O que é análise hiperconvergente?

O que é análise hiperconvergente?

Mergulhe na análise hiperconvergente – a fusão de IA, análise em tempo real e automação! Descubra como ele fornece insights extremamente rápidos, promove experiências personalizadas e revoluciona a tomada de decisões.

Imagem em destaque

O cenário empresarial altamente dinâmico de hoje exige que todas as empresas sejam flexíveis o suficiente para se adaptarem rapidamente aos desafios emergentes. Tal como a pandemia nos mostrou, a capacidade de reagir rapidamente a perturbações imprevistas pode significar a diferença entre permanecer no negócio ou fechar as portas para sempre. É por isso que a análise de dados é agora mais importante do que nunca.

Através da análise de dados, as empresas podem converter-se em organizações orientadas por dados que baseiam todas as suas decisões em informações e insights sólidos. Além disso, utilizando as mais recentes ferramentas analíticas, podem prever cenários e prescrever ações para melhor enfrentar desafios novos e desconhecidos.

Para que isso aconteça, porém, as empresas devem adotar tecnologias de ponta no campo da análise. Hoje, isso significa adotar análises hiperconvergentes.

O que é análise hiperconvergente?  1

Todas as ferramentas analíticas em uma

Até agora, os analistas de dados tinham que recorrer a um conjunto de ferramentas de análise de dados para cobrir o máximo possível. Assim, tiveram de adotar diferentes dashboards, plataformas de visualização, ferramentas analíticas baseadas na nuvem e muitas outras aplicações para terem uma imagem um pouco mais clara dos seus próprios mercados. Com a análise hiperconvergente, isso chegou ao fim.

A análise hiperconvergente combina todas essas ferramentas diferentes em uma solução abrangente. Assim, os analistas de dados podem usar ciência de dados, ferramentas baseadas em nuvem, algoritmos de aprendizado de máquina e análises visuais e de streaming a partir de uma plataforma central.

A melhor parte da análise hiperconvergente é que tal solução pode trabalhar com dados provenientes de múltiplas fontes e avaliá-los com todas as abordagens analíticas possíveis: descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas. Isso permite que as equipes de dados simplifiquem seus esforços e até mesmo desfrutem de uma série totalmente nova de insights que poderiam passar despercebidos se estivessem usando várias ferramentas de dados.

Benefícios da análise hiperconvergente

Usar uma solução analítica hiperconvergente oferece diversas vantagens além da mera conveniência de ter todos os dados armazenados e analisados ​​em um local centralizado. Algumas das vantagens mais importantes incluem:

Insights mais ricos

Ao combinar diferentes abordagens de análise, as soluções hiperconvergentes podem fornecer novas conexões e relacionamentos anteriormente despercebidos entre diversos conjuntos de dados. Assim, você pode acessar insights mais profundos e sofisticados para o seu negócio.

Geração de insights mais rápida

Usando uma combinação de algoritmos de IA e aprendizado de máquina com recursos de limpeza de dados, visualizadores e geradores de relatórios, você pode obter insights mais rapidamente no mesmo local que está usando para coletar os dados. Você pode até desenvolver uma solução analítica que possa avaliar conjuntos de dados em tempo real.

Maior escalabilidade e manutenção mais fácil

Ao trabalhar com uma única plataforma, você não precisa se preocupar com problemas de integração ou escalabilidade. Você só precisa fornecer poder de processamento suficiente para continuar entregando resultados para todos os seus conjuntos de dados. Além disso, trabalhar com apenas um sistema permite mantê-lo facilmente atualizado com os mais recentes protocolos e patches de segurança.

Operações simplificadas com a mesma equipe

Ampliar os esforços de análise de dados quase sempre significa contratar mais especialistas para lidar com as novas ferramentas. Você não precisa disso com análises hiperconvergentes. Sua equipe atual pode cuidar da solução centralizada, principalmente porque todos os recursos e funcionalidades que você precisa estarão incluídos na plataforma hiperconvergente.

Custos reduzidos

Embora uma solução hiperconvergente não seja a opção mais barata, certamente vale a pena o investimento. Você pode pagar um pouco mais adiantado, mas obterá um ROI impressionante e uma redução significativa nos custos. Isso porque você não terá que se preocupar em manter diversas soluções, pagar por ajuda extra ou perder oportunidades de negócios devido a análises desatualizadas.

O caminho para a hiperconvergência

A análise hiperconvergente é o próximo passo lógico na análise. Isso ocorre porque os cientistas e as equipes de dados precisam de ferramentas de dados mais poderosas e sofisticadas para trabalhar no cenário altamente competitivo e em constante mudança de hoje. Portanto, a combinação de múltiplas ferramentas em um hub centralizado parece uma evolução natural. Veja como chegamos aqui:

Ferramentas não digitais

No início, as pessoas realizavam tarefas relacionadas à análise com caneta e papel em balanços básicos. Qualquer forma de análise de dados assumia esse formato, o que consumia muito tempo para fornecer insights muito básicos e principalmente descritivos.

