Los datos como servicio ( DaaS ) son una herramienta de software basada en la nube que se utiliza para trabajar con datos, como administrar datos en un almacén de datos o analizar datos con inteligencia empresarial . Se habilita mediante software como servicio (SaaS). [1] Como toda tecnología "como servicio" (aaS), DaaS se basa en el concepto de que su producto de datos se puede proporcionar al usuario a pedido, [2] independientemente de la separación geográfica u organizacional 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 es un concepto que se produce cuando 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 utilizado cada vez más tanto a nivel comercial como en 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 específicamente un software para acceder a los datos y presentarlos en un formato legible para humanos. Un resultado de este paradigma es la agrupación de los datos y el software necesario para interpretarlos en un único paquete, que se vende como un producto de consumo. A medida que proliferó la cantidad de paquetes de software con datos y se requirió interacción entre ellos, se requirió otra capa de interfaz. Estas interfaces, conocidas colectivamente como integración de aplicaciones empresariales (EAI), a menudo tendían a fomentar la dependencia de un proveedor , ya que generalmente es fácil integrar aplicaciones que se basan en la misma tecnología de base . [6]
El resultado del paquete combinado de software/consumidor de datos y el middleware EAI requerido ha sido una mayor cantidad de software que las organizaciones deben administrar y mantener, simplemente para el uso de datos particulares. Además de los costos de mantenimiento de rutina, se requiere una cantidad en cascada 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, porque permite la separación del costo de los datos y del uso de los datos del costo de un entorno o plataforma de software específico. Sensing as a Service [7] [8] (S 2 aaS) es un modelo comercial que integra datos de Internet de las cosas para crear mercados de comercio de datos.
Proveedores como MuleSoft , Oracle Cloud y Microsoft Azure se encargan del desarrollo de DaaS que calcula más rápidamente grandes volúmenes de datos; integra y analiza esos datos; y los publica en tiempo real, utilizando API de servicios web que se adhieren a sus restricciones arquitectónicas REST (API RESTful).
Los datos como servicio como modelo de negocio es un concepto que se da cuando dos o más organizaciones compran, venden o intercambian datos legibles por máquina a cambio de algo de valor. Los datos como servicio es un término general que abarca los servicios relacionados con los datos. En la actualidad, los proveedores de servicios DaaS están reemplazando los servicios de análisis de datos tradicionales o combinando felizmente los servicios existentes para ofrecer más valor agregado a los clientes. Los proveedores de DaaS están seleccionando, agregando y analizando datos de múltiples fuentes para proporcionar datos o información analítica adicional más valiosa. [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 la capacitación en IA y para complementar los servicios o productos de la organización. [10] En este caso, el DaaS externo utiliza datos con licencia de un proveedor, que se suministran a un cliente a pedido. Por ejemplo, Clearbit utiliza datos de clientes internos ( CRM , MAP y ABM ) para poder brindar servicios más personalizados y también enriquece sus sistemas con datos en tiempo real para mejorar el enrutamiento de clientes potenciales, mejorar la segmentación y brindar inteligencia en toda su pila. [11]
Por lo general, los datos se entregan a través de una red que normalmente está basada en la nube . “Para ello, las organizaciones pueden ‘comprar, vender o intercambiar’ datos en formato electrónico como un servicio DaaS”. [12]
Por lo general, el negocio DaaS se basa en suscripciones y los clientes pagan por un paquete de servicios o servicios concretos. Al mismo tiempo, los inversores deben asegurarse de que los ingresos generados superen los costes iniciales y operativos de funcionamiento del negocio. El modelo de precios suele clasificarse en dos categorías:
Dado que los clientes solo obtienen acceso al flujo de datos entregado 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. [14]
