Aplicativo baseado em dados escalonável e seguro com bancos de dados multilocatários e análises incorporadas

Os dados estão impulsionando a inovação em todos os setores. As organizações estão correndo para criar aplicativos baseados em dados que transformem informações crescentes em vantagens competitivas por meio de insights acionáveis. No entanto, extrair valor crescente da aceleração dos volumes de dados apresenta imensos desafios técnicos. Como os aplicativos podem ser dimensionados com segurança e, ao mesmo tempo, fornecer análises em tempo real? Bancos de dados multilocatários e análises incorporadas são a chave.

O que é um banco de dados multilocatário?

Um banco de dados multilocatário é um tipo de banco de dados que pode armazenar informações de vários usuários ou locatários. Os dados de cada inquilino são mantidos separados e seguros, para que só possam aceder às suas próprias informações. Isso permite que vários usuários ou organizações usem o mesmo banco de dados, mantendo seus dados privados.

No mundo da computação em nuvem e dos modelos de negócios de software como serviço (SaaS), o conceito de bancos de dados multilocatários é cada vez mais proeminente. A arquitetura de um banco de dados multilocatário é projetada para consolidar efetivamente recursos compartilhados, como armazenamento e poder computacional.

Por que é necessário um banco de dados multilocatário?

Isso serve para atender com eficiência vários clientes, cada um chamado de inquilino. Os locatários podem ser indivíduos, empresas ou unidades organizacionais separadas, todos compartilhando a mesma infraestrutura subjacente enquanto seus dados são mantidos isolados uns dos outros.

Por meio da multilocação, os provedores de SaaS conseguem maximizar a utilização de recursos, otimizar os esforços de manutenção e agilizar as atualizações, o que resulta em economias de custos significativas. Isto também pode levar a um melhor desempenho para cada inquilino, uma vez que os recursos são atribuídos dinamicamente com base na procura.

Como um banco de dados multilocatário se relaciona com análises incorporadas?

Passando para a análise incorporada, refere-se à integração de ferramentas de relatórios, visualizações de dados e outros recursos analíticos diretamente em aplicativos de software de negócios. Essa abordagem é diferente dos métodos tradicionais que exigem que os usuários alternem entre ferramentas autônomas de business intelligence e aplicativos de negócios para obter insights dos dados.

Com o software de análise incorporado , a inteligência acionável é levada aos usuários exatamente onde eles precisam, dentro do contexto do aplicativo que estão usando. Essa integração perfeita permite que os usuários tomem decisões baseadas em dados de forma mais rápida e eficiente.

A análise incorporada é particularmente valiosa porque democratiza o acesso aos insights de dados. Os usuários sem treinamento especializado em análise de dados podem interpretar e utilizar conjuntos de dados complexos graças a painéis e relatórios intuitivos integrados aos aplicativos que usam diariamente.

Quando bancos de dados multilocatários e análises integradas se unem, o resultado é poderoso: soluções de dados seguras, escaláveis e de alto desempenho que podem se adaptar e crescer de acordo com as crescentes necessidades dos clientes. Para as empresas que utilizam estas tecnologias, significa desbloquear capacidades de inteligência integradas para todos os utilizadores da plataforma, sem comprometer a segurança ou o desempenho.

Este emparelhamento sinérgico está a tornar-se essencial na criação de uma vantagem competitiva e na promoção de um ambiente onde a aprendizagem e a melhoria contínuas através de insights de dados são a norma.

Benefícios dos bancos de dados multilocatários

Os bancos de dados multilocatários oferecem vantagens atraentes, mas também apresentam restrições de design exclusivas.

Pool de recursos e escalabilidade elástica

• A consolidação das despesas gerais de armazenamento, computação e administração em infraestrutura compartilhada reduz significativamente os custos para provedores e assinantes inquilinos à medida que a base de usuários cresce.
• Os bancos de dados multilocatários simplificam o dimensionamento horizontal de aplicativos.
• No entanto, os recursos agrupados devem ser adequadamente provisionados para satisfazer os picos de procura em toda a base colectiva de inquilinos.

Isolamento de dados do locatário

• Embora os locatários acessem a mesma instância de banco de dados, controles de acesso rígidos impedem a visibilidade dos dados de outros locatários.
• O particionamento virtual robusto é aplicado em todas as camadas.
• Manter a segurança em escala é fundamental. Vulnerabilidades de vazamento de dados que quebram essas barreiras acarretam riscos tremendos.

Desafios dos bancos de dados multilocatários

Restrições de personalização

Quando os provedores tradicionais de business intelligence tentam se integrar com arquiteturas multilocatários, isso restringe as personalizações específicas do locatário a esquemas e configurações comuns.

Despesas gerais de governança

Quando as empresas de SaaS tentam usar software de BI para relatórios multilocatários, a modificação das estruturas de dados de back-end afeta todos os conjuntos de dados dos locatários e, portanto, restringe sua capacidade de oferecer governança de dados personalizada ou modelos de dados por locatário.

