy no existe un límite de cómo las empresas pueden interactuar y colaborar con los datos. Sin embargo, estos no aparecen de forma milagrosa en la puerta de nuestra oficina si no que se generan en un lugar de origen para más tarde distribuirse a toda la organización y analizarlos para obtener insights.
¿Qué es el Data Sharing?
Los datos pueden originarse desde las muchas aplicaciones de software que una empresa utiliza en su día a día, desde la actividad de visitantes que acceden en un sitio web, a un dispositivo de Internet de las cosas (IoT) conectado al frigorífico en el hogar, o a un sensor integrado en algo tan sofisticado como el motor a reacción de un avión de aterrizaje.
En 2025 la cantidad de datos generados aumentará hasta los 180 zettabytes.
Hay escenarios potencialmente interminables de creación de datos en el mundo moderno que conocemos. La firma IDC ha estimado que los datos digitales creados en todo el mundo aumentarán a 180 zettabytes en 2025 (un zettabyte es igual a cerca de 1 billón gigabytes). Desafortunadamente, los métodos tradicionales de intercambio de datos requieren mover datos, con todas las complicaciones que esto conlleva.
Muchas organizaciones se han dado cuenta de que podrían mejorar sus operaciones comerciales si tuvieran acceso a datos generados fuera de sus organizaciones ya que es complicado acceder a este tipo de información externa.
Dicho esto, el Data Sharing consiste en proporcionar acceso a datos entre organizaciones dentro de la misma empresa, o entre empresas externas entre sí. La empresa que comparte sus datos se denomina proveedor de datos, la organización que desea utilizar datos compartidos se denomina consumidor de datos. Cualquier empresa puede ser un proveedor de datos, un consumidor de datos o ambos al mismo tiempo.
Las empresas han compartido datos tradicionalmente haciendo una copia de los datos compartidos y enviándolos a los consumidores. A continuación, los consumidores de datos descargan esa información para analizarla o combinarla con sus datos para obtener una visión más profunda de quiénes son sus clientes, cuán eficientemente opera su negocio y hacia qué nuevas industrias se están dirigiendo.
El Data Sharing moderno comparte datos sin moverlos
Pero este proceso es lento, complejo, costoso, y sólo permite mover cantidades limitadas de datos compartidos. El Data Sharing moderno, comparte datos sin moverlos. Un proveedor de datos pone a disposición copias en vivo y de solo lectura de datos a sus consumidores de datos a través del uso compartido moderno de datos en cloud.
Ejemplos de Data Sharing
Estas son solo algunas de las nuevas oportunidades de negocio que el intercambio de datos o Data Sharing en la nube moderna hace posible:
Compartir datos para eliminar silos de datos
Permite desarrollar una única fuente de verdad para todos los datos internos y compartirla entre miles de consumidores de datos a través de cientos de unidades de negocio dentro de una sola empresa.
Intercambio de datos para lograr la eficiencia empresarial
Compartir datos en real time con tus socios comerciales para optimizar costes, agilizar operaciones y proporcionar un servicio de atención al cliente de máxima calidad.
Uso compartido de datos como producto
Proporciona acceso en vivo y directo a sectores de tus datos como un servicio monetizado para que los consumidores puedan enriquecer sus propios datos.
Intercambio de datos como diferenciador de productos
Los proveedores de software-as-aservice (SaaS) pueden ofrecer acceso directo a los petabytes de datos generados desde su actividad de suscriptores de negocio a negocio (B2B). Esos suscriptores pueden realizar un análisis más profundo de sus datos que antes no era posible. Capitalizar estas oportunidades requiere compartir datos con velocidad, potencia, seguridad, gobernanza, y una simplicidad poco comunes (funcionalidades que no están disponibles con los método tradicionales).
Cómo comparten datos las organizaciones
Los enfoques tradicionales requieren esfuerzos laboriosos para unir un mosaico de tareas dispares a la hora de compartir y mover datos. Estos procesos son costosos, crean una sobrecarga manual y limitan la cantidad de datos que una organización puede compartir:
Correo electrónico: un archivo de datos se envía por email del proveedor al consumidor.
Protocolo de transferencia de archivos (FTP): Los archivos de datos son compartidos y descargados entre dos ordenadores o a través de Internet.
Software de extracción, transferencia y carga (ETL): el software ETL extrae datos de la base de datos del proveedor, los transforma y, a continuación, los carga en el sistema del consumidor.
Servicios de intercambio de archivos en línea: Estos son similares a FTP, pero el hecho de compartir y descargar archivos de datos se realiza a través de Internet.
Almacenamiento en la nube: el proveedor almacena datos en la nube y proporciona al consumidor credenciales para acceder a él.
Interfaces de programación de aplicaciones (API): se utiliza una API para iniciar y administrar la transferencia de datos.
