¿Qué es el análisis como servicio (AaaS)? - Una guía

¿Sabía que con el crecimiento de la inteligencia empresarial ágil, se espera que el mercado de análisis de datos se expanda al 26 % entre 2020 y 2027?

Con el crecimiento de la inteligencia empresarial y los mercados ágiles, muchas pequeñas y grandes empresas cambiaron al análisis de datos como un servicio, aumentando la competencia al siguiente nivel. El tamaño del mercado del análisis de datos como servicio fue de $ 4.9 mil millones en 2019.

Cada empresa trabaja más duro para tener éxito en términos del amplio mercado, la conversión de visitantes, la credibilidad y, lo más importante, que se mantenga por delante de su competencia. ¿Pueden las empresas incluso lograr eso? ¿O es solo una falsa realidad? Bueno, invertir en análisis de datos como servicio puede hacer que eso suceda.

La mayoría de las empresas no tienen suficiente conocimiento sobre lo que es el análisis de datos como servicio. Es una gran decisión, una inversión importante.

Inteligencia empresarial ágil: análisis como servicio

Casi el 80,7 % de las empresas Fortune 1000 afirmó que sus inversiones en datos fueron exitosas utilizando inteligencia empresarial ágil: análisis de datos. De los cuales, el 49,2% dijo que el análisis de datos les ayudó a reducir sus gastos.

El mundo ha evolucionado, y también lo ha hecho el mundo de los negocios. La inteligencia empresarial ágil se ha abierto camino y ha ayudado a organizar, analizar. Presente datos para ayudar a la empresa y su departamento de TI a obtener un conocimiento claro sobre los procesos y actuar en consecuencia.

• Analítica como definición de servicio
• Importancia de AaaS
• ¿Cómo puede ayudar la analítica como servicio (AaaS)?
• Ventajas de AaaS
• Desventajas de AaaS
• ¿Por qué las empresas recurren cada vez más a AaaS?

¿Qué es el análisis como servicio?

Un producto de inteligencia empresarial ágil, una plataforma de análisis totalmente personalizada, Analytics as a Service (AaaS) proporciona software de análisis de datos basado en suscripción. Si acaba de entrar en el mundo del big data, debe estar familiarizado con el término Analytics as a Service. ¿Pero sabes qué es eso?

Como sugiere el nombre, el análisis de datos como servicio está diseñado para procesar y examinar una gran cantidad de información. Tiene un modelo basado en la nube para entregar información con herramientas de vanguardia que ayudan al usuario a modificar y configurar según sus objetivos, necesidades y requisitos.

Con AaaS, su empresa, sin realizar una inversión adicional sustancial en una infraestructura diseñada específicamente para respaldar el almacenamiento y satisfacer los requisitos de su negocio, puede obtener los beneficios del análisis de Big Data.

(Lea también: ¿Qué es PaaS (plataforma como servicio)? – Una guía )

Importancia de la analítica como servicio (AaaS)

La industria, junto con las expectativas de los clientes, está cambiando rápidamente. De un mercado centrado en los negocios, ahora hemos ingresado a un mercado centrado en el cliente. Por lo tanto, las empresas, como mucho, se centran en formas de ofrecer productos mejores y de mayor calidad que no solo aseguren la eficiencia sino que también minimicen la producción de residuos.

Con Analytics as a Service, las empresas tienen un área visible donde pueden identificar tendencias y operaciones que son útiles para que las actividades de la empresa funcionen por el camino correcto. AaaS muestra cómo son las cosas y qué puede aportar mejoras para una previsión futura mejor y más precisa.

Las empresas que usan AaaS pueden destacarse fácilmente de aquellas que no lo usan. AaaS ayuda a hacer que los beneficios del análisis de datos sean accesibles para más empresas. No solo reduce la carga del personal de TI, sino que también reduce el riesgo y las posibilidades de contratiempos humanos. Amplía las capacidades temporales de una organización para analizar grandes datos o proyectos.

¿Cómo puede ayudar la analítica como servicio (AaaS)?