É aqui que Qrvey se destaca. Qrvey oferece um banco de dados multilocatário, ou um data warehouse multilocatário na realidade, que permite que empresas de SaaS ofereçam modelos de dados personalizados por locatário. *

Estar pronto para vários locatários é o principal motivo pelo qual muitas empresas escolhem o Qrvey para análises incorporadas. *

Maximizando o valor com análises incorporadas

A incorporação de análises proporciona vantagens significativas na experiência do usuário e na adoção:

Insights contextuais onde são importantes

A análise chega aos usuários finais diretamente em fluxos de trabalho regulares para orientar as decisões, em vez de exigir ferramentas de análise separadas.

Experiências de usuário baseadas em dados

A análise integrada fornece visibilidade de autoatendimento para que os usuários sempre saibam onde estão. A gestão por métricas em todos os níveis promove uma cultura de melhoria contínua.

No entanto, dimensionar visualizações interativas requer equilíbrio dinâmico, atualizado e rápido.

Propriedade analítica e tomada de decisão colaborativa

O acesso distribuído à análise ajuda a quebrar silos de informações e democratiza os insights de dados para todas as partes interessadas. A verdade compartilhada estabelece alinhamento.

No entanto, controlar o acesso massivo a dados, modelar a linhagem e manter a consistência é um desafio.

Unindo multilocação e análise incorporada

A combinação de plataformas multilocatários e análises incorporadas desbloqueia soluções robustas, escaláveis e econômicas para acessar insights de dados em repouso e em movimento:

Infraestrutura de dados escalável

Os bancos de dados multilocatários fornecem a base para o gerenciamento de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados em muitos locatários, ao mesmo tempo que controlam os custos. A análise incorporada preserva o desempenho das consultas, apesar do aumento da base de usuários.

Segurança hermética

O isolamento rigoroso do locatário protege os dados, enquanto os controles de acesso robustos limitam os usuários apenas a subconjuntos de dados e análises específicos permitidos. Permissões granulares evitam vazamentos através das barreiras dos locatários.

Menor custo total de propriedade

A infraestrutura compartilhada e a administração centralizada de instâncias de software reduzem significativamente os custos para os provedores. Os inquilinos também desfrutam de economias de custos através de economias de escala.

Insights personalizados, plataforma consistente

Cada locatário pode personalizar modelos analíticos, criar painéis e ajustar relatórios em seu espaço, em conformidade com esquemas compartilhados. Os provedores padronizam plataformas e atualizações.

Casos de uso do mundo real aproveitando inteligência integrada e multilocatário

A arquitetura de banco de dados multilocatário sustenta muitos serviços líderes que fornecem análises incorporadas:

• A Zendesk atende 145.000 contas com relatórios integrados sobre interações de suporte, aproveitando a multilocação para escala e segurança.

• A Asana fornece insights para mais de 100.000 clientes de colaboração em projetos criados em seu ambiente de banco de dados multilocatário.

• Zuora gerencia análises de faturamento de assinaturas em milhares de plataformas por meio de armazenamento de dados multilocatário.

  
  

As combinações de escala, segurança e acessibilidade de insights fornecidas por bancos de dados multilocatários e análises integradas resolveram desafios de dados que impediam a inovação de aplicativos e a democratização da análise.

Quais são os requisitos de um banco de dados multilocatário para análises incorporadas?

Um banco de dados multilocatário para análises incorporadas deve atender a vários requisitos importantes.

• Primeiro, deve ter capacidades robustas de isolamento de dados para garantir que os dados de cada inquilino sejam separados de forma segura dos outros. Isto inclui a implementação de fortes controles de acesso e mecanismos de criptografia.

  
  

• Em segundo lugar, a base de dados deve suportar armazenamento e recuperação de dados eficientes e escaláveis, uma vez que necessita de lidar simultaneamente com grandes volumes de dados de vários inquilinos. (Leia mais sobre por que Qrvey escolheu Elastic/AWS OpenSearch para seu data warehouse multilocatário)

  
  

• Além disso, deve fornecer opções flexíveis de modelagem de dados para acomodar diferentes tipos de casos de uso de análise no nível do locatário. Isso inclui o suporte a várias estruturas de dados, como modelos relacionais, de documentos ou gráficos.

  
  

• Por último, o banco de dados deve oferecer recursos abrangentes de relatórios e visualização, permitindo que os locatários gerem e compartilhem facilmente insights de seus dados usando ferramentas personalizáveis de visualização de dados .

  
  

No geral, um banco de dados multilocatário para análises incorporadas precisa priorizar segurança, escalabilidade, flexibilidade e usabilidade para atender com eficácia às necessidades de seus usuários.

Arquitetando os aplicativos baseados em dados do futuro

Desbloquear valor a partir da aceleração de fontes de dados é fundamental para obter vantagens competitivas. A infraestrutura de banco de dados multilocatário protegida com análises incorporadas abre caminho para aplicativos de dados personalizados e escaláveis, atendendo a muitos locatários com os insights necessários ao seu alcance.

Comece a construir ou aproveitar essas tecnologias entrando em contato com nossa equipe para consultoria de design de arquitetura, solução de problemas de implementações atuais ou assistência na integração de tecnologia.

O futuro da inovação orientada por dados, alimentada por multilocação e insights incorporados, está aqui com Qrvey.

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