O que esperar dos serviços em Nuvem no próximo ano

A computação em Nuvem foi sem dúvida a grande estrela de 2020, já que houve uma corrida para essa tecnologia, que possibilitou a continuidade dos negócios para muitas empresas na quarentena imposta pela pandemia de Covid-19. Com base no que viveu este ano, Debanjan Saha, gerente geral e vice-presidente de Engenharia e Análise de Dados do Google Cloud, listou seis previsões para o próximo ano. “Oferecer previsões pode ser um desafio, porque previsões específicas dependem de prazos específicos. Mas olhando para as tendências que estamos vendo na adoção da Nuvem, há algumas coisas que vi em 2020 que implicam mudanças que veremos em 2021”, disse o executivo.
A próxima fase da computação em Nuvem é sobre os benefícios da transformação (não apenas o custo) – Em 2021, os modelos de Nuvem começarão a incluir uma arquitetura de dados governada, com adoção acelerada de análises e IA em toda a organização. No passado, vimos desenvolvimentos notáveis ​​que geraram movimentos massivos de adoção da Nuvem. A primeira onda de migração foi impulsionada por aplicativos como serviço, o que deu às empresas as ferramentas para desenvolver de forma mais rápida e segura para aplicativos específicos, por exemplo, CRM. Então, a segunda geração viu muitas empresas modernizando a infraestrutura para passar da manutenção física do data center.
Tudo isso tem sido útil para as empresas, mas com tudo o que aconteceu em 2020, a terceira fase – Transformação Digital – chegará para valer. À medida que isso acontecer, começaremos a ver os benefícios de transformar verdadeiramente o seu negócio. Os resultados positivos incluem a infusão de análise de dados e AI/ML nos processos de negócios diários, levando a impactos profundos em todos os setores e na sociedade em geral.

A conformidade não pode ser apenas um item adicional – O modelo de Nuvem moderno deve ser aquele que pode suportar o escrutínio em torno da soberania dos dados e questões de acessibilidade. Isso mudará a forma como as empresas fazem negócios e o quanto a sociedade é administrada. Mesmo as grandes empresas tradicionais estão migrando para a Nuvem para lidar com necessidades urgentes, como o aumento de regulamentações. As apostas são muito altas agora para que as empresas ignorem os componentes críticos de segurança e privacidade.
Um dos grandes motivos pelos quais a nuvem – e especificamente o Google Cloud – é tão vital para uma melhor análise de dados gira em torno dessas questões de conformidade e governança. Em todo o mundo, para empresas de todos os tamanhos, há um foco maior em segurança, privacidade e soberania de dados. Grande parte da transformação digital que veremos em 2021 acontecerá por necessidade, mas a Nuvem de hoje é o que torna isso possível. O Google Cloud é uma plataforma construída do zero com base nesses requisitos básicos, para que as empresas possam fazer a transição para a nuvem com a garantia de que os dados estão protegidos.
Padrão aberto  
A infraestrutura aberta reinará suprema – Em 2021, veremos 80% ou mais das empresas adotarem uma estratégia de TI híbrida ou multicloud. Os clientes da Nuvem desejam opções para suas cargas de trabalho. Infraestrutura aberta e APIs abertas são o caminho a seguir, e a filosofia aberta é aquela que você deve adotar. Nenhuma empresa pode se dar ao luxo de ter seus valiosos dados bloqueados em um provedor ou serviço específico.
Esse padrão aberto emergente significa que você começará a ver fontes de dados em várias Nuvens e locais se unindo rapidamente. Com as ferramentas certas, as organizações podem usar vários serviços em Nuvem juntos, permitindo que obtenham os benefícios específicos de que precisam como se fosse uma infraestrutura única. A mudança massiva que estamos vendo em direção à abertura e à Nuvem também traz uma mudança em direção a ativos de dados mais fortes e melhores análises de dados.
Aproveitar o poder da AI/ML não exigirá mais um diploma em Ciência de Dados – A Ciência de Dados, com toda a experiência e ferramentas especializadas que normalmente estão envolvidas, não pode mais ser a competência de apenas alguns privilegiados. As equipes de uma organização precisam ter acesso ao poder que ela oferece, com recursos como modelagem de ML e IA, sem ter que aprender uma disciplina totalmente nova. Para muitos desses membros da equipe, isso dará uma nova vida a seus empregos e às decisões que precisam tomar. Se eles não estiverem consumindo dados, eles começarão.
Com essa capacidade de dar a toda a equipe o poder da análise, as empresas serão capazes de coletar, analisar e agir com base nos dados com muito mais rapidez do que aquelas que ainda usam o modelo tradicional de Ciência de Dados independente. Isso melhora a produtividade e a tomada de decisão informada, dando aos funcionários as ferramentas para coletar, classificar e compartilhar dados sob demanda. Ele também libera equipes com experiência nessa área que normalmente estariam montando, analisando e criando apresentações para se concentrar em tarefas mais adequadas às suas habilidades e treinamento.
Análise em tempo real
Cada vez mais os dados corporativos do mundo precisam ser processados ​​em tempo real – Estamos chegando rapidamente ao ponto em que os dados residentes na Nuvem superam os dados residentes em data centers. Isso está acontecendo porque os dados mundiais devem crescer 61% até 2025 para 175 zetabytes. São muitos dados, o que oferece um tesouro de oportunidades para as empresas explorarem. O desafio é capturar a utilidade dos dados no momento. Acompanhar dados armazenados anteriormente pode ser informativo, mas cada vez mais casos de uso exigem informações imediatas, especialmente quando se trata de reagir a eventos inesperados. Por exemplo, identificar e interromper uma violação de segurança de rede no momento, com dados em tempo real e uma reação em tempo real, tem enormes consequências para os negócios. Esse único momento pode economizar horas incontáveis ​​e custos gastos em mitigação.
Embora os dados em tempo real revolucionem a rapidez com que coletamos dados, talvez a fonte de dados mais inesperada, mas incrivelmente útil, que vimos seja a análise preditiva. Tradicionalmente, os dados são coletados apenas do mundo físico, o que significa que a única maneira de planejar o que vai acontecer é olhar o que pode ser testado fisicamente. Mas com modelos preditivos e ferramentas de AI/ML, como Bigquery ML, as organizações podem executar simulações com base em cenários e informações da vida real, fornecendo-lhes dados sobre circunstâncias que seriam difíceis, caras ou mesmo impossíveis de testar em ambientes físicos.
Mais de 50% dos Data Lakes abrangerão várias Nuvens e locais –Sabemos que alinhar os serviços certos aos casos de uso certos pode ser complicado. E embora a Nuvem abra uma tonelada de oportunidades para melhores opções de dados, o fato de tantas empresas estarem mudando para essas soluções significa que elas precisarão de uma estratégia digital forte para se manterem competitivas, e isso se estende até o armazenamento de dados. Muitas empresas estão escolhendo multicloud para flexibilidade, especialmente com tantas opções disponíveis. Na Nuvem, o armazenamento de dados tomou a forma de data warehouse – que armazena principalmente dados estruturados para que tudo seja facilmente pesquisável – ou Data Lakes – que reúne todos os dados de uma empresa, independentemente da estrutura.
Serviço
cloud.google.com