11 formas de minimizar los costos de datos e impulsar el crecimiento
Alan Zeichick | Estratega de contenido | 31 de mayo de 2023
Hacer un buen uso de los datos empresariales requiere un cálculo del retorno de la inversión, igual de seguro que invertir en una fábrica, una expansión de la oficina o un esfuerzo de I + D. Nuestras organizaciones no pueden operar sin información: datos sobre clientes, productos, transacciones, empleados, finanzas, economía y competidores. Necesitamos esos datos para crecer y prosperar. Sin embargo, los datos de alta calidad exigen pagar un precio para adquirirlos, almacenarlos, gestionarlos, protegerlos y analizarlos. Cuantos más datos tengan las empresas, mejor podrán atender a los clientes y colaborar con los partners, y sin embargo, más tiempo, esfuerzo y recursos deberán invertir en todo el ecosistema de datos. Las empresas se benefician de un tratamiento consistente de los datos con este tipo de mentalidad de ROI.
Este artículo analizará principalmente el componente del costo de la ecuación del ROI de los datos y se centrará en formas de controlar y minimizar los costos de adquirir, almacenar, proteger y usar esos datos.
¿Qué son los costos de datos?
Los costos de datos son los gastos asociados con la adquisición, el mantenimiento, la protección y el uso de datos empresariales. Muchos de esos costos de datos están claros. Los datos en sí tienen que alojarse en algún lugar, ya sea en un disco duro de forma local o en una matriz de almacenamiento, por ejemplo, o en el almacenamiento basado en la nube (que en sí consiste en discos duros físicos). Existe software para organizar esos datos, como un sistema de gestión de contenido, una base de datos relacional, un almacén de datos o un lago de datos u otra estructura; ese software tiene costos de licencia comercial o contratos de suscripción/soporte al usar soluciones de código abierto. Se debe realizar una copia de seguridad de los datos, lo que requiere almacenamiento y software adicionales para gestionar esas copias de seguridad y prepararse para una posible recuperación limitada en el caso de que se pierdan o una restauración completa si hay un desastre físico.
También puede haber tarifas de licencia u otros costos para adquirir datos de un proveedor externo. Debe haber controles de seguridad y acceso, tal vez para ajustarse a las regulaciones de la industria o del gobierno y para abordar las preocupaciones de privacidad. Hay costos asociados con la validación de los datos, así como la garantía o mejora de la calidad de los datos, como la corrección de la información desactualizada.
También se puede incurrir en costos para hacer un uso completo de los datos, lo que requiere software para interfaces de usuario, análisis e informes e incluso software de aprendizaje profundo o inteligencia artificial para descubrir información.
Por último, hay costos vinculados al rendimiento y la escalabilidad. Cuando los datos crecen de megabytes a terabytes o incluso petabytes, se requiere un software sofisticado, una planificación cuidadosa y herramientas de automatización para mantener y utilizar esos datos, además del hardware para almacenarlos y acceder a ellos a gran escala. Y para cada uno de los costos de datos mencionados anteriormente, las empresas deben contratar personas capacitadas para administrar y operar sus herramientas de gestión de datos.
Conclusiones clave
- Antes de embarcarse en un programa de reducción de costos de datos, debes comprender sus activos de datos actuales, cómo se utilizan esos datos, dónde los datos están creciendo más rápido y dónde están los cuellos de botella.
- No entierres los costos de tus datos dentro de un gran presupuesto de TI; desglosa lo que estás gastando en datos y dónde están los gastos más grandes (y de más rápido crecimiento). Esto ayudará a identificar las mayores oportunidades de reducción de costos.
- Explora arquitecturas de datos alternativas, como la consolidación de múltiples bases de datos y servicios en una base de datos convergente para mejorar la eficiencia, por ejemplo, ejecutando cargas de trabajo de análisis y aprendizaje automático en la misma plataforma que la base de datos transaccional para reducir pasos, acelerar la información y reducir costos.
- Los servicios de datos basados en la nube pueden ofrecer costos operativos más bajos al tiempo que obtienen el rendimiento, la automatización y la seguridad necesarios.
Minimización de los costos de datos en detalle
Minimizar los costos de los datos comienza por comprender qué tipo de datos tiene una organización. Parte es relacional, es decir, los datos se pueden considerar como que viven en filas y columnas. Otros datos no están estructurados, y pueden incluir documentos, imágenes y videos, y archivos binarios. Una vez que una organización entiende los activos de datos que tiene, el siguiente paso es determinar el mejor formato para almacenarlos (una base de datos relacional, una base de datos NoSQL, un repositorio de documentos, etc.) y considerar oportunidades de consolidación de bases de datos. También es esencial saber de dónde provienen los datos, dónde se alojan y dónde y cómo se utilizarán.
