Analytics na nuvem

O que é cloud analytics?

O analytics na nuvem é a prática de usar recursos e ferramentas de computação em nuvem para analisar dados, permitindo extrair insights e tomar decisões embasadas. Isso inclui acessar dados armazenados na nuvem e aproveitar a escalabilidade e o poder computacional da nuvem para processar grandes conjuntos de dados diversos de forma eficiente. Diferentemente dos data centers locais, que exigem alto investimento, tempo e oferecem capacidade limitada, o analytics na nuvem proporciona mais flexibilidade, escalabilidade e economia, transformando a maneira como as empresas gerenciam e usam os dados para obter resultados em tempo real.

Com a explosão do volume de dados e a enorme importância do big data para o sucesso, as organizações precisaram de mais armazenamento e insights mais rápidos. Surgida nos anos 2000, a computação em nuvem revolucionou o gerenciamento de dados ao permitir o acesso remoto a servidores potentes por meio da internet. Esses centros de armazenamento de dados na nuvem, incluindo data warehouses e data lakes na nuvem, consolidam dados de várias fontes, mantêm esses dados seguros e transformam como os dados são entregues e usados. Em vez dos caros servidores físicos, as organizações passaram a usar a nuvem, por ser uma forma rápida, flexível e econômica de guardar e processar os dados. Isso viabilizou realizar na nuvem processos analíticos antes impossíveis.

Quais são os diferentes tipos de cloud analytics?

A análise de dados na nuvem pode abranger todas as etapas de um fluxo de trabalho analítico — do acesso à visualização dos dados. Em geral, envolve mais de uma ferramenta de análise e qualquer uma delas pode usar o armazenamento e o poder computacional da nuvem para garantir escalabilidade e gerar insights em tempo real.

Uma organização pode, por exemplo, usar o Snowflake, uma das principais plataformas de armazenamento de dados na nuvem, para hospedar os dados, manipulá-los e criar modelos analíticos no Alteryx, uma plataforma de automação analítica com pouco ou nenhum código, e, por fim, usar uma solução de visualização e business intelligence como o Tableau para criar painéis interativos e repassar esses insights às partes interessadas.

Com relação à nuvem em si, as organizações podem usar três variações nas infraestruturas de nuvem.

• Nuvem pública: é um serviço e uma infraestrutura de computação que terceiros operam e oferecem ao público via internet. Geralmente, ela é gratuita, mas os usuários às vezes podem pagar por mais recursos e armazenamento.
• Nuvem privada: tem todos os benefícios da nuvem pública, mas oferece mais controle e segurança. A nuvem privada pode ser um serviço de nuvem prestado por terceiros via internet ou pode ser uma rede interna privada de servidores físicos no local. Ela tende a ser muito mais cara do que a nuvem pública.
• Nuvem híbrida: a estrutura híbrida emprega nuvens públicas e privadas, dependendo do caso de uso. As organizações podem, por exemplo, usar uma nuvem pública para guardar e acessar dados não confidenciais a um custo baixo e usar uma nuvem privada para guardar e acessar informações altamente confidenciais.

Como o analytics na nuvem funciona?

É possível usar a nuvem em qualquer etapa do processo da análise de dados para armazenar os dados e fazer a computação em nuvem. No entanto, a nuvem viabiliza dois mecanismos principais: o ETL (extrair, transformar e carregar) e o processamento pushdown.

Antes da nuvem, as organizações dependiam do ETL (extrair-transformar-carregar) para armazenar os dados e criar um pipeline deles. Basicamente, o ETL é o processo de pegar dados de fontes herdadas e isoladas e carregar esses dados em um data warehouse em um formato específico. O problema era que esses dados tinham casos de uso bem definidos e, normalmente, eram reservados para a TI. Com o surgimento do big data e a demanda por insights em tempo real, cada parte da organização agora precisa dos dados para responder às principais dúvidas na empresa e para tomar decisões orientadas por dados. Porém, isso exige o acesso rápido aos dados em diferentes formatos.

O ETL é contraprodutivo em múltiplos casos de uso e, às vezes, na recuperação e no processamento rápido dos dados. Os métodos associados ao ETL sempre serão importantes (migrar os dados de sistemas herdados para um repositório para transformação), mas a nuvem mudou a ordem na qual esse processo pode ser feito, permitindo uma otimização muito maior.

