Data cloud: Definition, examples and working principles

Una nube de datos es una infraestructura basada en la nube que proporciona apertura y soporta la disponibilidad, integración, portabilidad y seguridad de los datos empresariales. Las características clave de una nube de datos incluyen datos descubribles, una arquitectura de datos ágil y capacidades integradas de IA/ML para la innovación. Este artículo presentará la definición, ejemplos y principios de funcionamiento de la nube de datos. ¿Qué es una nube de datos? Una nube de datos es una infraestructura basada en la nube que proporciona apertura y soporta la disponibilidad, integración, portabilidad y seguridad de los datos empresariales. Ofrece un enfoque integral y establecido para la computación en la nube, proporcionando capacidades de cómputo, almacenamiento, entrega y análisis avanzado bajo demanda. Esto empodera a las organizaciones para aprovechar sus datos de manera efectiva para impulsar la transformación y crear valor. El desafío de la transformación de datos se ve exacerbado por sistemas aislados que requieren un esfuerzo y recursos significativos para su mantenimiento y gestión. Muchas empresas luchan con la velocidad de ingesta de datos necesaria para alcanzar la inteligencia de datos. Además, integrar datos para obtener nuevos conocimientos o hacerlos accesibles y compartibles para las partes interesadas relevantes puede ser una tarea compleja para algunas organizaciones. Lea también: Una mirada a la gestión de datos en la nube (btw.media) Lea también: AMD está investigando una presunta crisis de violación de datos (btw.media) Ejemplos de nube de datos A continuación, se presentan algunos ejemplos que ilustran cómo las organizaciones utilizan Data Cloud para mejorar las experiencias de los clientes: 1. Formula 1 mejora la satisfacción de los aficionados personalizando experiencias según la ubicación, preferencias de contenido y pilotos favoritos. Han desarrollado recorridos para aficionados casi en tiempo real que ofrecen experiencias únicas y ofertas exclusivas, fomentando interacciones significativas para convertir nuevos aficionados en seguidores leales y sostener el crecimiento global. Los resultados incluyen un 88% de satisfacción de los aficionados, un 86% de resolución en el primer contacto y una tasa de entrega de correo electrónico del 99,6%. 2. Air India ha optimizado la gestión de casos, el enrutamiento optimizado y ha proporcionado experiencias personalizadas a los clientes utilizando Data Cloud y Einstein. Con recomendaciones de respuesta impulsadas por IA y IA predictiva, los agentes brindan asistencia rápida y sugerencias personalizadas. 3. Turtle Bay, un destino vacacional de lujo en O‘ahu, ha implementado Data Cloud para segmentar a los clientes en perfiles específicos. Einstein Copilot adapta las recomendaciones en consecuencia; por ejemplo, sugiriendo actividades familiares a los huéspedes clasificados bajo perfiles familiares. ¿Cómo funciona una nube de datos? Una nube de datos no es un producto que se pueda comprar listo para usar. En cambio, consiste en varios componentes y capacidades diseñados para ofrecer soluciones de datos e integración adaptables y escalables. Las nubes de datos pueden adaptarse a requisitos específicos para ayudar a alcanzar los objetivos empresariales. Por lo general, la mayoría de las nubes de datos incorporan las siguientes características: 1. Datos descubribles Es crucial que los datos de una organización sean fácilmente accesibles e interpretables por diversos grupos de usuarios. Una nube de datos consolida datos estructurados, no estructurados o semiestructurados para simplificar el descubrimiento de datos y reducir la complejidad. Esto implica recopilar, ingerir y procesar datos de múltiples sistemas de origen locales o basados en la nube y centralizarlos en una ubicación. 2. Arquitectura de datos ágil Las nubes de datos se basan en arquitecturas como almacenes de datos o lagos de datos para almacenar los datos recopilados de los sistemas de origen. La elección de la arquitectura de datos depende de las necesidades específicas, con la capacidad de aprovechar otros servicios e integraciones de datos basados en la nube, como motores de bases de datos en la nube, evidencias de fuentes públicas de datos y API. 3. IA y aprendizaje automático integrados Las características inteligentes como el análisis de autoservicio, la IA y el aprendizaje automático contribuyen a ahorrar tiempo y esfuerzo, al tiempo que fomentan la innovación. Las nubes de datos proporcionan automatización y conjuntos de herramientas avanzadas que facilitan la integración de la IA/ML y la ciencia de datos en los procesos empresariales y los contextos de toma de decisiones.