Una vez que una organización entiende sus datos y la mejor opción para almacenarlos, el siguiente paso es adoptar una arquitectura de datos flexible que sea capaz de incluir todos esos orígenes y usos de datos y permita a la organización optimizar su adquisición, gestión, almacenamiento y análisis. Un elemento clave de esta arquitectura será encontrar el modelo de gobernanza de datos adecuado para determinar cómo se utilizarán los datos. Otra es elegir los sistemas de gestión de datos locales o en la nube adecuados para minimizar los costos y maximizar el rendimiento, la flexibilidad, la seguridad y la utilidad. Todos estos pasos le darán a una organización la capacidad de evaluar el valor y el uso de cualquier tramo de datos y tomar las medidas adecuadas para minimizar los costos de entregar ese valor.
11 formas de minimizar los costos de datos
No importa la cantidad de datos que tenga una empresa hoy en día, cada día se incrementa el volumen, tal vez cada segundo. Gran parte de esos datos son necesarios para impulsar las operaciones comerciales, realizar transacciones, atender a clientes y partners, potenciar la gestión, impulsar la generación de informes financieros y garantizar el cumplimiento. Algunos de ellos, sin embargo, podrían ser de muy poco valor. A continuación se presentan 11 formas de minimizar los costos de adquisición, transformación, almacenamiento, protección y uso de todos esos datos. En algunos casos, estos pasos pueden conducir a ahorros indirectos, en lugar de reducciones directas del presupuesto, debido al aumento de la agilidad empresarial, la productividad del personal u otras eficiencias.
1. Moderniza la arquitectura de datos
Determina los sistemas de gestión de datos más adecuados en función de tus casos de uso y volúmenes de datos previstos, teniendo en cuenta, por ejemplo, las bases de datos transaccionales, los almacenes de datos, los lagos de datos y las herramientas de aprendizaje automático. La consolidación de datos y cargas de trabajo en menos bases de datos puede reducir los costos de licencias de software y la gestión de datos; elegir el mejor tipo de tecnología de almacenamiento y gestión de datos puede reducir los costos al simplificar la cantidad de trabajo necesario para crear y mantener las integraciones.
2. Trasladarse a la nube
Los sistemas de gestión de datos basados en la nube pueden ofrecer escalabilidad y capacidad de gestión más allá de la de un sistema local, a un costo total menor, con las ventajas de unos niveles más altos de resiliencia, conectividad, seguridad y servicios de gestión. Es probable que la nube también reduzca los costos de personal para la gestión de la infraestructura.
3. Automatiza procesos costosos
Los procesos manuales para la gestión de datos son difíciles de escalar y propensos a errores humanos o políticas aplicadas de manera inconsistente. Al contrario, los procesos automatizados, como los que se encuentran en una base de datos autónoma, ofrecen previsibilidad y una seguridad sólida junto con ahorros de costos laborales.
4. Establece gobernanza de datos
Las políticas de gobernanza de datos describen cómo tu organización optimiza y protege sus datos, y cómo puede aprovechar esos datos para respaldar las operaciones comerciales. Las sólidas políticas de gobernanza de datos pueden eliminar las redundancias de datos, entre otras ventajas, lo que significa que se deben almacenar, realizar copias de seguridad y analizar menos datos.
5. Valora incorporar una base de datos de código abierto
El uso de un sistema de base de datos de código abierto líder puede ofrecer múltiples ventajas, como una comunidad de desarrolladores grande y diversa; confiabilidad; un amplio ecosistema de herramientas y software; la capacidad de personalizar el software; y, por supuesto, menores costos de licencias de software. Para que el código abierto reduzca tus costos totales, necesitas llevar a cabo un análisis financiero cuidadoso. Los servicios gestionados en la nube basados en software de código abierto ofrecen otra opción para aprovechar estas ventajas.
6. Invierte en análisis de datos
Los datos son lo que necesitas para ejecutar transacciones y operaciones diarias. Es un comienzo vital, pero la ventaja competitiva real proviene de la analítica. Los análisis convierten tus datos en insights que pueden ayudarte a detectar tendencias, reducir los costos operativos, aumentar los ingresos y prestar mejores servicios a tus clientes. Esto podría incluir iniciativas de big data que utilizan la IA para extraer insights de grandes y diversos almacenes de datos. Una palabra de precaución: El análisis de datos debe aumentar el "retorno" de tu ecuación de ROI, pero es probable que no reduzca tus costos totales de gestión de datos, ya que está agregando los costos de las herramientas analíticas.
