La utilización de datos para optimizar procesos empresariales y mejorar la experiencia de los clientes continúa en aumento. Invertir en este tipo de recursos puede ser costoso aunque, ¿sabías que Data Science as a Service (DSaaS) permite ahorrar tanto a nivel económico como de infraestructura?
Las organizaciones basadas en datos tienden a contar con más posibilidades de crecimiento, mejor administración y más ventajas por el hecho de tener información disponible acerca del negocio y sus clientes en tiempo real.
Según un informe del Observatorio de la Universidad del Centro de Altos Estudios en Ciencias Exactas (CAECE), en 2022 el uso de big data se duplicó en las empresas argentinas, pasando del 11 % registrado en 2021 a un 22 %.
En el ámbito regional, IDC estima que para 2025 el uso de datos en las empresas crezca un 10,5 %.
¿Has escuchado hablar del big data y la ciencia de datos pero piensas que no es el momento de invertir en este tipo de desarrollo de software? Data Science as a Service puede ser la solución que buscas y te contamos todo en este artículo.
¿Qué es Data Science as a Service?
Data Science as a Service -ciencia de datos como servicio o DSaaS- es una solución que permite a las empresas externalizar el análisis y la gestión de sus datos.
En otras palabras, esta herramienta ofrece servicios de análisis de información a través de la nube, lo que permite a las empresas aprovechar este beneficio sin tener que invertir en recursos, infraestructura IT y equipos costosos. En sí, los datos se almacenan y procesan en servidores remotos así los clientes pueden acceder a ellos a través de una conexión a Internet desde el lugar donde estén y en cualquier momento.
No hacen falta ni servidores propios ni infraestructuras que involucren grandes gastos de dinero: todo está en el entorno cloud.
El rol del data scientist en el desarrollo de software de datos
Para ampliar, queremos contarte acerca del papel que tiene el data scientist en este ámbito. Se trata de un profesional que, ante enormes bases de datos, aplica sus conocimientos en programación, matemáticas y estadística para recopilar, extraer y procesar información relevante.
Su rol en una empresa puede variar dependiendo del proveedor y de los servicios específicos ofrecidos pero, en general, sus funciones son:
- Análisis de datos.
- Modelado y visualización de la información.
- Selección de herramientas y tecnologías más factibles para realizar el trabajo.
- Interpretación y comunicación de los resultados.
- Identificación de oportunidades de mejora y optimización.
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Funcionamiento de un DSaaS
El proceso de la ciencia de datos como servicio es el siguiente:
- Selección del proveedor de servicios
Para comenzar, la empresa elige un proveedor que se adapte a sus necesidades. Éste gestiona la infraestructura, la plataforma y las herramientas de análisis de datos en nombre de la empresa.
- Integración de los datos
Esto permite a la compañía tener acceso a la información en tiempo real.
- Análisis de datos
Aquí yace la importancia de la adquisición de un DSaaS: analizar. Para ello, utiliza herramientas avanzadas, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. De esta manera, la empresa puede obtener información valiosa y tomar decisiones acertadas.
- Generación de informes
El proveedor de servicios de DSaaS genera informes y visualizaciones basados en los datos analizados. Éstos proporcionan una visión general y son importantes para determinar si los resultados son los esperados o se deben hacer cambios en las estrategias.
- Monitoreo y mantenimiento
Asimismo, la ciencia de datos como servicio se encarga de observar la plataforma elegida para asegurarse que esté actualizada y funcione correctamente. También ofrece soporte técnico y mantenimiento.
Data Science as a Service y los beneficios que aporta a las empresas
La incorporación de un nuevo desarrollo de software que permita obtener, visualizar, analizar y utilizar datos de manera proactiva para mejorar la performance de las compañías tiene sus ventajas y aquí te las contamos:
Reducción de costos
Asociados con el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos. Al externalizar estas tareas, las empresas evitan invertir en infraestructura costosa y contratar personal especializado. Y al estar alojado todo en la nube, es mucho más accesible.
Acceso a herramientas y tecnologías avanzadas
Los proveedores de servicios de ciencia de datos ofrecen recursos y plataformas de IA, aprendizaje automático y análisis predictivo, lo que permite a las empresas obtener información valiosa.
Incremento en las ventas
Los datos ayudan a tomar mejores decisiones y, con eso, cubrir las necesidades del cliente.
Fidelización de clientes
La información que la ciencia de datos como servicio posibilita que los clientes estén más satisfechos con una marca, producto o servicio, y recomienden su uso.
Flexibilidad y escalabilidad
DSaaS permite a las empresas escalar su capacidad de análisis de datos de manera flexible según sus necesidades cambiantes. Esto significa que pueden aumentar o disminuir su uso según sea necesario y adaptarse a las fluctuaciones del mercado con costos bajo control.
Enfoque en el negocio principal
Al tercerizar las tareas de análisis de datos, las empresas pueden centrarse en lo primordial y dejar que los expertos manejen los aspectos técnicos.
Objetivos claros y medibles
Parte importante de todo DSaaS es observar, medir y determinar si el trabajo realizado está cumpliendo con los objetivos.
¿Por qué elegir DSaaS? Diferencias con un servicio de datos interno
La evolución de la tecnología y de la cantidad de información entrante que tienen las empresas han hecho de los recursos de Data Science as a Service algo esencial de adquirir. Veamos algunas diferencias entre la contratación de DSaaS y un servicio de datos interno.
Primero, DSaaS es un modelo de negocio que ofrece servicios de análisis de datos a través de la nube, mientras que el data science tradicional se refiere a la gestión y análisis de datos con infraestructura propia y gastos onerosos.
Además, DSaaS utiliza plataformas y herramientas de análisis de datos avanzadas, lo que permite a las empresas IT acceder a tecnologías que de otra manera no podrían pagar o no tendrían la capacidad de administrar internamente.
Otra diferencia importante entre el DSaaS y el data science tradicional es el costo. Mientras el primero permite a las empresas IT reducir los gastos asociados con el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos, el segundo puede resultar más caro para las empresas, ya que deben invertir en infraestructura y contratar personal propio y especializado.
DSaaS: el aliado ideal para predecir el futuro del negocio
Las tecnologías en la nube son efectivas para trabajar desde cualquier lugar.
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