Los datos siempre han sido el combustible de la innovación y el progreso. Desde los primeros tiempos de la informática, cuando los discos duros y los soportes de almacenamiento supusieron una revolución, hasta la era actual de la computación en nube y el servicio de datos, la forma de almacenar, gestionar y utilizar los datos ha cambiado radicalmente.
No hace mucho, el almacenamiento de datos era un asunto estático. Se almacenaban en soportes físicos como discos duros y cintas, y su gestión manual y escalado eran una realidad que llevaba mucho tiempo. Pero este panorama ha cambiado radicalmente.
Según Estadísticas de International Data Corporation (IDC) la cantidad de datos digitales ha aumentado de 0,6 zettabytes en 2010 a la asombrosa cifra de 59 zettabytes en 2020.
Es decir, se ha multiplicado por cien en sólo una década.
En la práctica, esto significa que hoy en día las empresas tienen que organizar, compartir y evaluar los datos de manera eficiente. Por ello, cada vez más empresas recurren a un servicio de datos. Esta es la clave para obtener información valiosa de las gigantescas cantidades de datos y tomar decisiones bien fundadas.
Le mostramos en detalle cómo funciona un servicio de datos y para qué ámbitos de aplicación es adecuado. Y: le explicamos qué ventajas y retos traen consigo los servicios y por qué las empresas pueden utilizarlos para obtener ventajas competitivas.
Este artículo ha sido traducido al alemán y se ha traducido automáticamente a otros idiomas. Nos complacerá recibir sus comentarios al final del artículo.
Servicio de datos - Definición
Un servicio de datos es un servicio que proporciona y gestiona información y datos. De este modo, las empresas pueden organizar, almacenar, recuperar y compartir datos de forma eficaz. Dependiendo de su uso, los servicios de datos incluyen una amplia gama de tipos de datos, como los datos estructurados en forma de bases de datos, datos no estructurados como textos, imágenes y archivos de audio, así como datos semiestructurados como documentos XML.
Un hub de servicios de datos proporciona interfaces con las que los desarrolladores pueden acceder a los datos y utilizarlos en sus aplicaciones. Esto contribuye a la flexibilidad e interoperabilidad del software. Además, el servicio puede aplicar medidas de seguridad para garantizar la confidencialidad de los datos y protegerlos de accesos no autorizados.
La gestión de servicios de datos permite a las empresas optimizar sus operaciones, tomar decisiones con conocimiento de causa y desarrollar productos y servicios innovadores.
Para ello, los servicios ofrecen principalmente análisis y visualizaciones de datos, lo que permite comprender mejor los propios datos y obtener ideas estratégicas.
En resumen, los servicios de datos inteligentes son un elemento central de la moderna sociedad de la información, ya que facilitan la gestión y el uso de los datos.
Diferencia entre servicio de datos y datos como servicio
Un servicio de datos es un servicio centrado en el suministro de datos. En este caso, un proveedor pone a disposición datos específicos para ayudar a los clientes en sus necesidades de información.
En cambio, Data as a Service (DaaS) es un enfoque más completo. En este caso, no sólo se suministran datos puros, sino también la infraestructura y las herramientas asociadas para utilizar los datos de forma eficaz. Por ejemplo, DaaS puede incluir acceso a bases de datos, herramientas de análisis y aplicaciones en ejecución. DaaS ofrece así una solución completa, mientras que un servicio de datos se centra en la entrega de datos en sí.