7. Depura tus datos
La depuración de datos implica corregir errores e incoherencias en las filas y columnas de los datos, de acuerdo con las reglas estándar y personalizadas del sector. Si bien los datos sin procesar y sin corregir pueden ser adecuados para las transacciones, el análisis de datos es más preciso y útil cuando los datos están limpios. No solo eso, sino que cuando los datos están limpios, puede tomar menos esfuerzo (y gastos) analizarlos. Sin embargo, ten cuidado con sobrevalorar las ventajas de ahorro de costos que ofrece la higiene de datos. La cantidad de datos eliminados probablemente no sea enorme, y limpiar los datos implica incurrir en costos, por lo que el beneficio aquí podría provenir principalmente de un mejor análisis en lugar de costos más bajos.
8. Supervisa la actividad de la red
Ya sea que las operaciones de datos se realicen en entornos locales o en la nube, el análisis de tráfico de red muestra dónde funcionan las cosas de manera eficiente y dónde hay cuellos de botella innecesarios. La supervisión del uso y la actividad de red le ayuda a identificar áreas en las que los cambios de configuración pueden aumentar el rendimiento y la productividad del usuario. La supervisión de la red podría detectar casos en los que el acceso a los datos consuma un exceso de recursos informáticos y de almacenamiento, y exista una oportunidad para incorporar una arquitectura más eficaz que reduzca los costos.
9. Gestiona el linaje de datos
¿De dónde provienen sus datos? ¿Dónde obtienes los datos en los que más confía? Analizar y, a continuación, visualizar el linaje de tus datos clave puede ayudarte a optimizar la gobernanza de datos para aprovechar estos datos de manera más eficiente, ya sea que se generen internamente o provengan de fuentes externas, especialmente con big data. Una vez más, esto probablemente no es un gran ahorro de dinero, pero puede detectar datos de terceros innecesarios o infrautilizados que está pagando.
10. Externalizar servicios de datos
Puedes gestionar tu arquitectura de datos, servidores, recursos y aplicaciones por ti mismo, o puedes permitir que un especialista se encargue de esas necesidades técnicas. Esto te permite centrarte en tu negocio y no en las complejidades de la gestión de datos, con mayor eficiencia y menos riesgo. Además, el personal especializado y las herramientas utilizadas por los proveedores de servicios pueden ser capaces de hacer el trabajo a un costo menor. Vale la pena hacer los cálculos.
11. Supervisa el consumo de datos
Algunas partes de tu negocio dependen mucho de los datos, pero ¿qué datos son cruciales? ¿Cómo se utilizan los datos? ¿Dónde y cuándo se utilizan? ¿Quién los utiliza? Utiliza estos insights para realizar el uso más eficiente de tus recursos tecnológicos y presupuesto de gestión de datos.
Cómo crear un programa de reducción de costos de datos
El objetivo de un programa de reducción de costos de datos es ayudarlo a hacer más con costos más bajos: obtén más insights empresariales y gana en capacidad de respuesta operativa con tus datos, al tiempo que reduces los gastos en la administración de esos datos.
7 pasos del programa de reducción de costos de datos
- Nombrar un responsable del programa
- Evaluar el gasto actual en datos
- Hacer visibles los costos de datos
- Establecer un presupuesto de datos
- Identificar las estrategias de reducción de costos más adecuadas
- Trabajar con las partes interesadas de los datos
- Evaluar los resultados
- Establecimiento de un responsable de programa.
Necesitas a alguien que tenga el objetivo general y que pueda mantener el enfoque en los pasos, hitos y plazos correctos. Inicia el proyecto de minimización de costos de datos asignando un responsable de programa para mantener esta prioridad. - Evalúa el gasto actual en datos.
Lleva una contabilidad detallada de cómo estás gastando en datos y en qué lo está gastando. Concéntrate donde esos costos sean estáticos y donde estén creciendo. Establece con claridad el valor que obtienes con ese gasto. - Convierte los costos de datos en una prioridad empresarial.
No permitas que los costos de los datos estén ocultos dentro de un presupuesto de TI. Cuanto mejor comprendas los costos reales, mejor podrás gestionar esos costos; y más fácil será para cada unidad de negocio decir si el costo coincide con el valor que obtienen de los datos. - Establece un presupuesto de datos.