Una de las partes de este modelo de negocio es la regulación en el campo de la rotación de datos de los usuarios. Hay una serie de regulaciones que exigen que los proveedores cumplan 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 el consentimiento para estas acciones. Los sitios también deben notificar rápidamente a los visitantes si se ha violado alguno de sus datos personales almacenados en el sitio. Además, se requiere una evaluación de la seguridad de los datos del sitio web y garantizar su protección. [15] El Reglamento General de Protección de Datos [16] se ha convertido en el modelo para muchas leyes nacionales fuera de la UE , incluidos el Reino Unido , Turquía , Mauricio , Chile , Japón , Brasil , Corea del Sur , Argentina y Kenia , y formó la base de la Ley de Privacidad del Consumidor de California . [17] [18]
Otro componente del modelo de negocio es garantizar que los clientes puedan recibir y utilizar los 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 lo que el flujo de ingresos suele ser bastante menor. [19]
A su vez, Data as a Service es una de las tres categorías de modelos de negocio de big data en función de sus propuestas de valor y clientes:
Los proveedores de datos como servicio utilizan distintos tipos de datos para proporcionar servicios en distintas áreas de negocio. Por ejemplo, People Data Labs recopila datos públicos sobre personas para sus clientes, lo que podría potenciar las plataformas de contratación, crear modelos de IA, audiencias personalizadas, etc. [20] [21]
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 para aumentar la rentabilidad y reducir el riesgo en los préstamos, para brindar servicios a empresas, gobiernos y personas. [22] [23] [24] [25]
En otro segmento, los proveedores de DaaS reúnen los datos de los operadores móviles para ofrecer distintos tipos de servicios. Por ejemplo, la plataforma oneFactor, donde otras empresas (telecomunicaciones, bancos, minoristas, sistemas de pago, etc.) pueden monetizar sus propios datos procesándolos y enriqueciéndolos con información adicional, creando modelos de aprendizaje automático y poniéndolos en producción. [26] [27]
En el ámbito de los datos empresariales, los proveedores de DaaS como Enigma Technologies recopilan y proporcionan información sobre diversos aspectos de las operaciones empresariales, como la elaboración de perfiles de ingresos, el análisis de mercado, la incorporación de empresas y la evaluación comparativa competitiva. 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 establecimientos minoristas para ayudar a las empresas a comprender los patrones de ingresos, el comportamiento de los clientes y las tendencias del mercado, lo que les permite informar sobre la selección de establecimientos 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. [28]
Los datos como servicio funcionan bajo la premisa de que la calidad de los datos puede ocurrir en un lugar centralizado, limpiando y enriqueciendo los datos y ofreciéndolos a diferentes sistemas, aplicaciones o usuarios, independientemente de dónde se encuentren en la organización o en la red. [3] DaaS se compromete a proporcionar las siguientes ventajas:
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 tiempos de inactividad del servidor debido a ataques terroristas, cortes de energía o desastres naturales. Una crítica común específica al modelo DaaS es que, en comparación con la entrega de datos tradicional, el consumidor simplemente está "alquilando" los datos y utilizándolos para producir análisis o información y, por lo general, los datos originales no están disponibles para su descarga. [29]
El problema de utilizar el modelo de negocio de Datos como Servicio es la piratería de datos y las filtraciones de datos confidenciales. [30] [31] [32] [33] Normalmente, 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 [34].
A pesar de que los proveedores de DaaS venden datos anónimos a los clientes, en algunos casos el proceso de limpieza deja una gran cantidad de datos disponibles para los clientes y puede permitir exponer a las personas incluidas en el conjunto de datos. [35]
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, los usuarios de la aplicación pueden no siempre estar al tanto de qué información está siendo rastreada por la aplicación. [36] [37] [38]
Los editores de datos públicos como LinkedIn pueden considerar que no es deseable extraer datos de sus sitios web públicos para revenderlos directamente o como productos analíticos. Sin embargo, han tenido un éxito limitado en los tribunales. [39] Existe el argumento de que extraer datos públicos y ponerlos a disposición de forma gratuita o como productos comerciales tiene beneficios económicos y sociales, como desafiar los monopolios de datos o ayudar al periodismo. [40]
Desafortunadamente, el mundo empresarial le ha dado a este bebé un nombre jergal: datos como servicio, o su diminutivo, DaaS.