Tipos de servicios de datos
Los distintos servicios de datos se utilizan para satisfacer diferentes requisitos de procesamiento de datos en los entornos de aplicación modernos. Existen los siguientes tipos de servicios de datos:
| Tipo de servicio de datos | Explicación |
| Servicio de base de datos relacional | Un servicio de base de datos relacional proporciona una plataforma para gestionar datos estructurados en forma de tabla. Permite crear, almacenar, recuperar y actualizar datos mediante consultas SQL. Ejemplos conocidos son Amazon RDS y Microsoft Azure SQL Database. |
| Servicio de caché en memoria | Un servicio de caché en memoria almacena temporalmente los datos en la memoria para acelerar el acceso. Esto mejora el rendimiento al hacer que los datos a los que se accede con frecuencia estén disponibles más rápidamente. Redis y Memcached son opciones populares. |
| Broker de noticias o servicio de streaming | Un broker de mensajes o servicio de streaming permite la transmisión eficiente de mensajes o flujos de datos entre diferentes aplicaciones o componentes. Esto es útil para el procesamiento en tiempo real y el procesamiento de eventos. Algunos ejemplos son Apache Kafka y Amazon Kinesis. |
| Servicio de base de datos de documentos | Un servicio de base de datos de documentos almacena datos semiestructurados en formatos de documento como JSON o XML. Esto permite soportar modelos de datos flexibles. MongoDB y Couchbase son ejemplos bien conocidos. |
| Servicio de base de datos gráfica | Un servicio de base de datos de grafos almacena datos en forma de nodos y aristas para modelar relaciones complejas entre puntos de datos. Estos servicios son útiles para redes sociales, sistemas de recomendación y grafos de conocimiento. Neo4j es una opción muy conocida. |
| Servicio de base de datos de series temporales | Un servicio de base de datos de series temporales se especializa en el almacenamiento y análisis de puntos de datos ordenados en el tiempo. Esto es especialmente relevante en aplicaciones como datos de sensores IoT, análisis financieros y sistemas de monitorización. InfluxDB y OpenTSDB son algunos ejemplos. |
| Servicio de base de datos de almacenamiento en columnas | Un servicio de base de datos de almacén de columnas organiza los datos por columnas, lo que permite realizar consultas de análisis eficientes. Esto es muy adecuado para el almacenamiento de datos y la inteligencia empresarial. Amazon Redshift y Google Bigtable son algunos ejemplos. |
| Servicio de almacenamiento de objetos | Un servicio de almacenamiento de objetos almacena datos no estructurados, como archivos y objetos multimedia. Proporciona una forma escalable y rentable de archivar y entregar contenidos a largo plazo. Amazon S3 y Azure Blob Storage son servicios habituales. |
| Servicio de almacén de datos | Un servicio de almacén de datos combina datos de distintas fuentes para el análisis y la elaboración de informes. Proporciona una plataforma central para recopilar, limpiar y transformar datos. Snowflake y Google BigQuery son opciones muy conocidas. |
| Servicio de lago de datos | A Servicio de lago de datos permite almacenar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados en su formato nativo. Esto facilita su posterior análisis y procesamiento. Amazon S3 y Azure Data Lake Storage son algunos ejemplos. |
Ámbitos de aplicación de un Data Service Hub
Un Data Service Hub desempeña un papel crucial en la gestión, el análisis y el uso de datos en empresas y organizaciones para tomar decisiones informadas y obtener ventajas competitivas. Apoya a las empresas en estos ámbitos de aplicación:
Análisis de datos
Los servicios de datos se utilizan para analizar grandes cantidades de datos. Permiten extraer información de los datos para identificar tendencias, patrones y relaciones. Por ejemplo, un minorista puede utilizar el análisis de datos para determinar qué productos se venden mejor en determinadas épocas del año y planificar así sus existencias y promociones.
Integración de datos
Los servicios de datos permiten combinar y vincular datos de distintas fuentes. Facilitan el flujo continuo de información entre distintos sistemas y plataformas. Por ejemplo, un banco podría utilizar los servicios de datos para reunir información sobre clientes procedente de distintos departamentos y crear una imagen unificada de cada cliente.
