En esta función de invitado especial, Joe Gaska, fundador y director ejecutivo de GRAX, analiza cómo la propiedad de los datos SaaS es la clave para la protección de datos y una inteligencia de máquina más impactante. Bajo el liderazgo de Joe, GRAX se ha convertido en la aplicación de más rápido crecimiento en la historia de Salesforce. Ha aparecido en el escenario principal de Dreamforce y ha ganado numerosos premios, incluido el Salesforce Innovation Award. Antes de fundar GRAX, Joe creó Ionia Corporation y la vendió con éxito a LogMein (Xively), que ahora forma parte de Google IoT Cloud. Joe tiene una licenciatura en Matemáticas Aplicadas y Ciencias de la Computación de la Universidad de Maine en Farmington.
Con Gartner informando que el 97% de las organizaciones tienen algún tipo de aplicaciones SaaS en su pila de tecnología, la cuestión de la propiedad de los datos SaaS se está convirtiendo rápidamente en algo que ya no podemos esconder debajo de la alfombra. Las aplicaciones en la nube están en todas partes y también los datos confidenciales de los clientes almacenados en ellas. Y aunque la mayoría de las organizaciones se han dado cuenta de que necesitan asumir la propiedad directa de sus datos SaaS, muchas todavía lo ven como una casilla de verificación de cumplimiento.
Pero los datos almacenados y sobrescritos repetidamente en nuestras aplicaciones SaaS representan un registro histórico de patrones de cambio de causa y efecto en nuestro negocio. Estos datos, además de ser esenciales para el cumplimiento y la privacidad de los datos, representan la mayor oportunidad perdida para mejorar los algoritmos de aprendizaje automático de hoy en día. Es la brecha de información literal de “causa y efecto” que los algoritmos de aprendizaje automático necesitan para entender por qué cambian las cosas en nuestro negocio.
Algunas de las empresas más emblemáticas del mundo a las que compramos a diario, las llevamos en las muñecas, las tenemos en los bolsillos o las que confiamos en Internet están empezando a aprovechar esta oportunidad, y están utilizando un antiguo conjunto de herramientas de una nueva forma para impulsar una ventaja injusta en sus mercados.
Privacidad y protección de datos SaaS
Con la mayoría de las principales nubes (AWS, Azure y GCP, por nombrar algunas), los almacenes de datos y otras herramientas tradicionales ahora ofrecen amplias protecciones y capacidad de configuración para una gran variedad de escenarios regulatorios, el elefante en la sala sigue siendo SaaS o aplicaciones en la nube. Cuando se trata de CRM, herramientas de automatización de marketing de terceros o casi cualquier otra aplicación SaaS, las empresas a menudo no saben cómo extender las mismas protecciones a los datos confidenciales de los clientes almacenados en esas herramientas. Sin embargo, esas mismas herramientas son el alma de nuestras organizaciones: son literalmente los mecanismos que nos hacen avanzar en nuestros mercados.
Por lo tanto, auditamos a nuestros proveedores, los obligamos a firmar BAA u otras declaraciones juradas específicas de la industria, bloqueamos las herramientas que no cumplen y esperamos lo mejor. Cuando llegan solicitudes de GDPR, hacemos todo lo posible por cumplir, con la esperanza de limitar nuestra responsabilidad si algo sale mal. Mientras tanto, como individuos, opinamos sobre la falta de protección que se extiende a nuestros propios datos personales en todas las aplicaciones en la nube en las que se almacenan.
Los datos SaaS son el eslabón perdido para el aprendizaje automático
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Con el espejismo de la inteligencia artificial general que se desvanece rápidamente, hemos recurrido a algoritmos de aprendizaje automático más específicos y diseñados específicamente para ayudar a arrojar algo de luz predictiva sobre nuestro futuro. Aquí es donde empresas como Tesla están introduciendo con éxito flujos masivos de datos de sensores de series de tiempo estrechas en algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la funcionalidad del automóvil autónomo con el tiempo. El resto de nosotros, en el espacio del consumidor o B2B, a menudo nos quedamos rascándonos la cabeza acerca de por qué Siri o algún otro algoritmo inteligente, quizás más moderno que se ejecuta en nuestra empresa, parece ser tan deficiente para darnos predicciones significativas sobre nuestro futuro. A menudo pasamos por alto uno de los ejes clave para responder esa pregunta, algo que los ingenieros de Tesla entienden muy bien: el factor de éxito más crítico en el aprendizaje automático es alimentar un gran volumen de cambios en los datos a lo largo del tiempo.