Ahora que sabes lo que estás gastando en la actualidad y dónde esperas que se incrementen, decide cuánto planeas gastar en función del costo total de propiedad (TCO). Eso te ayuda fijar tu objetivo en materia de reducción de costos. - Identifica estrategias de reducción de costos.
Existen muchas formas de reducir costos: cambiar arquitecturas de datos, consolidar bases de datos aisladas en una única base de datos convergente, adoptar tecnologías de código abierto, migrar a la nube, interactuar con servicios de datos gestionados, etc. Calcula cuáles tienen más sentido para tu organización. - Identifica el ahorro de costos de las partes interesadas.
¿Qué departamentos o usuarios están pagando por los datos, ya sea directa o indirectamente? Trabaja con ellos para evaluar qué estrategias de reducción de costos les beneficiarán, y dónde la reducción de costos presenta un riesgo que no vale la pena asumir. - Evalúa los resultados.
Suena obvio que debes responder a la pregunta, "¿Cuánto ahorramos?", pero se necesita disciplina para hacer esa contabilidad y llegar a un número difícil. Luego, deberías ir más allá y responder a las preguntas: "¿Dónde hemos realizado recortes excesivos?" y "¿Dónde deberíamos invertir más?"
Reduce tus costos de datos con Oracle HeatWave
Los datos ayudan a tu negocio a funcionar, soportando todo, desde la facturación hasta los registros de traducción, desde documentos hasta catálogos de piezas, desde listas de precios hasta inventario. El uso de esos datos operativos genera nuevas oportunidades de manera más eficaz. Pero esos datos no deja de crecer día a día, y con ello el costo. Afortunadamente, puedes tomar medidas para minimizar el costo de los datos mientras sigue impulsando el crecimiento del negocio y mejorando la eficiencia.
HeatWave te permite utilizar la IA generativa y el aprendizaje automático (ML) integrados y automatizados en un solo servicio en la nube para transacciones y analítica a escala de lakehouse. Las empresas pueden eliminar el costo y la complejidad de bases de datos vectoriales y analíticas independientes, servicios de aprendizaje automático y procesos ETL, evitando al mismo tiempo los riesgos de latencia y seguridad del movimiento de datos entre almacenes de datos. Gracias a la automatización integrada basada en el aprendizaje automático, los desarrolladores y administradores de bases de datos pueden ahorrar mucho tiempo, aumentar aún más el rendimiento y reducir los costos. HeatWave está disponible en Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y en los centros de datos de los clientes con OCI Dedicated Region.
Muchas organizaciones de rápido crecimiento utilizan HeatWave para simplificar su infraestructura de datos y reducir sus costos de gestión de datos, al tiempo que mejoran el rendimiento, la escalabilidad, la seguridad y la productividad.
Preguntas frecuentes sobre la reducción del costo de los datos
¿Cuál es el primer paso para salir de un centro de datos?
Cuando planees salir de un centro de datos, haz una revisión exhaustiva de aplicaciones, datos, servicios, usuarios y requisitos de seguridad. Todo en esa revisión requerirá un plan de migración, ya sea para "lift and shift" las aplicaciones y datos existentes a la nube, elegir nuevas aplicaciones o construir nuevas aplicaciones desde cero.
¿Cuál es la vida útil de los equipos en un centro de datos?
Las principales partes de la infraestructura del centro de datos, como los sistemas de HVAC (calefacción, ventilación y aire acondicionado), la distribución de energía y los sistemas de seguridad física, podrían durar una década o más con un mantenimiento regular. Los equipos de cómputo, como servidores, enrutadores, conmutadores y almacenamiento, suelen tener una vida útil de tres a cinco años antes de quedar obsoletos.
¿Quién es responsable de la seguridad en la nube?
La seguridad física de la infraestructura en la nube, como los servidores, la infraestructura de red, y demás, está a cargo de los proveedores de la nube. La responsabilidad de asegurar el software y los servicios se comparte entre el proveedor de la nube y la empresa.
¿Cuánto tiempo es necesario para salir de un centro de datos?
Asume que una salida del centro de datos completa tomará meses. Una infraestructura de TI más grande podría llevar años. Todo depende del tamaño del centro de datos, su complejidad y la cantidad de información. Gran parte de ese tiempo se consumirá en realizar un inventario exhaustivo, desarrollar planes, crear y probar nuevo software (si es necesario) y capacitar al personal. Al igual que al mudarse de oficina, la migración y la salida en sí son fases relativamente cortas, una vez que se completa toda la planificación.
Aprende cómo aprovechar la inteligencia artificial generativa, construir modelos de aprendizaje automático, consultar datos en almacenamiento de objetos o explorar otros temas de HeatWave de interés.