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El análisis en la nube ha estado llamando la atención como una alternativa superior a las soluciones de análisis en las instalaciones. Las soluciones analíticas locales tienen una serie de desventajas. Por ejemplo, tales soluciones son costosas de adquirir y mantener, tienen problemas de escalabilidad y puede ser difícil lograr la colaboración entre varios equipos que tienen intereses en la información que tales sistemas producen. El análisis de la nube, por otro lado, es económico y escalable, ofrece una variedad de servicios desde la nube, se ofrece en un modelo de suscripción y fomenta una toma de decisiones superior. De hecho, hay estudios de casos para demostrar que el análisis en la nube ha traído varios beneficios comerciales. Sin embargo, según Gartner, para aprovechar al máximo el análisis de la nube, las empresas deben planificar bien. La adopción apresurada puede igualar los problemas.
¿Qué es Cloud Analytics?
El análisis en la nube es principalmente un conjunto de soluciones, alojado en la nube, que permite a las empresas realizar tareas de inteligencia empresarial (BI). Según Gartner, el conjunto de soluciones contiene fuentes de datos, modelos de datos, potencia informática, modelos analíticos, aplicaciones de procesamiento y uso compartido o almacenamiento de resultados. Las soluciones se proporcionan a través de la nube pública o privada bajo un modelo de precios basado en suscripción o de utilidad (pago por uso). Los suscriptores pueden optar por uno o más servicios. (Para obtener información sobre análisis en negocios, consulte Los 4 beneficios clave de Business Analytics).
Ejemplos de análisis en la nube podrían ser la inteligencia de negocios de software como servicio (SaaS BI), almacenes de datos alojados y análisis de redes sociales basados en la nube. Por ejemplo, una empresa podría suscribirse al almacenamiento de datos y soluciones de BI alojadas en la nube. El almacén de datos alberga grandes volúmenes de datos recopilados de diferentes fuentes, mientras que la herramienta de BI podría proporcionar servicios como gráficos, categorización, paneles y tablas dinámicas después de consultar los datos alojados en el almacén de datos. El suscriptor podría ampliar o reducir los servicios según los requisitos.
