La competencia por el control sobre el nivel semántico de la analítica comienza en serio


Comienza una batalla en la nube por el control de cómo las aplicaciones de análisis procesan los datos. Los proveedores de almacenamiento de datos como Snowflake, Amazon Web Services (AWS) y Microsoft agregan enormes cantidades de datos. Por supuesto, los proveedores de aplicaciones de análisis e inteligencia empresarial (BI) tratan los almacenes de datos como otra fuente de la que extraer datos.

Snowflake, sin embargo, aboga por el procesamiento de análisis en su almacén de datos. Además de procesar datos localmente en el servidor en memoria, Alteryx ahora permite a los usuarios finales procesar datos directamente en la nube Snowflake.

Al mismo tiempo, sin embargo, están surgiendo nuevas empresas que permiten a los usuarios finales procesar datos utilizando una capa semántica que abarca varias nubes. Un ejemplo típico es Kyligence, un proveedor de una plataforma de análisis para big data basada en el software Apache Kylin de código abierto.

Dado el costo total de las plataformas de almacenamiento de datos en la nube, los proveedores de estos servicios están comprometidos a brindar valor más allá del simple almacenamiento de datos, dijo Mike Leone, analista de la industria de Enterprise Strategy Group (ESG). «Quiere que el almacén de datos sea el punto de entrada para otros servicios», dijo Leone. «De lo contrario, el almacén de datos es demasiado caro».

Estos esfuerzos son respaldados por proveedores como Alteryx a medida que aumenta la cantidad de datos en un repositorio de Snowflake.

Sin embargo, Alteryx sigue comprometido con una estrategia de nube híbrida, dijo Sharmila Mulligan, directora de marketing de la compañía. La mayoría de las organizaciones tienen datos que estarán en múltiples nubes y en las instalaciones durante los próximos años. La idea de tener todos los datos de una empresa en un único almacén de datos en la nube es fantástica, dijo. «Los datos siempre estarán en múltiples plataformas», dijo Mulligan. «La mayoría de las empresas acabarán con varios almacenes de datos».

De manera similar, Kyligence busca proporcionar una plataforma de análisis que abarque múltiples plataformas. Según Li Kang, director de Kyligence para América del Norte, los datos se extraen de múltiples plataformas para crear una base de datos de procesamiento analítico en línea (OLAP) que proporciona a los usuarios finales una construcción familiar para analizar datos.

La compañía ha recaudado $ 48 millones hasta la fecha para ayudar a lograr este objetivo. Redpoint Ventures, Cisco, China Broadband Capital, Shunwei Capital, Eight Roads Ventures y Coatue Management son todos inversores. Kyligence cuenta con UBS, Costa, Appzen, McDonald’s, YUM, L’OREAL, Porsche, Xactly, China Merchants Bank y China Construction Bank entre sus clientes.

Ayer, Kyligence anunció que una Enterprise Edition de Apache Kylin, llamada Kyligence Cloud 4, estará disponible en las nubes de AWS y Microsoft Azure, lo que permitirá recuperar datos no solo de Snowflake sino también de repositorios de almacenamiento basados ​​en objetos. Anteriormente, la Enterprise Edition de la plataforma solo estaba disponible para plataformas locales.

Esta capacidad es fundamental, ya que con el tiempo las organizaciones de plataformas primarias elegirán almacenar datos, dijo Kang. «El enfoque de los datos tiende a cambiar», dijo Kang.

Kyligence Cloud es prácticamente un ejemplo de la capa adicional de análisis y procesamiento semántico que surge en los entornos de computación en nube híbrida, dijo Kevin Petrie, vicepresidente de investigación de Eckerson Group. «Al analizar las consultas SQL y crear automáticamente índices OLAP para calcular previamente los resultados, las organizaciones pueden subcontratar muchas consultas que de otro modo afectarían al almacén de datos», dijo.

Independientemente del camino posterior, no está claro que los almacenes de datos se conviertan en centrales eléctricas para el procesamiento de datos. En muchos casos, es solo la encarnación más reciente de un lago de datos. El desafío ahora para las organizaciones de TI es garantizar que esta última iteración de un lago de datos no se convierta en otro pantano.

VentureBeat

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