Você já deve ter ouvido falar do terma “as a service”. Em sua tradução para o português temos o termo “como um serviço”. Neste post iremos detalhar o que é o modelo “as a service” no mercado de data analytics e quais são seu principais benefícios.
Servitização no Mercado
Quando falamos em “as a service” temos como principal base o modelo de comercialização de produtos como um serviço, ou em outras palavras, a servitização, que é o processo de transformação da venda de produtos para a entrega de serviços
O modelo de servitização tem origem na soma de avanços de produção e tecnologia e de comportamento de consumo, que permitiram sair do conceito de propriedade ou posse, para o de uso ou disponibilidade de funcionalidades quando requisitado.
Um exemplo bastante difundido é do mercado de filmes, que no decorrer dos anos mudou de um modelo orientado a produtos, que tinha sua distribuição através de vídeo-locadoras e produtos físicos como vídeo-cacetes, DVDs e Blue Ray para o modelo de serviços de streaming sob demanda. Um dos pioneiros neste modelo foi a Netflix que distribui conteúdos através de plataforma web com serviço de streaming para transmissão de filmes e séries para os clientes finais por meio de uma assinatura mensal.
Existem vários segmentos do mercado de tecnologia adotando o modelo “aaS”, tais como:
- SaaS – software como serviço
- IaaS – infraestrutura como serviço
- NaaS – rede como serviço
- AaaS – analytics como serviço
O conceito em geral se aplica da mesma forma, onde ferramentas tecnológicas são fornecidos como serviço através de plataformas de computação na nuvem para outras empresas.
O que é e quais os benefícios do Analytics as a Service
O Analytics as a Service surgiu principalmente para superar barreiras relacionadas ao elevado know-how para operações analíticas e remover a complexidade e os custos iniciais de tecnologia.
O “AaaS” Analytics como serviço é uma soma de ferramentas de Data Analytics com o conceito de disponibilidade de funcionalidades quando requisitado, ou seja, on demand.
A lógica de funcionamento do AaaS envolve o acesso a uma plataforma web com infra-estrutura de dados para aplicações analíticas, retornando um pagamento de valor periódico pelo acesso.
Algumas vantagens do “AaaS” incluem:
- Bases e conectores para integração sob demanda
- Terceirização de mão de obra de ciência de dados
- Infraestrutura escalável e menor custo de gerenciamento
- Tecnologias que permitem segurança e privacidade de informações
- Menor custo de manutenção e atualização de hardware e software
O modelo “AaaS” permite acelerar a curva de aprendizado do seu negócio, trazendo ferramentas e know-how especializado para sua operação de data analytics e por consequência permite uma redução de investimentos em recursos, sejam eles financeiros ou físicos.
Outro benefício é a diminuição de complexidade para o negócio, que não precisa estabelecer processos e recursos para uma operação completa de analytics, mantendo o foco na sua operação e mercado de atuação.
O valor da inteligência analítica sob demanda do Analytics as a Service também está nos ganhos de eficiência nas decisões e no potencial de incremento de oportunidades e inovação nas organizações, a medida que o processo de inteligência é acelerado pela especialização de negócios “AaaS”.
Considerações Finais
A tendência de servitização e do mercado “as a Service” vem se mostrando o caminho futuro de muitos mercado, e se justifica quando analisamos os benefícios e trade-offs entre modelos.
Organizações podem contar com parceiros especializados em Analytics para também optarem pelo modelo de terceirização ideal, seja ele um parceiro dedicado ou opções híbridas, onde as empresas utilizam o que têm disponível para análise e terceiriza ferramentas de maior complexidade ou aplicações específicas em um modelo sob demanda utilizadas através da web.
Contar com soluções analíticas sob demanda acelera a criação de valor para negócios e permite melhores decisões em um curto espaço de tempo, extraindo o valor que os dados e informações podem gerar para o seu negócio.
