La Public Cloud o nube pública ha resultado uno de los principales impulsos para la transformación digital de las empresas en los últimos años. Este tipo de plataformas online, permiten a las organizaciones acceder y utilizar servicios de computación, almacenamiento y aplicaciones de forma virtual, o conectarse con una gran variedad de sistemas de datos externos, como facilita, por ejemplo, Kafka Connect, sin la necesidad de invertir en costosos equipamientos e infraestructuras físicas y pagando, únicamente, por aquellos servicios y herramientas de la Public Cloud que se utilizan. Esto ha democratizado el acceso a tecnologías avanzadas y permite a empresas de todos los tamaños competir en igualdad de condiciones.
En esta oferta de servicios y herramientas cloud, las nubes públicas son punteras y se mantienen constantemente actualizadas, siendo actualmente algunas de las novedades más importantes que ponen al alcance de sus clientes, las soluciones de Inteligencia Artificial (IA) y Big Data.
Herramientas de IA en la nube
Estas tecnologías están revolucionando la forma en que las empresas gestionan y utilizan los datos para obtener información valiosa y tomar decisiones estratégicas, y su convergencia está transformando el panorama tecnológico y el impacto que tiene en diversos sectores. Esto obliga a todas las organizaciones que quieren asegurar su competitividad a “jugar” en la misma liga y las soluciones que ofrecen las Public Cloud más avanzadas, permiten hacerlo de inmediato, sin necesidad de costosas inversiones en infraestructuras.
Las nubes públicas preparadas para ello ofrecen a sus clientes catálogos de modelos IA preentrenados y, también, la oportunidad de lanzar sus propios modelos a la nube y entrenarlos de forma simple y rápida, siendo, la propia solución de AI Training de la Public Cloud, la que se ocupa de planificar, por ejemplo, el uso de sus recursos de cálculo CPU/GPU para facilitar, así, una mayor agilidad en todas las tareas de preproducción y tareas de machine learning básicas y/o tareas de deep learning que requieran recursos de cálculo intensivo.
Todo ello permite una innovación más ágil y a los data scientist de las empresas acelerar el desarrollo y poner a punto, en muy poco tiempo y bajo un costo controlado de pago por consumo, modelos de IA capaces de contribuir a la gestión y operativa de sus organizaciones, cubriendo múltiples ámbitos, desde la innovación para modernizar servicios e infraestructuras, a la mejora de la atención al cliente, pasando por la investigación empresarial estratégica, transformación de servicios financieros o la optimización y desarrollo de programas de I+D, entre otras oportunidades.
Además, una vez todo a punto, gracias a herramientas como Kafka Connect es posible importar y exportar los datos desde o hacia cualquier base de datos, sistema de ficheros,… sin tener que desarrollar productores o consumidores ad hoc.
Big Data en la nube
Las nubes públicas ofrecen también, en general, una infraestructura escalable y flexible para procesar grandes conjuntos de datos en tiempo real, además de herramientas cloud para identificar patrones, tendencias y relaciones que ayudan a las empresas a comprender mejor el comportamiento de los clientes, optimizar las operaciones comerciales y prever cambios en el mercado.
Las soluciones de Big Data en la nube pública proporcionan, además, un entorno ágil para la colaboración entre equipos distribuidos geográficamente. Los datos se pueden compartir y acceder de forma segura desde cualquier ubicación, lo que permite a los equipos trabajar juntos en proyectos de Big Data sin restricciones físicas, pudiendo, además, introducir y sacar datos de forma segura con herramientas fiables como la ya mencionada Kafka Connect que cuenta con gran variedad de conectores tanto versión Sink como versión Source, ya desarrollados y listos para utilizar e integrar casi cualquier sistema externo.
Además, la combinación de IA y Big Data en la nube facilitan un entorno propicio para la innovación. Las empresas pueden utilizar los datos recopilados para descubrir nuevas oportunidades de mercado, desarrollar productos y servicios personalizados y optimizar la experiencia del cliente, además de optimizar sus recursos y automatizar tareas repetitivas, logrando, así, mayor eficiencia operativa y ahorro de costos.
