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Cómo los modelos de datos personalizados impulsan el análisis integrado de próxima generaciónpor@goqrvey
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Cómo los modelos de datos personalizados impulsan el análisis integrado de próxima generación

por Qrvey6m2024/03/20
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Los modelos de datos personalizados desempeñan un papel crucial en el análisis integrado, ya que ofrecen flexibilidad y escalabilidad para los proveedores y usuarios de SaaS. La plataforma nativa de la nube de Qrvey aborda los desafíos del modelado de datos, automatiza la orquestación y mejora las experiencias de los usuarios con soluciones de análisis personalizadas.
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El análisis integrado , la integración de capacidades de visualización de datos e informes en aplicaciones de software existentes, se está convirtiendo en un requisito en todas las industrias. Impulsa experiencias digitales de próxima generación que deleitan a los usuarios y brindan diferenciación competitiva para las empresas SaaS, pero los modelos de datos personalizados son el núcleo de cualquier conjunto sólido de funciones de análisis integrado.


Sin embargo, ofrecer análisis impactantes y personalizados dentro de las aplicaciones presenta desafíos únicos de modelado de datos, especialmente para los proveedores de software con bases de clientes diversas.


Esta publicación de blog explica el inmenso valor de los modelos de datos personalizados para permitir análisis integrados flexibles pero consistentes, lo que desbloquea una multitud de beneficios tanto para los proveedores como para sus usuarios.


¿Qué es un modelo de datos personalizado?

Un modelo de datos personalizado es una representación lógica y abstracta de las diversas estructuras de datos, relaciones y semánticas necesarias para atender a cada cliente o inquilino mediante una aplicación.


Dentro de las plataformas de software multiinquilino, los modelos de datos personalizados:


  • Reflejar las necesidades de entidades, atributos, métricas y conocimientos de cada inquilino

  • Estandarice y mapee fuentes de datos dispares en una vista integrada

  • Gobierna cómo los usuarios interactúan con los datos a través de políticas de seguridad detalladas.


Con modelos de datos personalizados, el análisis de inquilinos se vuelve verdaderamente personalizable en lugar de ser un modelo único.


Los límites de los modelos de datos universales

Estas herramientas vienen con arquitecturas de datos genéricas y listas para usar que todos y cada uno de los clientes deben adaptar para satisfacer sus necesidades. Si bien esto puede parecer atractivo debido a su supuesta simplicidad y facilidad de implementación, tiene un costo.


Por ejemplo, soluciones populares como Tableau y QuickSight , reconocidas por sus capacidades de análisis interno, recurren al empleo de esquemas centralizados y estandarizados que imponen severas restricciones cuando se trata de permitir a los usuarios adaptar su experiencia de análisis.


Esta restricción se hace evidente cuando los usuarios intentan fusionar e integrar una variedad de fuentes de datos. Debido a la naturaleza inflexible de los modelos de datos predefinidos, estos usuarios encuentran obstáculos importantes en el camino. Se ven obligados a forzar tipos de datos y casos de uso diversos y distintos en plantillas o marcos restringidos y rígidamente definidos. Este acto de calzar a menudo puede conducir a resultados ineficientes y menos óptimos.


Otra área afectada negativamente por esta falta de flexibilidad tiene que ver con los propios sistemas centrales, en particular las funciones relacionadas con roles y permisos. Estos componentes esenciales de una plataforma de análisis suelen estar arraigados en el código del sistema. Tal rigidez en la definición de roles y asignación de permisos puede sofocar los flujos de trabajo organizacionales en lugar de simplificarlos.


Limitaciones del almacenamiento de datos convencional para adaptarse a modelos de datos personalizables y multiinquilino

La tecnología de almacenamiento de datos tradicional, que forma la columna vertebral del análisis integrado dentro de las aplicaciones de software como servicio (SaaS), a menudo presenta una serie de limitaciones. Estos sistemas no se diseñaron originalmente para manejar las necesidades dinámicas y variadas que surgen en entornos de múltiples inquilinos donde cada inquilino puede tener estructuras y requisitos de datos únicos.

Arquitectura rígida

Un problema clave con las soluciones heredadas es su arquitectura inherentemente rígida. Esto a menudo da como resultado un enfoque inconexo y compartimentado para la gestión de datos, donde los datos se almacenan en silos separados, lo que dificulta lograr una visión holística de los clientes o inquilinos. En consecuencia, cuando los análisis se integran en estas aplicaciones SaaS, se topan con importantes barreras de personalización debido a la naturaleza inflexible de estas soluciones de almacén.

Mantenimiento difícil

Los obstáculos continúan aumentando a medida que los equipos de ingeniería de SaaS se enfrentan a las complejidades cada vez mayores de adaptar las soluciones de almacenamiento, los procesos ETL (Extracción, Transformación, Carga) y la infraestructura de hardware para cumplir con los requisitos analíticos específicos de los equipos de productos. Deben navegar a través del laberinto de la configuración sin mucha orientación, lo que lleva a una amplificación significativa de la complejidad y el compromiso de recursos.

Demasiadas versiones

La situación se agrava aún más por la cuestión de la “dispersión de versiones”. A medida que los proveedores de almacenamiento de datos actualizan y mejoran sus plataformas, los clientes que utilizan versiones anteriores se encuentran excluidos de estos avances.


Tienen que lidiar con sistemas obsoletos que ya no se alinean con las funcionalidades en evolución proporcionadas por las versiones más recientes. La falta de compatibilidad con versiones anteriores o de rutas de migración fluidas significa que están atrapados en estas plataformas anticuadas, incapaces de aprovechar la innovación y las mejoras que ofrecen las tecnologías más nuevas.

