Datos como servicio

Los datos como servicio ( DaaS ) son una herramienta de software basada en la nube que se utiliza para trabajar con datos, como gestionarlos en un almacén de datos o analizarlos con inteligencia empresarial . Se habilita mediante software como servicio (SaaS). ^{[ 1 ]} Al igual que toda tecnología "como servicio" (aaS), DaaS se basa en el concepto de que su producto de datos puede proporcionarse al usuario bajo demanda, ^{[ 2 ]} independientemente de la separación geográfica u organizativa entre el proveedor y el consumidor. La arquitectura orientada a servicios (SOA) y el uso generalizado de API han hecho que la plataforma en la que residen los datos sea irrelevante. ^{[ 3 ]}

Los datos como servicio, como modelo de negocio, son un concepto en el que dos o más organizaciones compran, venden o intercambian datos legibles por máquina a cambio de algo de valor. ^{[ 4 ]}

DaaS comenzó principalmente en mashups web y, desde 2015, se ha empleado cada vez más tanto comercialmente como dentro de organizaciones como las Naciones Unidas . ^{[ 5 ]}

Tradicionalmente, la mayoría de las organizaciones han utilizado datos almacenados en un repositorio autónomo, para el cual se desarrolló software específico para acceder a los datos y presentarlos en un formato legible para humanos. Una consecuencia de este paradigma es la agrupación tanto de los datos como del software necesario para interpretarlos en un único paquete, vendido como producto de consumo. A medida que proliferó el número de paquetes de software con datos, y requirieron interacción entre sí, se hizo necesaria otra capa de interfaz. Estas interfaces, conocidas colectivamente como integración de aplicaciones empresariales (EAI), a menudo tendían a fomentar la dependencia del proveedor , ya que generalmente es fácil integrar aplicaciones que se basan en la misma tecnología . ^{[ 6 ]}

El resultado del paquete combinado de software/consumidor de datos y el middleware EAI requerido ha sido un aumento en la cantidad de software que las organizaciones deben administrar y mantener, simplemente para el uso de datos específicos. Además de los costos de mantenimiento rutinarios, se requiere una cantidad creciente de actualizaciones de software a medida que cambia el formato de los datos. La existencia de esta situación contribuye al atractivo de DaaS para los consumidores de datos, ya que permite separar el costo de los datos y el uso de los datos del costo de un entorno o plataforma de software específico. Sensing as a Service ^{[ 7 ] [ 8 ]} (S2aaS ⁾ es un modelo de negocio que integra datos del Internet de las Cosas para crear mercados de intercambio de datos.

Proveedores como MuleSoft , Oracle Cloud y Microsoft Azure desarrollan soluciones DaaS que procesan grandes volúmenes de datos con mayor rapidez, integran y analizan esos datos, y los publican en tiempo real mediante API de servicios web que cumplen con las restricciones arquitectónicas REST (API RESTful).

El modelo de negocio de datos como servicio (DaaS) se basa en la compra, venta o intercambio de datos legibles por máquina entre dos o más organizaciones a cambio de algo de valor. Este término general engloba los servicios relacionados con los datos. Actualmente, los proveedores de DaaS están reemplazando los servicios tradicionales de análisis de datos o integrándose con los servicios existentes para ofrecer mayor valor añadido a sus clientes. Estos proveedores gestionan, agregan y analizan datos de múltiples fuentes para proporcionar información o datos analíticos adicionales de mayor valor. ^{[ 9 ]}

Estos datos se utilizan para incrementar los datos internos de las empresas con el fin de mejorar los procesos comerciales y la toma de decisiones, para el entrenamiento de IA y para complementar los servicios o productos de la organización. ^{[ 4 ]} En este caso, DaaS externo utiliza datos con licencia de un proveedor, que se suministran a un cliente bajo demanda.

