Cómo el cómputo en la nube mejora los flujos de trabajo de la ciencia de datos

La mejora de los flujos de trabajo de la ciencia de datos con el cómputo en la nube

 

Si los datos son el recurso más valioso del mundo, entonces la ciencia de datos es su proceso más impactante. A medida que más organizaciones se dan cuenta de que necesitan ciencia de datos para mantener una ventaja competitiva, esta práctica se vuelve cada vez más crucial en todas las industrias. Este rápido crecimiento es en su mayoría beneficioso, pero también puede presentar algunos desafíos.

Los volúmenes de datos y las demandas de procesamiento están aumentando más rápido de lo que los flujos de trabajo convencionales pueden seguir. Los equipos de ciencia de datos necesitan mejores formas de gestionar estas crecientes necesidades y la computación en la nube ofrece una solución ideal. Aquí hay cinco razones por las cuales.

 

1. Reducción de costos

 

La eficiencia en costos de la computación en la nube está entre sus mayores fortalezas. Implementar y mantener servidores locales puede ser muy costoso al principio y requiere costos significativos de mano de obra y TI en curso. Almacenar y procesar datos en la nube elimina muchos de esos gastos.

En el modelo de nube, no tienes que comprar ni mantener tu propio equipo. Teniendo en cuenta cuanta potencia de procesamiento puede requerir la ciencia de datos moderna, eso puede representar ahorros masivos. Además, solo pagas por los recursos que utilizas, por lo que cualquier aumento de costos que adquieras a medida que creces reflejan el crecimiento real del volumen de datos sin excedentes.

 

2. Optimización de flujos de trabajo

 

La nube también puede optimizar los flujos de trabajo de ciencia de datos. Las soluciones de software como servicio (SaaS) te brindan acceso a velocidades de computación y capacidad a las que puede que no puedas acceder de otra manera. En consecuencia, puedes realizar cálculos más complejos con menos retrasos de procesamiento.

Los sistemas en la nube también consolidan bases de datos y cargas de trabajo que antes estaban separadas. Esa consolidación elimina el tiempo perdido al cambiar entre aplicaciones y reduce el riesgo de errores en la entrada y transferencia de datos. Los datos incorrectos pueden obstaculizar significativamente la eficiencia operativa, por lo que esta confiabilidad mejora aún más la productividad.

 

3. Mejora de la seguridad

 

A pesar de las preocupaciones comunes sobre la ciberseguridad en la nube, la computación en la nube tiene varias ventajas de seguridad. La gran mayoría de las violaciones en la nube provienen de errores humanos, no de deficiencias técnicas en la propia nube. Sin embargo, el modelo SaaS puede hacer que la alta seguridad sea más accesible.

Los proveedores de la nube a menudo tienen funciones avanzadas de seguridad que los científicos de datos pueden no poder pagar o implementar internamente. Esto podría incluir monitoreo autónomo, cumplimiento automatizado y extensas copias de seguridad encriptadas. La segmentación de redes también es más fácil en la nube, lo que hace que las arquitecturas de seguridad de confianza cero y similares sean más accesibles.

 

4. Ampliación de la capacidad de datos

 

Usar la nube también te permite almacenar y procesar más datos de los que podrías hacerlo con una solución local. Las aplicaciones de ciencia de datos suelen ser más efectivas cuando tienes más información, pero administrar grandes volúmenes de datos en sistemas locales puede volverse rápidamente costoso e ineficiente.

Los volúmenes globales de datos están en camino de superar los 180 zetabytes para 2025. Eso puede hacer que la ciencia de datos sea más confiable que nunca, pero solo si tienes la capacidad de almacenamiento y la potencia informática para respaldarla. La nube hace que ese nivel de almacenamiento y análisis sea posible cuando sería prohibitivamente costoso hacerlo internamente.

 

5. Mejora de la escalabilidad

 

De manera similar, la nube es mucho más escalable que los flujos de trabajo convencionales de ciencia de datos. Ampliar tu capacidad de la manera tradicional significa comprar y configurar servidores adicionales, lo cual es costoso y puede interrumpir los flujos de trabajo actuales. Con la nube, todo lo que tienes que hacer es pagar una tarifa más alta por más capacidad y la obtendrás de inmediato.

Esa escalabilidad rápida es fundamental dada la tasa actual de crecimiento de los datos digitales. Sin embargo, si necesitas reducir el tamaño de tus operaciones, reducir el tamaño en la nube sigue siendo más rentable que los medios convencionales. A medida que tu capacidad disminuye, también lo hacen tus tarifas, asegurando que la reducción de tamaño no te deje con hardware desperdiciado que no estás utilizando.

 

La ciencia de datos moderna necesita computación en la nube

 

Los flujos de trabajo de ciencia de datos hoy en día deben ser rápidos, confiables, seguros y capaces de manejar cargas de trabajo considerable. A medida que estas demandas aumentan, las configuraciones convencionales en local rápidamente se vuelven insuficientes.

La computación en la nube ofrece la asequibilidad, eficiencia, seguridad, capacidad y escalabilidad que los equipos de ciencia de datos necesitan. Aprovechar esta oportunidad te ayudará a maximizar los beneficios de tus aplicaciones de ciencia de datos.

    April Miller es editora de tecnología de consumo en ReHack Magazine. Tiene un historial de crear contenido de calidad que genera tráfico hacia las publicaciones con las que trabaja.  

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