Suministro de datos
Los servicios de datos facilitan el acceso a los datos proporcionando interfaces a través de las cuales las aplicaciones y los usuarios pueden acceder a la información necesaria. Una organización sanitaria podría utilizar los servicios de datos para poner los historiales médicos y los datos de los pacientes a disposición de los médicos y el personal sanitario a través de una plataforma en línea segura.
Visualización de datos
Los servicios de datos pueden utilizarse para presentar datos de forma visual, como tablas, gráficos y cuadros de mando interactivos. Una empresa tecnológica podría utilizar los servicios de datos para presentar datos de ventas en tiempo real en forma de cuadros de mando dinámicos que permitan a los equipos de ventas conocer mejor su rendimiento.
Validación de datos
Los servicios de datos ayudan a comprobar la exactitud, integridad y coherencia de los datos para garantizar que la información es correcta. Una compañía de seguros podría utilizar los servicios de datos para asegurarse de que los datos de los clientes son correctos antes de procesar las reclamaciones.
Transformación de datos
Estos servicios permiten convertir los datos a diferentes formatos, estructuras o modelos para que puedan utilizarse con distintos fines. Una empresa de logística podría utilizar los servicios de datos para convertir los datos de entrega en un formato normalizado que puedan utilizar distintos socios y sistemas.
Calidad de los datos
Un servicio de datos ayuda a controlar y mejorar la calidad de los datos para garantizar su fiabilidad y precisión. Una empresa de telecomunicaciones podría utilizarlo para identificar y limpiar duplicados en los datos de los clientes.
Archivo de datos
Los Servicios de Datos ofrecen opciones para la conservación de datos a largo plazo en soluciones de almacenamiento seguras y eficientes. Una agencia gubernamental podría utilizarlos para archivar de forma segura registros históricos al tiempo que garantiza un fácil acceso a ellos.
Migración de datos
Durante los cambios o actualizaciones del sistema, los servicios de datos ayudan a transferir datos de un sistema a otro, sin pérdidas ni daños. Una empresa que traslada su antiguo sistema CRM a uno nuevo puede utilizar los servicios de datos para transferir sin problemas la información de contacto de sus clientes.
Control de acceso a los datos
Los Servicios de Datos permiten controlar el acceso a datos sensibles mediante autenticación y autorización para garantizar la seguridad de los datos. Una entidad financiera podría utilizarlos para garantizar que sólo los empleados autorizados tengan acceso a los datos financieros de los clientes.
Datos en tiempo real
Los servicios ofrecen la posibilidad de recoger y procesar datos en tiempo real y ponerlos a disposición para su uso inmediato. Una empresa de transportes podría utilizarla para rastrear la ubicación de sus vehículos en tiempo real y ajustar las rutas en consecuencia.
Arquitectura de datos
Los servicios de datos ayudan a diseñar una arquitectura de datos eficiente que satisfaga las necesidades de la organización. Una empresa de comercio electrónico podría utilizar los servicios para construir una infraestructura de datos escalable que satisfaga la creciente demanda de datos.
Comunicación de datos
Los servicios permiten elaborar informes y análisis para conocer el rendimiento pasado y las tendencias actuales. Una empresa educativa podría utilizar los servicios para crear informes de rendimiento de alumnos y profesores y realizar mejoras en función de ellos.
Modelización de datos
Los servicios de datos ayudan a crear modelos de datos que representan la estructura y las relaciones entre distintos tipos de datos. Una empresa de fabricación podría utilizarlos para crear un modelo del flujo de materiales en la cadena de suministro e identificar cuellos de botella.
Copia de seguridad y recuperación de datos
Un servicio de gestión de datos ofrece soluciones para hacer copias de seguridad periódicas de los datos y restaurarlos en caso de fallo o avería. Una empresa de TI podría utilizarlo para establecer rutinas automatizadas de copia de seguridad y restaurar rápidamente los datos en caso de fallo de un servidor.
