Dados como Serviço, ou DaaS, é uma estratégia de gerenciamento de dados concentrada em nuvem que pode trazer diversos benefícios para a sua empresa.
Os Dados como Serviço, ou Data as a Service (DaaS), são uma estratégia de gerenciamento de dados, ou um modelo de implantação, que se concentra na nuvem – pública ou privada – para fornecer uma variedade de serviços relacionados a dados. Basicamente, essa estratégia cria uma solução aproveitando o software como um modelo de serviço, e oferece os dados e insights como uma API, utilizando sua própria infraestrutura para processar um grande volume de dados e fornecer insights com baixa latência.
Com isso, o DaaS permite o uso de aplicativos de software baseados em nuvem entregues pela rede, dispensando a necessidade de servidores de hardware dedicados para um conjunto específico de dados.
Fonte: hazelcast
Nesse sentido, DaaS não se trata apenas compartilhar uma infraestrutura comum para obter economias de escala, mas também de compartilhar dados entre diferentes equipes e permitir uma maior colaboração e transferência de conhecimento dentro da empresa. Assim, ao utilizar Dados como Serviço, é possível eliminar a redundância de infraestrutura ao manter os dados centralizados, sendo adequado para empresas com unidades de negócios diversas, geograficamente dispersas, ou que compartilham dados com seus clientes.
Benefícios do uso de Dados como Serviço
Também vale dizer que os Dados como Serviço podem conter qualquer tipo de dados: imagens, áudio, gráficos, texto; conjuntos de dados estruturados ou semiestruturados; entre outros. Além disso, seus benefícios são variados, incluindo maior acessibilidade, capacidade de mover dados facilmente, manutenção de plataforma, etc. A seguir, vamos explicar um pouco mais sobre cada um de seus benefícios, bem como as aplicações do DaaS no dia a dia das empresas.
Regras de negócios consistentes
Dados como serviço envolvem regras de negócios na API e fornecem melhor governança para que os dados sejam consistentes entre os aplicativos. Ele também fornece detalhes sobre as regras de negócios subjacentes e recursos para adicionar outras regras de acordo com os requisitos do aplicativo.
Baixo custo de infraestrutura
Muitas equipes de dados fazem um ETL de sistemas de Big Data para bancos de dados relacionais, visando leituras de baixa latência. Isso leva a várias cópias dos dados entre as equipes, o que pode ter um impacto no desempenho à medida que o volume de dados aumenta. Além disso, os dados precisam ser indexados para permitir leituras mais rápidas, o que diminui a velocidade das gravações e afeta o SLA. Nesse caso, o custo de manutenção da infraestrutura é enorme. Ao utilizar o DaaS, é possível reduzir a duplicação de dados entre os domínios, operando-os com um baixo custo de infraestrutura. Isso porque ele é executado em cima do software como serviço, e fornece dados e insights com base no pagamento por uso.
Resposta acelerada e dados em tempo real
Ao utilizar Dados como Serviço, dados quase em tempo real podem ser consumidos pelos usuários finais sem esperar seu carregamento. Isso é possível pois o DaaS aproveita as camadas de aceleração como Apache druid, clickhouse etc., para fornecer respostas de baixa latência. Ele também aproveita mecanismos de consulta SQL distribuídos, como Presto ou data warehouse em nuvem, para realizar análises ad hoc. Com isso, os dados quase em tempo real podem ser consumidos pelos usuários finais sem esperar para carregá-los e enriquecê-los em vários repositórios.
Desenvolvimento de ativos de dados
Enquanto os DaaS ficam responsáveis por centralizar a governança e a conformidade, os administradores de dados podem se concentrar em outras atividades, como a criação de valor do ativo de dados, além da obtenção de insights que possam ajudar os negócios. Além de manter as informações de metadados, a documentação do usuário em um só lugar também proporciona uma compreensão muito mais ampla dos dados, com integração perfeita aos consumidores.
Análise Descritiva para Análise Prescritiva
É importante dizer que Dados como Serviço não suportam apenas respostas de baixa latência ou análises ad hoc, mas também são flexíveis para análises prescritivas. Principalmente porque as decisões críticas de negócios são baseadas em previsões em tempo real. Além disso, fluxos de dados seguem crescendo a cada dia, e o uso da DaaS fornece recursos para processar estes dados, além de uma resposta mais rápida, melhorando a experiência do cliente.
Nativos na Nuvem
O uso de Dados como Serviço fornece APIs confiáveis, escaláveis e sustentáveis. Afinal, aplicativos nativos da nuvem tendem a manter o desempenho em várias condições de carga, escalando horizontalmente e liberando os recursos que não forem necessários. Ele também suporta a construção de sistemas de tolerância a falhas, fornece atualizações de software, e mantém alta a disponibilidade dos recursos, bem como o gerenciamento de desastres para fornecer serviços confiáveis.
