Entenda como essa alternativa pode auxiliar sua empresa a otimizar processos.

Com o fluxo de recebimento de informações cada vez mais rápido, empresas dos mais variados portes e setores necessitam de mais eficácia em suas tomadas de decisões. Aliás, essas decisões, que antes eram realizadas de maneira intuitiva, hoje são baseadas em dados.

É nesse cenário que emergem o Big Data e o Data Analytics, tendências cada vez mais fortes no mundo empresarial. Esses sistemas disruptivos, que eliminam a necessidade de uma infraestrutura própria para o manejo de informações ao transferirem-nas para uma nuvem, já são realidade. 

De acordo com uma pesquisa do Gartner, divulgada pelo Jornal Empresas & Negócios, até 2023 cerca de 75% das maiores organizações mundiais terão ao menos um projeto-piloto de Data Analytics baseado em Inteligência Artificial ou Machine Learning. Dessa maneira, transformarão o enorme volume de dados fornecidos ao longo das etapas de planejamento, produção, venda e fidelização de clientes em ativos reais com potencial de geração de novos negócios.

Além disso, a pesquisa também indica que até 2024, aproximadamente 35% das grandes empresas globais adotarão soluções de Decision Intelligence, utilizando recursos de análise avançada de dados para ajudar a agilizar e melhorar a tomada de decisões em suas operações.

O Cloud Computing

A computação na nuvem ou cloud computing é a unificação de serviços de computação, que abrangem servidores, armazenamento, banco de dados, rede, software e análise de inteligência, tornando escalável a gestão de uma grande quantidade de dados. Com o serviço, é possível reduzir custos operacionais, administrar toda a logística interna de TI com mais eficiência e adequar as demandas conforme a necessidade do negócio.

5 vantagens de levar as suas cargas de data analytics para a nuvem

Toda empresa possui processos de integração de dados e cargas de data analytics. Com a proliferação das soluções de nuvem, principalmente de clouds públicas como Azure e AWS, novas formas de criar e gerenciar esses processos sugiram para otimizá-lo, por meio de ferramentas melhores, com mais capacidade e menor custo.

Conheça agora quais são as 5 principais vantagens de levar suas cargas de data analytics para a nuvem:

1- Escalabilidade com preço acessível

Com uma capacidade de escalabilidade elástica, o cloud computing viabiliza acesso aos recursos necessários para o funcionamento eficaz do Big Data e do Data Analytics. É possível utilizar a flexibilidade de escala da nuvem para aumentar a capacidade de computação e processamento apenas quando necessário, reduzindo custos.

2- Possibilidade de múltiplas conexões

As principais clouds públicas permitem tanto arquiteturas híbridas quanto multi-cloud, isto é, permitindo a conexão tanto com a rede local como com outras nuvens. Assim, é possível basear a carga de dados no servidor que melhor atender as necessidades da empresa, o que muitas vezes dispensa a criação de um projeto de migração de infraestrutura.

3- Governança e monitoramento facilitados com ferramentas de orquestração de processos atuais

Muitos provedores de nuvem, gratuitos ou pagos, oferecem um grande conjunto de políticas, tecnologias e controles que facilitam processos de governança e monitoramento, o que fortalece a política de segurança de informações, ao proteger dados, aplicativos e infraestrutura de eventuais ameaças.

4- Utilização de novos conectores para vários tipos de sistemas, muitas vezes sem a necessidade de investimento ou de desenvolvimento de componente

A tecnologia de nuvem, considerada também como um serviço on demand, cria um ambiente onde é possível testar, entregar, gerenciar e desenvolver aplicativos de software, eliminando a necessidade de configurar ou gerir uma infraestrutura paralela de servidores de armazenamento, redes e bancos de dados.       

5- Utilização de IA de maneira rápida, sem necessidade de conhecimentos avançados em Machine Learning

Com os serviços de nuvem, é possível conectar todos os dados hospedados na cloud computing e utilizar produtos de pre-built IA, como o Cognitive Services do Azure. Nesse ambiente, a IA aprende com dados históricos, identifica padrões e faz recomendações oferecendo subsídios suficientes para a tomada de decisões assertivas. Tudo isso funcionando como serviço, isto é, não é necessário conhecimentos avançados em Data Science para conseguir utilizar Machine Learning nos seus desafios.

Essas são apenas algumas das vantagens em utilizar Cloud Computing para suas cargas de Data Analytics, porém, diversos outros benefícios estão atrelados a essas práticas. Quer saber mais sobre as soluções de Big Data na nuvem? Clique aqui e acesse nosso site.