Ventajas del servicio de datos
El modo en que las empresas se benefician de un servicio de datos depende de dónde lo utilicen. Básicamente, los servicios permiten obtener estos beneficios:
| Ventaja | Explicación |
| Decisiones fundamentadas | Habilitar servicios de datos decisiones informadasutilizando datos exhaustivos para minimizar las incertidumbres y aumentar las posibilidades de éxito. |
| Atención personalizada al cliente | Las empresas utilizan el análisis de datos de clientes para crear ofertas a medida, reforzar la fidelidad de los clientes y aumentar las ventas. |
| Marketing eficaz | Las estrategias de marketing optimizadas con datos definen con mayor precisión los grupos destinatarios, controlan la eficacia de las campañas y optimizan así las medidas de marketing. |
| Atención al cliente proactiva | Los servicios de datos ayudan a anticiparse a las necesidades de los clientes y a ofrecerles soluciones de forma proactiva, lo que aumenta su satisfacción. |
| Procesos operativos optimizados | Mediante el análisis de datos, las empresas detectan cuellos de botella e ineficiencias en las operaciones, lo que reduce costes y aumenta la productividad. |
| Gestión de riesgos | Las empresas identifican los riesgos potenciales en una fase temprana mediante el análisis de los datos del mercado y toman medidas para minimizar las pérdidas financieras. |
| Fomento de la innovación | Los servicios de datos identifican tendencias y nuevas oportunidades, fomentan la innovación y conducen al desarrollo de nuevos productos y servicios. |
| Uso eficaz de los recursos | El análisis de los datos de consumo y producción permite optimizar el uso de los recursos, reducir los costes y disminuir el impacto ambiental. |
| Ventaja competitiva | Las empresas que utilizan los datos con eficacia actúan más rápido, reaccionan mejor a los cambios y obtienen así una ventaja competitiva. |
| Información en tiempo real | Los servicios de datos ofrecen una visión en tiempo real de los datos empresariales, aumentan la capacidad de respuesta y la agilidad de las empresas. |
| Asociaciones y cooperación | El intercambio de datos con socios y proveedores permite mejorar las relaciones y aprovechar las sinergias entre empresas. |
| Control de costes | Mediante el análisis de costes, las empresas pueden supervisar y controlar los gastos para garantizar un control eficaz de los costes. |
Retos del servicio de datos
Los retos que tienen que superar las empresas con un servicio de datos dependen del tipo de servicio. Por regla general, se enfrentan a estos tres retos:
Medidas adicionales de cumplimiento
Es posible que las empresas tengan que cumplir requisitos legales y reglamentarios adicionales para garantizar la protección de los datos durante su transmisión y tratamiento. Esto incluye medidas como acuerdos de protección de datos, certificados de seguridad y, posiblemente, la necesidad de realizar auditorías de terceros.
Funciones posiblemente limitadas
¿Confían las empresas en un Solución en la nubeuna plataforma de servicios de datos puede ofrecer funcionalidades limitadas en comparación con el procesamiento local de datos. Esto se debe a que: las plataformas de servicios pueden diseñarse para soportar una amplia gama de aplicaciones. Las empresas deben asegurarse de que las funciones ofrecidas cumplen sus requisitos específicos sin hacer concesiones innecesarias.
Duración de la transmisión de datos
Con DaaS, la velocidad de transferencia de datos puede ser un reto, especialmente con grandes cantidades de datos. La transferencia de datos al proveedor de servicios y la transferencia de datos procesados de vuelta pueden llevar tiempo, lo que puede afectar a la eficiencia general del procesamiento de datos. Esto es especialmente crítico para las aplicaciones en tiempo real.
Introducción al Servicio de Datos - Cómo funciona en la práctica
Para introducir un servicio de datos en línea a través de una nube (DaaS), las empresas deben seguir estos pasos:
- Crear claridad sobre los objetivos
En un primer paso, las empresas definen objetivos claros para el uso de los Datos como Servicio. Pueden ser, por ejemplo, la mejora de la toma de decisiones, el ahorro de costes o el desarrollo de nuevos productos y servicios.