Falta de enfoque en los modelos semánticos

Otra deficiencia crítica de la tecnología de almacén tradicional es su insignificante enfoque en el modelado semántico. Las capas semánticas permiten agregar contexto empresarial a los datos sin procesar, lo que permite a los usuarios interactuar con ellos de una manera más intuitiva y significativa.


Sin embargo, la mayoría de los almacenes de datos heredados no incluyen soporte nativo para las capacidades de la capa semántica, que son esenciales para implementar un control de acceso detallado, garantizar la gobernanza de los datos y gestionar los metadatos de forma eficaz.


Para el software multiinquilino, donde estos aspectos son primordiales para mantener la individualidad y la seguridad del entorno de datos de cada inquilino, la ausencia de tales características es una deficiencia considerable.


Como resultado, los proveedores de SaaS y sus clientes que necesitan análisis integrados enfrentan desafíos considerables debido a las deficiencias de estos sistemas heredados.


El imperativo del modelado de datos personalizado

Sin modelos de datos personalizados, ni siquiera los análisis más avanzados logran ofrecer valor, lo que lleva a los usuarios a abandonar las plataformas.


Afortunadamente, han surgido soluciones especialmente diseñadas que superan las limitaciones heredadas y combinan:


  • Elasticidad y escalabilidad de la nube

  • Catálogos de metadatos compartidos

  • Controles de seguridad de datos a nivel de inquilino y de usuario

  • Barreras de gobernanza integradas

  • Automatizaciones que agilizan el acceso

  • Modelos de implementación flexibles


Juntas, estas capacidades potencian análisis personalizados alineados con las necesidades del cliente, a cualquier escala.


Qrvey: la única solución completa de análisis integrado

Qrvey hace que el modelado de datos personalizado de autoservicio sea accesible para proveedores e inquilinos de SaaS a través de componentes integrados de una plataforma integral.


En Qrvey, sabemos que no se puede tener una función analítica sólida sin invertir primero en la capa de datos. Esta es una de las razones principales por las que los clientes eligen Qrvey sobre la competencia.


Lago de datos multiinquilino

Qrvey consolida datos diversos en un lago de datos multiinquilino de alto rendimiento. Maneja inmensas variedades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, incluidos datos en streaming y por lotes en cualquier volumen.


La plataforma de Qrvey incluye funciones de seguridad a nivel de inquilino, usuario y fila/columna para garantizar que la plataforma admita cualquier marco de seguridad que implemente una plataforma SaaS.


Los inquilinos acceden a datos compartidos de forma segura a través de roles aislados. La visibilidad en tiempo real y la interconectividad directa preservan la integridad de los datos sin movimiento a medida que Qrvey se implementa en entornos de nube como las VPC de AWS.

Arquitectura nativa de la nube

El desarrollo de software sin servidor y la implementación basada en el consumo optimizan los costos y escalan infinitamente. Los servicios intuitivos en la nube reducen los gastos operativos.


En la antigua forma de configurar servidores, los desarrolladores terminan gastando dinero en el sistema incluso si nadie usa sus aplicaciones. Esto puede desperdiciar dinero, especialmente cuando la cantidad de personas que usan la aplicación aumenta y disminuye mucho. Pero con Serverless, los desarrolladores sólo tienen que pagar por el tiempo que las funciones de su aplicación estén realmente ejecutándose.


Los proveedores de software de BI tradicionales operan en este modelo basado en servidor que combina modelos de datos rígidos con costos de alojamiento costosos y derrochadores.

Automatización de orquestación

Qrvey automatiza la orquestación de modelos personalizados, la integración de datos, la transformación y la gestión del ciclo de vida. Qrvey aprovecha el aprendizaje automático para crear perfiles automáticos de datos en la ingesta para simplificar el proceso de comprensión de los datos.


Además, Qrvey incluye la solución de automatización de flujo de trabajo más completa entre los proveedores de software de análisis integrado. Como componente integrable, los usuarios de SaaS pueden crear una automatización del cliente específica para sus requisitos utilizando esos mismos modelos de datos personalizados que se utilizan para análisis e informes.

Gestión de datos integrada

Las empresas utilizan modelos de datos personalizados de diferentes maneras, pero muchos clientes de Qrvey ofrecen creación de conjuntos de datos personalizados dentro de cada inquilino en una plataforma SaaS. Como widget integrable o utilizando las API de la plataforma, los líderes de productos pueden permitir a los usuarios seleccionar los puntos de datos específicos que desean y crear conjuntos de datos personalizados sobre la marcha para usarlos con informes específicos.


Con Qrvey, los proveedores de SaaS aumentan fácilmente los ingresos analíticos recurrentes mientras deleitan a los usuarios con modelos adaptados a sus necesidades... sin infraestructura ni complejidad de modelado.

La competencia central que impulsa el éxito

Las soluciones heredadas no lograron ofrecer capacidades de modelado de datos personalizadas, lo que paralizó el análisis multiinquilino. Qrvey superó estas limitaciones a través de la agilidad de la nube, la automatización y la funcionalidad diseñada específicamente que viene con una comprensión profunda de los desafíos del desarrollo de la plataforma SaaS.


A medida que los conocimientos integrados impregnan los flujos de trabajo en todas las industrias, la flexibilidad del modelo de datos personalizado desbloquea un inmenso potencial para los proveedores y usuarios que buscan un valor diferenciado a través de aplicaciones habilitadas para análisis.


A través de un modelado personalizado accesible, seguro y escalable, Qrvey es pionero en esta nueva era de análisis integrados multiinquilino con un potencial infinito.

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