¿Qué es Data as a service (DaaS)?

Data as a Service (DaaS) es una estrategia de gestión de datos que tiene como objetivo aprovechar los datos como un activo empresarial para una mayor agilidad empresarial. Es parte de las ofertas "como servicio" que se han vuelto cada vez más populares desde la expansión de Internet en la década de 1990, que comenzó con la introducción del software como servicio (SaaS). De manera similar a otros modelos "como servicio", DaaS proporciona una forma de administrar las cantidades masivas de datos que las organizaciones generan todos los días y entrega esa información valiosa en toda la empresa para la toma de decisiones basadas en datos.

El enfoque de DaaS se centra en el aprovisionamiento de datos de una variedad de fuentes bajo demanda a través de API. Diseñado para simplificar el acceso a los datos, ofrece conjuntos de datos seleccionados o flujos de datos para ser consumidos en una variedad de formatos, frecuentemente unificados mediante la virtualización de datos. De hecho, una arquitectura DaaS podría incluir una gama de tecnologías de gestión de datos que incluyen virtualización de datos, servicios de datos, análisis de autoservicio y catálogo de datos.

Esencialmente, DaaS proporciona una forma para que las empresas aprovechen sus fuentes de datos cada vez más vastas y complejas para ofrecer los conocimientos más importantes a los usuarios. Esta democratización de los datos es fundamental para cualquier empresa que desee convertir los datos en valor real. Representa una gran oportunidad para monetizar los datos de una organización y obtener una ventaja competitiva con un enfoque más centrado en los datos para las operaciones y procesos comerciales.

¿Cuáles son los beneficios de Data as a Service?

El impacto potencial de Data as a Service (DaaS) es enorme. Y no solo en términos de ingresos, DaaS puede beneficiar a toda la organización y a sus clientes cuando se aprovecha con éxito. Los siguientes son algunos de los principales beneficios que DaaS podrá brindar, con el tiempo, a las empresas:

• Monetización de datos: tener suficientes datos ya no es un problema importante para la mayoría de las empresas en la actualidad. Es la organización y puesta en funcionamiento de esos datos lo que presenta el mayor desafío en el mercado actual. Si bien muchos CEOs invirtieron mucho en iniciativas de monetización de datos, muy pocos aprovecharon con éxito el valor total de sus datos. DaaS podría ser una forma clave de alcanzar ese objetivo. El aumento de la accesibilidad a los datos puede.
• Costos más bajos: Aprovechar toda la amplia gama de fuentes de datos de una empresa, descubrir conocimientos y entregar esos conocimientos a diferentes áreas de la empresa para actuar de manera más inteligente puede reducir en gran medida el gasto de tiempo y dinero en las decisiones equivocadas. DaaS significa menos seguimiento de sus instintos y más decisiones basadas en datos, desperdiciando menos recursos en esfuerzos innecesarios. Además, DaaS puede ayudar a las empresas a desarrollar experiencias personalizadas para los clientes mediante el uso de la analítica predictiva para comprender los comportamientos y patrones de los consumidores, servir mejor a los clientes y ganar su lealtad.
• Caminos más rápidos hacia la innovación: Piense en DaaS como una puerta al crecimiento. Con los datos en el centro de una empresa, el crecimiento se producirá rápidamente. Esto se debe a que las estrategias basadas en datos permiten más innovación con menos riesgo. Cuando se proporcionan datos confiables a diferentes departamentos y equipos que los necesitan, las ideas basadas en esos datos tienen más posibilidades de obtener la aceptación de otras áreas del negocio y, en última instancia, tener éxito una vez que se ponen en práctica. Las ideas pueden volar más rápido con acceso a datos que comunican nuevas iniciativas y estimulan el crecimiento.
• Toma de decisiones más ágil: Data as a Service (DaaS) representa una gran oportunidad para que muchas empresas traten los datos como un activo comercial importante para una toma de decisiones más estratégica y una gestión de datos eficaz. Puede combinar fuentes de datos internas y externas, como clientes, socios y fuentes de datos abiertas, para obtener una visión integral del negocio. DaaS también se puede utilizar para entregar datos rápidamente para análisis especialmente diseñados con API de extremo a extremo que brindan servicios a casos de uso comercial específicos. DaaS puede ayudar a respaldar el acceso a datos de autoservicio, simplificando el acceso a los datos de los usuarios comerciales con un directorio de autoservicio intuitivo, lo cual reducirá el tiempo dedicado a buscar datos y aumentar el tiempo dedicado a analizar y actuar sobre los mismos.
• Cultura basada en datos: romper los silos de datos y hacer que los equipos obtengan los datos que necesitan es un gran desafío para las empresas de hoy. DaaS otorga a las empresas la capacidad de entregar datos integrados a partir de una lista creciente de fuentes de datos, fomentando una cultura basada en datos y democratizando el uso de datos en los procesos cotidianos. DaaS también ayuda a las empresas a gestionar la creciente marea de datos y la creciente complejidad de los datos a través de conjuntos de datos reutilizables para un amplio consumo de datos. Estos activos de datos reutilizables promueven el intercambio entre empresas y dentro de la empresa, lo que establecerá una comprensión central del negocio. Al abrir el acceso a los recursos de datos críticos, DaaS ayudará a las organizaciones a incorporar datos en sus prácticas comerciales.
• Menores riesgos: DaaS puede ayudar a eliminar algunos de los sesgos personales en la toma de decisiones que frecuentemente ponen en riesgo a las empresas. Las empresas impulsadas por conjeturas frecuentemente fracasan. Las empresas que dependen de un proveedor de DaaS están avaladas por los datos para tomar las acciones correctas y luego ganar. Con DaaS, las empresas aprovecharán la virtualización de datos y otras tecnologías para acceder, combinar, transformar y entregar datos a través de servicios de datos reutilizables, optimizando el rendimiento de las consultas y garantizando la seguridad y la gobernanza de datos. De esta manera, DaaS ayudará a reducir los riesgos asociados con vistas de datos en conflicto o incompletas o con mala calidad de datos.