Aplicativos móveis e da Web
Por fim, a API de DaaS pode ser usada em aplicativos móveis e da Web, pois dissocia a lógica de negócios da camada de apresentação. Assim, como os dados são armazenados em cache nas camadas de aceleração, a resposta será muito melhor, e em cargas mais altas. Também será possível visualizar melhorias de desempenho, bem como responder apenas com as métricas solicitadas pelo usuário. Na prática, isso reduz a latência e a torna ideal para aplicativos móveis.
3 exemplos práticos de soluções as a Service
Uma das maiores vantagens de soluções em nuvem é a elasticidade. É possível ter o contrato com custo básico de infraestrutura e, quando for necessário, é viável escalar com previsibilidade dos gastos para aquele momento.
Abaixo, trouxemos três exemplos práticos de como o modelo as a Service pode fornecer um gasto consciente do orçamento da empresa.
Recursos Humanos
O departamento de Recursos Humanos da empresa fecha a folha de pagamento num único dia do mês, por exemplo, todo dia 30. Embora haja uma plataforma de RH na nuvem, o contrato tem um preço fixo, dando toda a previsibilidade de gastos.
Porém, a plataforma exige maior processamento e memória no dia de fechamento da folha. Para evitar queda do serviço e indisponibilidade do sistema, é possível contratar mais recursos somente para este período do mês.
Então, se o provedor de nuvem disponibiliza duas máquinas virtuais para a plataforma de RH, sempre no dia 30 ele vai dobrar essa capacidade. Será pago por esse adicional somente por um dia, o que permitirá total controle dos custos e sem precisar pagar pela capacidade ociosa.
E-commerce
Com a pandemia do coronavírus, consumidores passaram a comprar cada vez mais online. Isso pode gerar uma sobrecarga nos serviços, levando o negócio a perder receitas e até mesmo clientes.
Se a demanda está alta, comprar hardware pode ser arriscado, já que as máquinas ficariam obsoletas passado o período de pico. Com um provedor cloud, é possível aumentar a infraestrutura do data center com base no consumo.
Assim, é possível criar cargas de trabalho temporárias na nuvem para acessar, monitorar e gerenciar o data center e garantir a disponibilidade do site. Além de ter uma ideia de quanto isso vai custar, a economia ocorre também em termos de espaço físico.
Atendimento ao consumidor
Ainda olhando para os efeitos pandêmicos, diversas empresas de contact center precisaram adaptar o modelo de negócio devido ao home office. Como manter o atendimento de qualidade se a equipe está reduzida e a tecnologia é legada?
Primeiro, uma plataforma de contact center na nuvem vai ter alta disponibilidade. Isso significa conseguir ter softwares de chamada instalados nas máquinas dos colaboradores, estejam eles em casa ou na empresa.
Geralmente essa solução possui um valor fixo. Então, se hoje a empresa trabalha com 10 pontos de atendimento (PA) e precisa expandi-los para 15, terá a ideia de quanto pagará no fim do mês. Passado o período de alta demanda, é possível desativar os PA adicionais sem custos.
A mesma lógica dessas soluções se adaptam ao modelo de Data as a Service.
A importância do DaaS para o mercado atual
Enfim, quando falamos em Ciência de Dados, e no mercado que ela está incluída, o uso de Dados como Serviço se mostra fundamental. Isso porque serviços de DaaS externos permitem que as empresas acessem facilmente dados externos, assim como serviços internos de DaaS tornam mais fácil para as empresas democratizar a análise e capacitar seus usuários de negócios.
De acordo com pesquisa realizada pela Gartner, a adoção de DaaS deve crescer cada vez mais, aumentando cerca de 22% até o fim de 2022 no mundo. Contudo, apesar de as empresas terem percebido a importância e o potencial deste tipo de estratégia, ainda são muitos os desafios enfrentados durante o processo de implementação.
Afinal, como a intenção do DaaS é criar um serviço que possa ser usado por quase qualquer equipe, as opções de tecnologia podem ser esmagadoras. E isso às vezes pode dificultar a determinação por onde começar, ou mesmo qual é a abordagem correta a seguir.
Felizmente, há muitas comparações online de plataformas de nuvem e as tecnologias que elas suportam, basta ter em mente os objetivos e necessidades do negócio, para conseguir encontrar soluções que não apenas tragam inovação, mas também crescimento e melhores resultados para a empresa.