Por lo general, los datos se entregan a través de una red que normalmente se basa en la nube . "Para ello, las organizaciones pueden 'comprar, vender o intercambiar' datos en formato digital como un servicio DaaS". ^{[ 10 ]}

Por lo general, el negocio DaaS se basa en suscripciones y los clientes pagan por un paquete de servicios o servicios específicos. Al mismo tiempo, los inversores deben asegurarse de que los ingresos generados superen los costos iniciales y operativos de la empresa. El modelo de precios suele clasificarse en dos categorías:

• modelo de precios basado en la cantidad y pago por llamada (PPCall)
• modelo base de tipo de datos ^{[ 11 ]}

Dado que los clientes solo acceden al flujo de datos proporcionado por los proveedores de DaaS cuando lo necesitan, esto elimina la necesidad de almacenar datos dentro de una empresa y los costos correspondientes, lo que hace que el negocio sea más flexible. ^{[ 12 ]}

Una de las partes de este modelo de negocio es la regulación en el ámbito del manejo de datos de usuarios. Existen varias regulaciones que exigen a los proveedores cumplir con requisitos específicos de servicio al cliente. En particular, el sitio web que recopila los datos debe notificar a los visitantes sobre qué tipo de datos se están recopilando y obtener su consentimiento para estas acciones. Los sitios también deben notificar de inmediato a los visitantes si alguno de sus datos personales almacenados en el sitio ha sido vulnerado. Además, se requiere una evaluación de la seguridad de los datos del sitio web y garantizar su protección. ^{[ 13 ]} El Reglamento General de Protección de Datos ^{[ 14 ]} se ha convertido en el modelo para muchas leyes nacionales fuera de la UE , incluyendo el Reino Unido , Turquía , Mauricio , Chile , Japón , Brasil , Corea del Sur , Argentina y Kenia , y constituyó la base de la Ley de Privacidad del Consumidor de California . ^{[ 15 ] [ 16 ]}

Otro componente del modelo de negocio consiste en asegurar que los clientes puedan recibir y utilizar datos para mejorar sus propias propuestas de valor (productos, servicios). En este modelo de negocio, los datos aportan valor como mecanismo de apoyo o herramienta para crear otras propuestas de valor; por eso, el flujo de ingresos suele ser bastante menor. ^{[ 17 ]}

A su vez, Datos como Servicio es una de las 3 categorías de modelos de negocio de big data, según sus propuestas de valor y clientes:

• Respuestas como servicio;
• Información como servicio;
• Datos como servicio.

Los proveedores de Datos como Servicio utilizan diferentes tipos de datos para ofrecer servicios en diversas áreas de negocio. Por ejemplo, People Data Labs recopila datos públicos sobre personas para sus clientes, lo que podría potenciar plataformas de reclutamiento, crear modelos de IA, audiencias personalizadas, etc. ^{[ 18 ] [ 19 ]} Nyne.ai es un competidor en el ámbito de los datos de personas que se centra en la información sobre consumidores y marcas. Su plataforma conecta señales fragmentadas de redes sociales y cientos de millones de sitios web para mapear las cuentas que posee una persona. A partir de ahí, los agentes de IA analizan la actividad del usuario para identificar afinidades con la marca, intereses y patrones de comportamiento, proporcionando inteligencia tanto para aplicaciones empresariales como para sistemas basados ​​en IA. ^{[ 20 ]}

En el campo de las tecnologías financieras, se recopilan y agregan datos financieros y de comportamiento de los consumidores para ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones, aumentar la rentabilidad y reducir el riesgo en los préstamos, y brindar servicios a empresas, gobiernos e individuos. ^{[ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ]}

En otro segmento, los proveedores de DaaS recopilan los datos de los operadores móviles para ofrecer diversos tipos de servicios. Por ejemplo, la plataforma oneFactor permite que otras empresas (telecomunicaciones, bancos, minoristas, sistemas de pago, etc.) moneticen sus propios datos procesándolos y enriqueciéndolos con información adicional, creando modelos de aprendizaje automático y poniéndolos en producción. ^{[ 25 ] [ 26 ]}

En el ámbito de los datos empresariales, los proveedores de DaaS, como Enigma Technologies, recopilan y ofrecen información valiosa sobre diversos aspectos de las operaciones comerciales, como la elaboración de perfiles de ingresos, el análisis de mercado, la incorporación de clientes y la evaluación comparativa de la competencia. Estos servicios permiten a las empresas optimizar sus estrategias, identificar oportunidades de mercado y mejorar la eficiencia operativa. Por ejemplo, algunos proveedores de DaaS se centran en recopilar y analizar datos de puntos de venta para ayudar a las empresas a comprender los patrones de ingresos, el comportamiento del cliente y las tendencias del mercado, lo que les permite orientar la selección de ubicaciones y las estrategias de expansión.