Pero, aparte de poner un millón de vehículos conectados en la carretera, ¿cómo podemos aprovechar esa información en nuestro negocio?
Resulta que la respuesta a esa pregunta es la misma que aborda el problema de protección y privacidad de los datos de SaaS que identificamos anteriormente: datos de cambio de la aplicación SaaS.
Propiedad de datos SaaS y captura de datos modificados
Para la mayoría de las organizaciones, la mayor velocidad de cambios en los datos ocurre en las aplicaciones SaaS que utilizan para salir al mercado. Y el conjunto de datos al que se están produciendo esos cambios suele ser la información confidencial del cliente almacenada en CRM, ERP, comercio electrónico y otras aplicaciones críticas en la nube.
Con base tanto en la necesidad regulatoria de proteger dichos datos como en la ventaja estratégica que tienen los datos para mejorar el análisis, el aprendizaje automático y el modelado predictivo, corresponde a todas las organizaciones del mundo comenzar a tomar posesión de los datos de sus aplicaciones SaaS.
Pero, ¿cómo se puede hacer esto?
Replicación, copia de seguridad y archivado de datos SaaS: ¡oh, Dios mío!
La mayoría de las organizaciones recurren a alguna forma de replicación de datos o captura de datos de cambios, ingiriendo datos de aplicaciones en algunas partes de sus ecosistemas de DataOps para tratar de extraer valor allí. Sin embargo, la mayoría de los lugares de reposo final de los datos, como los almacenes de datos en la nube, a menudo solo son buenos para consumir datos en un momento específico. No ofrecen la capacidad de consumir todos los cambios en los datos a lo largo del tiempo, un factor crítico para los escenarios regulatorios y de aprendizaje automático identificados anteriormente.
Sin embargo, algunas organizaciones están comenzando a utilizar herramientas antiguas de nuevas formas; uno de esos casos involucra la copia de seguridad de datos SaaS. Las herramientas de copia de seguridad tradicionales están ampliando la funcionalidad a las aplicaciones SaaS, mientras que otras herramientas basadas en SaaS ofrecen a las organizaciones la capacidad de capturar datos y almacenarlos en sus propios entornos de nube. Si bien algunas herramientas requieren una solución alternativa para permitir a las organizaciones el acceso directo a los datos capturados, una nueva generación de herramientas está comenzando a permitir que las organizaciones accedan directamente a los datos sin procesar en sus propios entornos de nube.
3 cosas que debe buscar en la herramienta adecuada
Tres sencillos indicadores pueden indicar rápidamente a una organización si ha encontrado la herramienta adecuada para el trabajo:
- Propiedad – La herramienta debe permitirle replicar o archivar los datos de su aplicación en la nube en el lago de datos de su organización; esto coloca los datos confidenciales bajo el paraguas de gobierno de su proveedor de infraestructura en la nube, que a menudo es mucho más confiable que el de la aplicación. ¿Qué sucede con los datos cuando atraviesan la propia herramienta de respaldo? Cada vez más organizaciones recurren a herramientas que les permiten mantener la cadena de custodia digital de sus datos; en otras palabras, nunca permitir que los datos toquen nada más que un entorno propiedad del cliente.
- Acceso – Sus datos SaaS deben estar disponibles para consumo directo en su formato original a través de su lago de datos, así como directamente dentro de su propia aplicación SaaS. Esto le permite, en ciertos escenarios, archivar datos confidenciales fuera de la aplicación mientras deja que la aplicación continúe accediendo a los datos de su lago de datos.
- Captura de datos – La herramienta de copia de seguridad, archivo o captura de datos de su aplicación SaaS debería brindarle la capacidad de capturar hasta cada cambio en los datos de su aplicación a lo largo del tiempo. Esto es fundamental para generar el vasto conjunto de datos de cambios necesarios para que sus algoritmos predictivos sean impactantes y efectivos para su negocio. Los incrementos de respaldo de una hora o incluso de 15 minutos ya no son el estándar: el costo decreciente del almacenamiento de datos en la nube combinado con el hecho de que la mayoría de los datos de las aplicaciones SaaS se miden en gigabytes y no en petabytes, permiten que las organizaciones capturen cada cambio a un alto nivel. valorar los datos de SaaS para luego introducirlos en ML e AI.
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