O ELT (extrair-carregar-transformar) usa a capacidade de computação da nuvem para lidar com o "T" do ELT (transformação), um processo chamado de processamento pushdown: quando as cargas de trabalho são "empurradas" para o data warehouse na nuvem. Esses fluxos de trabalho de análise de dados podem ser executados muito mais rapidamente em um data warehouse na nuvem do que em um computador físico.

O processamento pushdown diminui muito o tempo de processamento (geralmente até 90%) e reduz drasticamente os custos. Ao carregar os dados em um data warehouse ou data lake na nuvem antes de transformá-los, as organizações também podem usar os dados para vários fins, em vez de perder dados essenciais originados de transformações anteriores.

Principais benefícios do analytics na nuvem

Todos em uma organização deveriam poder acessar e usar dados e analytics, independentemente do departamento, função, nível de conhecimento técnico ou localização. As soluções de analytics na nuvem são essenciais para tornar essa democratização uma realidade. Com a adoção cada vez maior da nuvem nos processos analíticos, mais organizações também se tornam capazes de aproveitar os dados na hora de tomar decisões. A seguir, veja os principais benefícios para quem adota e expande o uso da análise de dados na nuvem:

• Acesso democratizado aos dados e automação analítica:  em vez de dependerem da TI e de criarem gargalos em torno dos processos analíticos e dos conjuntos de dados, os usuários de negócios de todas as organizações podem ter acesso em tempo real aos dados e usá-los para vários fins, a fim de gerar crescimento.
• Um repositório de dados centralizado: as organizações podem pegar dados díspares de fontes herdadas ou isoladas e guardá-los em um local central para facilitar o controle, a segurança e a acessibilidade.
• Custos drasticamente reduzidos: a escalabilidade da nuvem traz às organizações a flexibilidade de pagar apenas pelo armazenamento necessário. À medida que a empresa cresce, o mesmo ocorre com o uso da nuvem. Além disso, os usuários podem executar processos de dados em larga escala, evitando os tradicionais custos associados ao analytics no local.
• Mais rapidez para gerar valor: nos métodos tradicionais, a análise de grandes volumes de dados pode levar horas. Com a capacidade analítica da nuvem, esses mesmos conjuntos são processados em minutos, o que facilita o uso dos dados e leva a decisões de negócios mais eficazes.

Ferramentas de analytics na nuvem: Alteryx Designer Cloud

O Alteryx Designer Cloud é uma ferramenta de análise na nuvem poderosa e fácil de usar. Ele permite que todas as áreas da organização analisem dados com facilidade e colaborem entre si, viabilizando iniciativas analíticas empresariais de ponta a ponta. Essa plataforma unificada e escalável oferece preparação de dados e análise automatizada, machine learning amigável e geração de insights com narrativas interativas.

Principais recursos do analytics na nuvem da Alteryx

Self-service para todos

• Conte com o recurso de arrastar e soltar e aplicativos analíticos intuitivos para que todos participem do processo de análise de dados, independentemente da função, nível de conhecimento ou departamento
• Permita que os usuários se comuniquem e colaborem entre departamentos e de ponta a ponta nas iniciativas de negócios analíticas
• Capacite as equipes com recomendações integradas, dicas e truques, práticas recomendadas de analytics na nuvem e modelos prontos compartilhados pela Comunidade Alteryx, que reúne mais de 370 mil pessoas, de especialistas a iniciantes

Plataforma de análise unificada

• Com a engenharia de dados self-service nativa da nuvem, o analytics e o data science, todos podem transformar dados em insights de negócios, tudo com a conveniência do navegador.
• Combine, prepare e enriqueça fontes de dados díspares para fazer o analytics
• Use Machine Learning analítico, geoespacial e fácil de usar para ser mais preditivo e antecipar demandas futuras
• Distribua em toda a organização os insights gerados por IA (inteligência artificial) para estimular a tomada de decisões orientada por dados

Recursos de nível corporativo

• Implante uma plataforma flexível, escalável e de nível empresarial, com os mais altos padrões de segurança e governança, que se integra perfeitamente à sua arquitetura de análise de dados
• Conecte-se a uma ampla gama de conjuntos de dados originados na nuvem e no local, extensíveis com estruturas REST e JDBC
• Acelere a integração dos usuários com o provisionamento self-service sob demanda
• Adapte-se à crescente demanda dos negócios com licenças flexíveis e pacotes personalizados

Mais recursos de análise na nuvem:

• Saiba como aproveitar a capacidade da nuvem com o Snowflake e o Alteryx
• Conheça as vantagens do Alteryx Analytics Cloud
• Avalie a maturidade analítica da sua organização e saiba como prosseguir