Análise computacional

Quando os computadores finalmente chegaram aos escritórios em todo o mundo, os desenvolvedores criaram as primeiras plataformas analíticas usando bancos de dados, modelos matemáticos e algoritmos. É claro que estas primeiras tentativas foram bastante limitadas, especialmente devido a restrições de hardware.

Grandes dados

A era mais recente finalmente superou os limites dos bancos de dados e começou a adotar novas tecnologias para fornecer novos recursos. Assim, a coleta de dados, a limpeza, a análise e a geração de relatórios tornaram-se mais rápidas e fáceis, e a profundidade dos insights alcançou uma sofisticação nunca antes vista.

Flexibilidade

O software empresarial geralmente inclui recursos que automatizam tarefas repetitivas, liberando os membros da equipe para trabalhar em tarefas e desafios de nível superior. Por exemplo, um aplicativo de RH pode gerenciar muitas tarefas de agendamento, folha de pagamento e recrutamento, permitindo que o departamento de RH desenvolva novos programas para apoiar os funcionários.

Análise hiperconvergente

Reunindo o poder de múltiplas plataformas de análise de dados, a análise hiperconvergente é o próximo passo para os cientistas de dados. Aqui, o objetivo é agilizar processos através de hubs centralizados e, ao mesmo tempo, aumentar a relevância e a utilidade dos insights através do uso mais abrangente de algoritmos de IA.

Quando usar análises hiperconvergentes

Embora as soluções analíticas hiperconvergentes sejam amplamente benéficas e possam impulsionar qualquer negócio, a realidade é que nem todas as empresas precisam adotá-las imediatamente. Pequenas empresas ou empresas com esforços de análise bem oleados podem não ver as suas muitas vantagens imediatamente, o que significa que podem esperar pelo melhor momento para adotar uma plataforma hiperconvergente.

Isso não significa necessariamente que todas as outras empresas devam aderir ao movimento hiperconvergente. A melhor maneira de saber se essas soluções são para você é procurar esses sinais reveladores.

  • Você tem várias fontes de dados que precisam ser analisadas o mais próximo possível do tempo real.
  • Seu volume de dados está ultrapassando as capacidades atuais de limpeza, análise e geração de relatórios da sua infraestrutura.
  • Você está tendo problemas com a equipe de dados, o que significa que cada vez mais soluções relacionadas a dados não são gerenciadas.
  • Você está perdendo muitas oportunidades de negócios relacionadas a novas demandas e interrupções (isto é ainda pior se seus concorrentes estiverem capitalizando-as).
  • Seus insights são superficiais ou não oferecem profundidade suficiente para que você realmente faça a diferença nas decisões que toma com base neles.
  • Você está usando muitas plataformas de análise de dados e os custos de mantê-las estão cobrando seu preço (custos não significam necessariamente dinheiro, mas também tempo e esforço).
  • Sua empresa está passando por um processo de aceleração digital que muitas vezes é prejudicado por ferramentas de análise de dados desatualizadas.

Você pode conseguir resolver um ou até dois desses problemas. Mas o curso de ação mais recomendado para evitar o atrito que esses problemas estão custando é adotar análises hiperconvergentes. Isso transformará completamente o seu negócio e o colocará no caminho certo para se tornar uma organização orientada por dados.

Naturalmente, adotar análises hiperconvergentes não é uma coisa do tipo “compre, conecte e use”. Você precisa migrar adequadamente seus dados, implementar a solução, integrá-la ao seu ecossistema existente e configurá-la para aproveitá-la ao máximo. É mais fácil falar do que fazer, então é natural se você precisar de ajuda para fazer isso.

Fonte: BairesDev

Conteúdo Relacionado

O Rails 8 sempre foi um divisor de águas...
A GenAI está transformando a força de trabalho com...
Entenda o papel fundamental dos testes unitários na validação...
Aprenda como os testes de carga garantem que seu...
Aprofunde-se nas funções complementares dos testes positivos e negativos...
Vídeos deep fake ao vivo cada vez mais sofisticados...
Entenda a metodologia por trás dos testes de estresse...
Descubra a imprevisibilidade dos testes ad hoc e seu...
A nomeação de Nacho De Marco para o Fast...
Aprenda como os processos baseados em IA aprimoram o...
A web está em constante evolução, e com ela,...
A Inteligência Artificial (IA) tem sido um tema cada...
Você já se sentiu frustrado com a complexidade de...
O OpenStack é uma plataforma de computação em nuvem...
Você já se sentiu frustrado com a criação de...
A era digital trouxe uma transformação profunda na forma...
Nos dias atuais, a presença digital é fundamental para...
Introdução Quando se trata de desenvolvimento de software, a...
Como desenvolvedor Dart, você provavelmente já se deparou com...
Retour au blog

Laisser un commentaire

Veuillez noter que les commentaires doivent être approuvés avant d'être publiés.