Gracias a la inteligencia empresarial ágil, con la introducción de Analytics as a Service, muchas empresas y negocios han regulado sus actividades y estrategias.

Puede recibir ayuda de AaaS incluyéndolo en un servicio empresarial que ofrezca soluciones, por ejemplo, sistemas de gestión, planificación de recursos empresariales, red, nube y otros servicios relacionados con la seguridad.

Al implementar los servicios AaaS, puede integrarse con las demandas comerciales de su cliente. Además, AaaS puede ayudar a su negocio de cualquier forma. Desde cualquier industria hasta servicios financieros, telecomunicaciones, análisis de clientes, análisis social, optimización de datos y pronósticos.

Beneficios de la analítica como servicio

• Personalización de la experiencia del cliente

  Hay varios canales a través de los cuales las empresas recopilan datos de los clientes para un mejor enfoque de marketing. Estos canales incluyen comercio electrónico, redes sociales y encuestas. Pero, ¿cuál es el uso de estos datos si no hay implementación?

  AaaS ayuda al crear un perfil completo del cliente utilizando los datos que también ayudan a las empresas a obtener información sobre el comportamiento del consumidor. Este conocimiento se puede utilizar para una mejor prestación de los servicios.

• Toma de decisiones más informada

  AaaS ayuda a las empresas en la toma de decisiones informadas junto con la reducción de gastos y pérdidas financieras. Ayudan a predecir los efectos que varios cambios en el mercado, el negocio y la perspectiva pueden traer a la industria. Esta predicción permite a las empresas reaccionar a los cambios con sensatez.

• Ejecute operaciones fluidas

  Con AaaS, puede mejorar la eficiencia de su negocio. Así es como ayuda:

  1. Analizar datos y razonamientos para diferentes departamentos.
  2. Predecir problemas futuros
  3. Presentar soluciones a problemas

  AaaS puede ayudar a una empresa a evitar problemas y retrasos en el futuro al predecir los pronósticos de demanda para optimizar las operaciones.

Desafíos de la analítica como servicio

• Complejo

  El análisis de datos es una parte esencial de cualquier negocio, pero son complejos. Necesitan profesionales y expertos con know-how para su correcta ejecución. Si AaaS se ejecuta con científicos no profesionales o no calificados, puede hacer que su negocio pase de 10 a 0.

• Seguridad

  Dado que una gran cantidad de datos se almacenan en la nube, existen riesgos de seguridad involucrados. La razón es que la mayoría de los AaaS utilizan un modelo menos seguro de computación en la nube. Más del 80 % de las empresas afirmó que la seguridad es el principal desafío que debe abordarse en AaaS.

• Control

  El usuario tiene poco que decir sobre la funcionalidad de AaaS, ya que se proporciona en una forma de funcionamiento completo a quien usted elige, ya que su proveedor de AaaS determina la capacidad de su software.

¿Por qué las empresas recurren cada vez más a AaaS?

La inteligencia empresarial ágil se ha abierto camino en todas las industrias y ha ido en aumento desde entonces. Los productos analíticos ya existentes son insuficientes para satisfacer las necesidades de la industria actual. Por lo tanto, muchas empresas recurren cada vez más a AaaS.

Estas son las razones por qué:

1. Tienen la libertad de elegir el software de inteligencia empresarial de su propia elección. De esta manera, pueden invertir su tiempo en aspectos importantes y entregar resultados de calidad.
2. AaaS les ayuda a tener una experiencia del cliente mejor, mucho mejor y personalizada.
3. Les da una plataforma para tomar mejores decisiones.
4. Les ayuda a centrarse en el análisis de datos.

Pensamientos finales

Analytics as a Service ha ingresado a la industria, y muchas empresas han adoptado esta plataforma para una mejor experiencia del cliente, toma de decisiones y operación. A medida que nos adentramos en el futuro, la computación en la nube evolucionará, lo que hará que sea crucial para muchas empresas cambiar a AaaS para superar los posibles desafíos y crecer en la dirección correcta. ¿Que estas esperando? Cambie a esta plataforma para mejorar sus extensas actividades comerciales de datos.