Hasta hace un tiempo la analítica era considerada un privilegio de quienes pudieran pagarla. Afortunadamente con la llegada de la nube y el Big Data, la tecnología se democratizó ofreciendo soluciones más flexibles como la Analytic as a Service (AaaS).
Más exactamente la definición de la Analytic as a Service se refiere a un modelo de suscripción para el análisis de datos y procesos a través de internet.
El modelo de analítica como un servicio tiene las ventajas propias de la nube, sin necesidad de invertir en grandes infraestructuras, mantener equipos de soporte y pagando solo por las cosas que se usan, a medida que se usan.
Estos beneficios hacen que los expertos proyecten un crecimiento del 25% anual de este nicho en los próximos cinco años, pasando de 12 mil millones de dólares en 2020 a más de 45 mil en 2025.
Y la analítica no es la única en esta tendencia, de hecho se espera que para 2021 el 32% de los presupuestos de tecnología, de las grandes empresas, se dirijan al mismo sitio, a la nube.
Las razones son sencillas, los procesos de analítica suelen ser complejos de instalar y su mantenimiento requiere personal capacitado, con los costos que esto representa, la nube soluciona este dilema pasando del modelo Capex al Opex.
Inteligencia de negocios y personal calificado
La analítica como un servicio es considerada una piedra angular de la inteligencia de negocios (Business Intelligence o BI) para la correcta toma de decisiones de negocios.
Recordemos que con la llegada del Big data se desataron millones y millones de gigas de información que bombardearon los departamentos de mercadeo y finanzas de las grandes empresas. Pero solo un puñado de ellas podía acceder a los servicios de científicos de datos para que interpretaran ese alud.
Los retos para obtener este personal calificado no solo eran por el volumen de los sueldos, su cantidad es limitada. De hecho, mientras la demanda por los científicos de datos crece un 30% anual -un 344% desde 2013-, el número de profesionales graduados apenas se incrementa en un el 14%.
Para resolver este vacío se han desarrollado soluciones tecnológicas que usan inteligencia artificial, y que permiten “traducir” los datos de forma que sean comprensibles para la mayoría de los mortales.
Por ello, analítica de datos se ha transformado en los últimos años para convertirse en algo esencial en las grandes empresas, tan necesario como las soluciones ofimáticas más elementales, después de todo es una competencia transversal a todas las partes de las empresas.