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Descubramos cómo el Data Sharing Moderno permite una colaboración en tiempo real, qué tecnologías y tendencias han hecho posible la arquitectura del Data Sharing Moderno y cómo pueden las organizaciones crear nuevas oportunidades de negocio gracias a esos datos.
Problemáticas del Data Sharing Antiguo
Tradicionalmente, el uso compartido de datos significaba compartir una copia de los mismos, en lugar de compartir el acceso a estos en tiempo real sin moverlos de esa ubicación. Esto presentaba una serie de problemas tales como:
-Contar con copias puntuales que rápidamente quedaban obsoletas.
-Contar con varias versiones de los datos en diferentes entornos.
-La falta de una única fuente de verdad.
-Las decisiones de negocio se toman en base a datos obsoletos o inexactos.
-El control de diferentes versiones de varios conjuntos de datos se convierte en una carga de gestión cada vez más insostenible.
-El número potencial de infracciones en los datos y los riesgos accidentales de pérdida/divulgación de estos se multiplican, junto con sus costes asociados, como notificaciones de incumplimiento, daños a la marca de una organización, churn del cliente, litigios, etc.
El Data Sharing moderno permite una colaboración rápida, rentable y segura dentro y fuera de la empresa al proporcionar acceso en tiempo real a los consumidores a una única copia de los mismos datos. Con el Data Sharing moderno, los proveedores de datos pueden compartir la información utilizando la misma plataforma de almacenamiento de datos en la nube moderna que usan para ejecutar en sus empresas.
La Democratización de la Computación
La computación a nivel empresarial está en todas partes y se está haciendo aún más potente, más rápida y más económica cada día. La nube ha acelerado aún más esta tendencia, haciendo que los recursos de computación sin límites estén fácilmente disponibles a gran escala para cualquier tamaño de empresa.
Con tanta potencia, muchas tareas de computación analítica son ahora realizadas directamente por usuarios de negocio en lugar de enviarse como solicitudes de trabajo en cola para que los administradores de IT lo realicen. Los analistas de negocio tienen el poder de ejecutar análisis avanzados en grandes conjuntos de datos mientras que los científicos de datos pueden ejecutar análisis predictivos y desarrollar algoritmos de aprendizaje automático que sirvan de base para la inteligencia artificial.
Decisiones empresariales basadas en datos
Para garantizar la visión más completa de los clientes, las empresas de hoy requieren un enfoque multicanal para recopilar datos de diversos canales (sitios web, dispositivos móviles, terminales de punto de venta, llamadas, centros, etcétera). Los almacenes de datos tradicionales no solo fallan al compartir datos, sino que también realizan una mala gestión cuando necesitan descubrir relaciones significativas entre diferentes formas de datos de diferentes canales.
Los almacenes de datos tradicionales fallan al tratar de descubrir relaciones entre diferentes formas de datos.
La variedad de formatos de datos (tablas, hojas de cálculo y otras formas de datos estructurados y de datos semiestructurados) exacerba los desafíos que enfrentan las tecnologías de Data Warehouse tradicionales.
Las organizaciones más exitosas están recopilando y analizando todos estos datos procedentes de diferentes canales para tomar mejores decisiones y orientar mejor sus productos o servicios. Por lo tanto, es comprensible que las empresas que desean proporcionar datos como un servicio, o como un activo empresarial de valor agregado, estén tan interesadas en ofrecer acceso a los datos de forma rápida y sencilla para que otras empresas no competidoras puedan beneficiarse.
Oportunidades crecientes para la comercialización de datos
El intercambio moderno de datos en la nube introduce al menos cuatro nuevas oportunidades económicas que permiten a las empresas compartir datos como activos empaquetados y monetizados, de forma rápida y segura, impulsando una verdadera economía de datos:
Monetización de datos: muchas empresas producen y venden datos, algunas de las cuales comenzaron hace más de 70 años. Ahora, con el intercambio moderno de datos, cualquier empresa puede convertir sus datos, independientemente de su tamaño, en un activo de negocio mediante la carga de acceso a sectores de su almacén de datos. Esta solución de bajo coste permite a las empresas de datos satisfacer inmediatamente las demandas urgentes de los nuevos consumidores.
Intercambio de datos con socios comerciales: compartir datos directamente con socios comerciales no es nuevo. Pero el intercambio, sin esfuerzo, de datos en vivo es innovador. El intercambio moderno de datos en la nube permite a las empresas compartir datos instantáneamente con otras empresas que forman parte de su ecosistema empresarial (cadena de suministro, distribución, marketing, ventas de terceros, y así sucesivamente).
Desglose de los silos de datos empresariales: el Data Sharing moderno elimina los silos de datos esparcidos por la empresa y va mucho más allá al permitir que los datos estructurados y semiestructurados se almacenen fácilmente en un almacén de datos moderno en Cloud.
«Cero» Gestión para llegar a más consumidores de datos: solo un almacén de datos moderno en Cloud elimina los métodos tradicionales y que consumen tanto tiempo para administrar un almacén de datos heredado. Dado que el rendimiento está integrado en el almacén de datos moderno, no hay ninguna infraestructura que ajustar y las empresas pueden dedicarse a buscar más y mejores datos.
Referencias: Todos los derechos reservados a Snowflake Computing
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