Imagina las posibilidades de tener acceso bajo demanda a datos en vivo listos para usar dentro de un entorno seguro y gobernado.
Explorando las posibilidades de Data Sharing
Con el intercambio de datos moderno, las posibilidades son prácticamente infinitas. Por lo tanto, ¿por qué una organización debería explorar nuevas oportunidades de intercambio de datos o Data Sharing?
Te presentamos algunas de las razones más convincentes:
Mejorar la experiencia del cliente.
La realización de ofertas comerciales o minoristas realizando campañas de marketing personalizadas en un mercado digital altamente competitivo requiere una comprensión más profunda de los clientes, competidores y tendencias de la industria.
Optimizar tu negocio
Compartir datos de forma sencilla a través de la multitud de organizaciones que componen tu empresa, y con tus socios comerciales, creando una única fuente de verdad que podría ahorrar miles de millones de dólares mediante la conciliación de las inconsistencias de datos menores.
Crear nuevos activos de negocio a partir de datos.
Los datos que están dentro de un proveedor de datos pueden ser muy valiosos para miles de consumidores de datos externos que no sean competencia. Todo esto puede suceder a través de un modelo de negocio sin esfuerzo y de autoservicio gracias a la simplicidad de compartir cualquier parte de un almacenamiento de datos en la nube moderna que ofrezca un uso compartido de datos moderno.
¿Habías oído hablar alguna vez sobre Data Sharing?
¿Tienes interés en saber más sobre Data Sharing para implementarlo en tu organización?
Referencias: Todos los derechos del contenido reservados a Snowflake Computing.
¡No te pierdas nuestros insights!
Mantente al día en las últimas noticias y eventos
Tu dirección de correo electrónico se utiliza para enviarte la newsletter de Keyrus y para fines de prospección comercial. Puedes utilizar el enlace de opt-out en nuestros correos electrónicos en cualquier momento. Más información sobre la gestión de sus datos y sus derechos.
Continuar leyendo
Blog post
Qué es un modelo predictivo tipo churn y por qué es importante conocer tu tasa de abandono
Conocer el churn rate de tu negocio es imprescindible si quieres garantizar la rentabilidad y sostenibilidad de tu negocio a corto y largo plazo. Los modelos predictivos de tipo churn pueden ayudarte controlarlo y tomar medidas para retener y fidelizar a tus clientes de manera efectiva.
Blog post
5 razones por las que deberías utilizar la analítica predictiva en tu negocio
Tomar decisiones más acertadas y estratégicas, evitar riesgos (o minimizar su impacto), gestionar tus recursos de manera más eficiente, reducir costes o fidelizar mejor a tus clientes son algunas de las ventajas competitivas que puedes obtener gracias al uso de la analítica predictiva.
Blog post
Los 6 pasos imprescindibles que debes seguir para construir tu modelo predictivo
¿Cuáles son los pasos para crear un modelo predictivo? En este artículo, veremos cómo se requiere de una combinación perfecta de técnicas y un poco de intuición para implementarlos de manera exitosa.
Blog post
Cómo explicarle a tu abuela qué es la analítica predictiva en solo 2 minutos
¿Cómo explicar el funcionamiento de esta disciplina que trabaja con algoritmos que consiguen predecir el futuro a través de los datos? Aquí te lo contamos.
Opinión de experto
"Las empresas han encontrado en los datos a un grandísimo aliado"
Entrevista de la revista Woman a Kathy Contramaestre, Managing director de Keyrus.
Blog post
Keyrus Magazine 2022, el mejor contenido del año
Aquí llega un recopilatorio de nuestro mejor contenido y de las entrevistas a nuestros managing directors, el equipo de marketing, presales y delivery y secciones exclusivas con nuestros expertos en Retail, Seguros, Turismo, Energía y Manufacturing
Blog post
Científicos vs. Analistas de datos: ¿Quién es quién?
¿No se ocupan ambos de trabajar con ordenadores, números y algoritmos sin parar? Bueno, eso es un poco verdad. Pero la realidad es que ambos son dos perfiles muy distintos y en este artículo vamos a conocer sus diferencias.
Opinión de experto
Filtrado colaborativo y filtrado basado en contenido
Técnicas utilizadas en los modelos de filtrado colaborativo y basado en contenido.
Opinión de experto
Spotify y Netflix, los dioses de los modelos de recomendación
Los sistemas de recomendación han logrado cambiar la forma en la que consumimos nuevos contenidos y descubrimos productos nuevos.
Blog post
El as bajo la manga de los decision makers
El Data Science se convirtió en el as bajo la manga de los decision makers tras la pandemia y ahora son unos players destacados de la partida que cuentan con más recursos que antes para hacer frente a un mercado más digitalizado y más competitivo.