Hay empresas en el mercado DaaS que ofrecen servicios de pronóstico del tiempo basados ​​en datos meteorológicos recopilados en todo el mundo. ^{[ 27 ]}

El servicio de datos (DaaS) se basa en la premisa de que la calidad de los datos puede gestionarse en un lugar centralizado, limpiando y enriqueciendo los datos y ofreciéndolos a diferentes sistemas, aplicaciones o usuarios, independientemente de su ubicación en la organización o en la red. ^{[ 3 ]} DaaS se compromete a proporcionar las siguientes ventajas:

• Agilidad : los usuarios pueden moverse con rapidez gracias a la sencillez del acceso a los datos y a que no necesitan un conocimiento exhaustivo de los datos subyacentes. Las estructuras de datos y los requisitos específicos de la ubicación se pueden modificar para satisfacer las necesidades del usuario.
• Rentabilidad : los proveedores pueden construir la base con expertos en datos y subcontratar la capa de presentación, lo que da como resultado interfaces de usuario muy rentables y hace que las solicitudes de cambio en la capa de presentación sean mucho más factibles.
• Calidad de los datos : el acceso a los datos se controla mediante servicios de datos, lo que tiende a mejorar la calidad de los datos, ya que existe un único punto de actualización. Una vez probados estos servicios, solo se requieren pruebas de regresión si permanecen sin cambios para la siguiente implementación.

Las desventajas de DaaS son generalmente similares a las asociadas con cualquier tipo de computación en la nube , como la dependencia del usuario de la capacidad del proveedor de servicios para evitar interrupciones del servidor por ataques terroristas, cortes de energía o desastres naturales. Una crítica común específica del modelo DaaS es que, en comparación con la entrega de datos tradicional, el consumidor simplemente "alquila" los datos y los utiliza para generar análisis o información, y, por lo general, los datos originales no están disponibles para su descarga. ^{[ 28 ]}

El inconveniente de utilizar el modelo de negocio de Datos como Servicio es el problema de la piratería de datos y las filtraciones de datos sensibles. ^{[ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]} Por lo general, todos los operadores de negocios de DaaS desarrollan y utilizan un acuerdo de licencia para proteger los derechos de propiedad intelectual de los datos que venden, procesan o analizan con el fin de proteger los datos de cualquier tipo de infracción de derechos de autor, violación de suscripción o violación de uso ^{[ 33 ]}

A pesar de que los proveedores de DaaS venden datos anonimizados a los clientes, en algunos casos el proceso de limpieza deja muchos datos disponibles para los clientes y puede permitir exponer a las personas incluidas en el conjunto de datos. ^{[ 29 ]}

También existe un problema con el consentimiento del usuario para la recopilación, el procesamiento y el almacenamiento de datos. Los desarrolladores de aplicaciones móviles pueden vender datos de los teléfonos inteligentes de los usuarios; al mismo tiempo, es posible que los usuarios de la aplicación no siempre sean conscientes de qué información está siendo rastreada por la aplicación. ^{[ 34 ] [ 35 ] [ 36 ]}

Los editores de datos públicos, como LinkedIn, podrían considerar indeseable extraer datos de sus sitios web públicos para revenderlos directamente o como productos analíticos. Sin embargo, han tenido un éxito limitado en los tribunales. ^{[ 37 ]} Existe el argumento de que extraer datos públicos y ponerlos a disposición, ya sea de forma gratuita o como productos comerciales, tiene beneficios económicos y sociales, como desafiar los monopolios de datos o apoyar el periodismo. ^{[ 38 ]}

• base de datos en la nube
• como servicio