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análisis de datos con IA

Qué hacer para evitar el ‘Vendor lock-in’ a la hora de analizar tus datos

Se conoce como ‘Vendor lock-in’ a la dependencia creada hacia un solo producto tecnológico y sus aplicaciones. Esta dependencia puede darse por diferentes razones, ya sea por condiciones de contratación o por los elevados costes que pueden surgir a la hora de integrar otros proveedores, entre otras.

Algunos ejemplos de de ‘vendor lock-in’, o dependencia de proveedor, más comunes son:

  • Usar software propietario que no es compatible con otras plataformas. Esta situación se presenta cuando una empresa utiliza primordialmente servicios ‘on-prem’ muy personalizados
  • Almacenar datos en formatos o sistemas que son difíciles de migrar. Esto sucede cuando la información está almacenada en bases de datos o sistemas de archivos con estructuras y esquemas complejos o poco documentados
  • La poca capacidad de compartir datos entre plataformas. Cuando una organización depende de un solo proveedor de tecnología, a menudo se enfrenta a barreras técnicas y contractuales que dificultan la transferencia de datos a otras soluciones. Esto puede limitar la flexibilidad, la interoperabilidad y la capacidad de aprovechar al máximo los datos
  • La dificultad en el cambio de pipeline de datos. Existe una fuerte dependencia técnica, ya que los datos y procesos se integran profundamente con la plataforma del proveedor, lo que requiere rehacer gran parte de la infraestructura y el código para migrar. Además, los costos de migración, como licencias, consultoría y capacitación, pueden ser disuasorios. La interoperabilidad limitada y los contratos restrictivos también obstaculizan el cambio.

Cómo evitar el ‘Vendor lock-in’

Para evitar de manera eficiente el ‘vendor lock-in’ podemos integrar varias prácticas que pueden ser muy útiles para, además, resolver múltiples casos de uso. Integrar estas prácticas ayudará también a tener mejor visibilidad y organización de los datos, previo al almacenamiento o antes de enviarlos a su destino final para analizarlos. Estas prácticas son:

  • Elegir una plataforma de orquestación de datos agnóstica al proveedor. Selecciona una solución de orquestación de datos que no esté atada a un proveedor de nube específico o una plataforma de datos. Esto dará la flexibilidad de mover datos y flujos de trabajo entre diferentes entornos según sea necesario
  • Diversificar los proveedores. Usar varios proveedores para diferentes servicios clave, en lugar de depender de uno solo. Para esto tenemos que hacer un análisis previo para estar seguros de que sean compatibles entre sí. Con la herramienta correcta, se pueden crear pipelines de telemetría que puedan depositar los datos en más de un destino final simultáneamente
  • Planificar migraciones. Hacer evaluaciones periódicas y tener un plan para migrar a otras soluciones si es necesario. El análisis detallado y el uso de herramientas y metodologías adecuadas, pueden facilitar el proceso de migración en muchos casos. Se pueden crear pipelines de transformación y de extracción de datos para ponerlas a prueba en el orquestador de datos
  • Probar regularmente las capacidades de migración. Probar periódicamente la capacidad de exportar datos, migrar pipleines y ejecutar flujos de trabajo en plataformas alternativas, ayudará a identificar y abordar cualquier situación de ‘vendor lock-in’ antes de que se convierta en un problema.

En definitiva, por suerte, el ‘vendor lock-in’ se puede evitar eligiendo cuidadosamente las soluciones tecnológicas adecuadas, manteniendo una arquitectura flexible y diversificando los proveedores. Esto permitirá a las empresas tener mayor control y libertad de elección a largo plazo.

Autor: Paola Sánchez Ramírez, Gerente de Marketing en Onum

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