Aplicaciones de Data as a Service

Varios equipos y departamentos comerciales utilizan DaaS para mejorar los procesos, incluidos los siguientes:

• Ventas y marketing
• Gestión de la cadena de suministro e inventario
• Excelencia operacional
• Optimización de fabricación
• Toma de decisiones corporativas
• Investigación y desarrollo
• Recursos humanos

DaaS también se implementó con éxito en varias industrias, que incluyen:

• Telecomunicaciones
• Servicios financieros
• Gobierno/Sector público
• Comercio minorista
• Viaje
• Energía
• Logística
• Sector sanitario

Desafíos de Data as a Service

Si bien muchos casos de uso empresarial podrían beneficiarse potencialmente de DaaS, existen varios desafíos que las organizaciones deberán conocer antes de realizar una inversión.

El primer desafío que pueden enfrentar las organizaciones al aplicar DaaS es la complejidad de los datos. DaaS se ocupa de todos los datos de toda la organización, no solo de un área o problema a resolver, lo que significa que la planificación para dicho proyecto deberá ser integral y podría llevar tiempo llevarla a cabo adecuadamente. Esto es especialmente cierto para las grandes corporaciones abrumadas por conjuntos de datos no estructurados.

En el mismo hilo, DaaS puede ser un desafío porque frecuentemente requiere una estrategia para toda la empresa y podría requerir la dirección del C-Suite. De hecho, frecuentemente es parte de un esfuerzo mayor para hacer que una organización esté más basada en datos, segmentar los silos de datos y democratizar el acceso a los datos.

Finalmente, dada la naturaleza cada vez más sofisticada de las amenazas a la seguridad de los datos en la actualidad, es esencial que la seguridad sea una de las principales preocupaciones para cualquier implementación de DaaS. Eso significa garantizar que se apliquen a los nuevos componentes de DaaS la gobernanza de datos, la seguridad, la privacidad y otros controles de calidad de datos adecuados. Todos los activos de datos también deberán estar bien documentados y ser localizables.