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Cinco desafíos de la analítica en la nube

El éxito y la permanencia en el mercado de las organizaciones dependen en gran medida de la velocidad con la que respondan a los cambios de su entorno y se adapten a ellos. La nube ha sido una de las tendencias clave que contribuye a su flexibilidad y rapidez de reacción: optar por una implementación en la nube en lugar de una implementación de software tradicional permite que el departamento de tecnologías de la información (TI) pueda concentrarse en las iniciativas estratégicas del negocio. Al mismo tiempo, le da a los usuarios acceso expedito a las soluciones que necesitan.

Para la analítica, la nube es hoy su destino natural, y desde ahí un número cada vez mayor de empresas de todas las industrias está aprovechando el poder de procesamiento que, a su vez, promete hacer a la analítica más transparente y ubicua.

En general, el grueso de las implementaciones de nube modernas no sufre la falta de recursos de hardware, pero sí puede adolecer de una arquitectura de software y un diseño pobres. En ocasiones, el software tiene que reescribirse para aprovechar la manera en que los sistemas necesitan trabajar, de lo contrario los avances en productividad y las reducciones de costos no lograrán materializarse.

Existen aspectos clave que los sistemas de procesamiento analítico que se realiza en la nube deben cubrir: seguridad, la optimización del rendimiento mediante el soporte de diferentes paradigmas de procesamiento, alta disponibilidad, control y facturación para unidades de trabajo individuales y transparencia alrededor del costo total de propiedad y costos ocultos.

La atención a estos aspectos refleja la madurez del software o del sistema de aplicaciones, así como el trabajo de diseño de éstos que haya realizado un proveedor. En concreto, un sistema de procesamiento de datos que no soporte estas cinco capacidades no logrará mostrar una resiliencia robusta de la nube y retrasará su adopción en el largo plazo.

A continuación le presentamos un análisis de cada uno con mayor detalle, y destaquemos los aspectos que más atención requieren para asegurar el éxito de cualquier iniciativa de analítica en la nube.

 

1. Seguridad

Sin duda, la seguridad sigue estando en la mente de la mayoría de los usuarios de la nube. Ya que no debe haber fuga de información, el software instalado en la nube debe permitir la mayor flexibilidad para trabajar fácilmente con una gran cantidad de herramientas de protección. Los proveedores de software deben ser capaces de identificar las nuevas tendencias y diseñar su software para que funcione con los diferentes protocolos de seguridad.

2. Rendimiento

Es fundamental que el software analítico funcione en prácticamente cualquier sistema operativo y configuración de hardware. De ahí que el rendimiento dinámico cobra importancia. El software analítico debe contar con capacidades “inteligentes” que permitan distinguir entre diferentes escenarios de procesamiento y elegir cómo se ejecuta la analítica sin mover grandes cantidades de datos.

Esta capacidad de alternar entre diferentes paradigmas de procesamiento, al tiempo de aumentar o reducir los recursos, sin que sea necesaria la intervención de los usuarios o de modificar el código, es vital para tener sistemas de aplicaciones analíticas de nube modernos y sustentables.

 

3. Mantenimiento y Gobierno

A los departamentos de TI les preocupa que los usuarios instalen software sobre el cual no tengan control y que no puedan soportar. Sume a esto el hecho de que la mayoría de las aplicaciones de misión crítica necesita una disponibilidad del 100 por ciento. Hoy en día ya no es aceptable desconectar un servidor para remplazarlo o actualizarlo, desde la perspectiva de disponibilidad.

En un escenario ideal, es necesario crear redundancias en el software de modo que exista la duplicación de control y procesamiento para hacer más sencillo el mantenimiento.

 

4. Facturación

Hay un consenso en el sentido de que los costos necesitan definirse de acuerdo con unidades básicas de trabajo para que el uso de los recursos pueda recuperarse y asignarse a diferentes unidades de negocio. Si el software no permite definir los costos para las unidades de trabajo más básicas, entonces el entorno de nube no puede soportar el establecimiento de precio por uso.

5. Costo Total de Propiedad

Los proveedores de analítica ofrecen servicios que parecen ser asequibles al principio hasta que uno desea conocer los resultados. Lo que se promueve como algo de bajo costo de primera vista, a veces representa los costos acumulados del almacenamiento de datos, el acceso a las bases de datos, la transferencia de datos (ancho de banda), las asignaciones de memoria, el número de usuarios, y otras tareas y recursos utilizados (incluyendo la consultoría y el soporte).

La analítica de nube necesita poder desglosar cada uno de estos costos iniciales para que no haya “sorpresas” posteriormente. Así, los usuarios potenciales de la nube que necesitan saber si el uso de esta tecnología es realmente más barato que usar el software en una red o un servidor.

 

Por: Mauricio González,

Director Comercial de

SAS México y Caribe.