- Identificar y evaluar las fuentes de datos
A continuación, identifican todas las fuentes de datos internas y externas disponibles. Pueden ser, por ejemplo, datos de clientes, datos de transacciones, redes sociales y datos de mercados externos. A continuación, deben evaluar las fuentes de datos en función de su pertinencia y calidad.
- Crear una infraestructura de datos
Es necesario establecer la infraestructura tecnológica necesaria para procesar y almacenar los datos. Esto podría incluir la selección de bases de datos, servicios en la nube y otras herramientas que permitan el procesamiento y almacenamiento de datos.
- Garantizar la protección y seguridad de los datos
La protección de datos y el cumplimiento de la normativa al respecto son cruciales. Para ello, las empresas deben adoptar las medidas de seguridad adecuadas para proteger los datos de accesos no autorizados y usos indebidos.
- Definir y optimizar los procesos de datos
A continuación, las empresas establecen procesos claros de recogida, tratamiento, análisis y suministro de los datos. Deben optimizar continuamente estos procesos para garantizar su eficacia y precisión.
- Establecer mecanismos de acceso y funciones de usuario
Las empresas definen quién tiene acceso a qué datos. Para ello, deben definir las funciones de los usuarios y los mecanismos de acceso, de modo que las personas adecuadas puedan ver y utilizar los datos correctos.
- Garantizar y controlar la calidad de los datos
La calidad de los datos proporcionados es de gran importancia. Deben establecerse revisiones periódicas y mecanismos de control para garantizar que los datos son exactos, están actualizados y son fiables.
- Considerar la escalabilidad y el rendimiento
El proveedor de servicios de datos debe ser capaz de gestionar volúmenes de datos cada vez mayores sin comprometer el rendimiento. Por tanto, la escalabilidad de la infraestructura y los procesos debe tenerse en cuenta desde el principio.
- Realizar revisiones y ajustes continuos
Las empresas deben revisar periódicamente su gestión de servicios de datos para asegurarse de que están alcanzando los objetivos que se han fijado. Puede ser necesario realizar ajustes para adaptarse a los cambios en la empresa o en el mercado.
Proveedor de servicios de datos Konfuzio
Con la API y los servidores de Konfuzio las empresas pueden crear su propio servicio de datos. El proveedor de servicios de datos permite tanto una solución DaaS como una solución in situ. De este modo, las empresas obtienen una potente plataforma interna que analiza y extrae datos automáticamente mediante inteligencia artificial y aprendizaje automático y los transfiere a flujos de trabajo conectados. De este modo, las empresas pueden tomar mejores decisiones más rápidamente en su día a día.
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PREGUNTAS FRECUENTES
Un servicio de datos permite a las empresas gestionar y utilizar datos. Organiza, almacena y comparte eficazmente los datos, ya sean estructurados, no estructurados o semiestructurados. A través de las interfaces del Data Service Hub, los desarrolladores acceden a los datos y los integran en las aplicaciones, fomentando la flexibilidad y la interoperabilidad. La gestión de servicios de datos optimiza los procesos, permite tomar decisiones basadas en datos y fomenta la innovación mediante el análisis y la visualización.
Las empresas se benefician de un servicio de datos gracias a la mejora de la toma de decisiones, la personalización de la orientación al cliente, la mayor eficacia de los procesos y las ventajas competitivas. Para ello, los servicios de datos proporcionan datos en tiempo real. Las empresas pueden evaluar sus datos con mayor precisión y rapidez y optimizar sus operaciones.
La IA mejora los servicios de datos en línea analizando automáticamente los datos, reconociendo patrones y haciendo predicciones precisas. El aprendizaje automático optimiza constantemente los algoritmos existentes, mejorando así los resultados. En la práctica, esto proporciona a las empresas datos muy eficientes y precisos.
