Analytics Hub ist ein Datenaustauschdienst, mit dem Sie Datenassets effizient und sicher organisationsübergreifend austauschen können, um die Herausforderungen hinsichtlich Datenzuverlässigkeit und Kosten zu bewältigen. Erstellen Sie, unterstützt durch die Leistungsfähigkeit von BigQuery, eine kuratierte Bibliothek mit internen und externen Assets, einschließlich einzigartiger Datasets wie Google Trends.
ROI von Dateninitiativen durch den Austausch von Daten, ML-Modellen oder anderen Analyse-Assets steigern
Innovationen mit einzigartigen Datasets von Google, kommerziellen Datenanbietern oder Ihren Partnern voranbringen
Zeit beim Veröffentlichen oder Abonnieren freigegebener Datasets in einer sicheren und datenschutzkonformen Umgebung sparen
Vorteile
Analytics Hub baut auf der Skalierbarkeit und Flexibilität von BigQuery auf, um die Veröffentlichung, Erkennung und Registrierung von Datenaustauschen zu optimieren und in Ihre Analyse einzubinden, ohne Daten verschieben zu müssen.
Analytics Hub optimiert die Zugänglichkeit von Daten- und Analyse-Assets. Zusätzlich zu internen Datasets können Sie auf öffentliche, branchenspezifische und Google-Datasets wie Looker Blocks oder Google Trends-Daten zugreifen.
Die in Analytics Hub freigegebenen Daten umfassen automatisch detaillierte Governance, Verschlüsselung und Sicherheit von BigQuery, Cloud KMS, Cloud IAM, VPC-Sicherheitskontrollen und vieles mehr.
Wichtige Features
BigQuery unterstützt seit 2010 den direkten „always-live“ Datenaustausch innerhalb des Sicherheitsbereichs einer Organisation (organisationsinterne Freigabe) sowie die Datenfreigabe über Grenzen hinweg zu externen Organisationen, z. B. in der Lieferanten- oder Partner-Umgebung. Bei einer Betrachtung der Nutzung über einen Zeitraum von einer Woche im September 2022 haben mehr als 6.000 Organisationen mehr als 275 Petabyte Daten in BigQuery freigegeben, ohne die organisationsinterne Freigabe zu berücksichtigen. Mit Analytics Hub wird die Verwaltung der gemeinsamen Nutzung von Assets über beliebige Grenzen hinweg noch einfacher und skalierbarer, wobei der Zugriff auf wichtige Funktionen von BigQuery wie die integrierten ML-, Echtzeit- und Geodaten-Analysen erhalten bleibt.
Erstellen Sie eine Low-Trust-Umgebung, in der Sie und Ihre Partner zusammenarbeiten können, ohne die zugrunde liegenden Daten direkt in BigQuery zu kopieren oder zu verschieben. Auf diese Weise können Sie datenschutzfreundliche Transformationen in BigQuery SQL-Schnittstellen durchführen und die Nutzung überwachen, um Datenschutzbedrohungen für freigegebene Daten zu erkennen. Profitieren Sie von der BigQuery-Skalierung, ohne eine Infrastruktur verwalten zu müssen, sowie von integrierter BI und KI/ML. Weitere Anwendungsfälle für Data-Clean-Rooms
Anzeigenplattformen sind Sammlungen von Daten- und Analyse-Assets zur Weitergabe. Administratoren können eine Anzeigenplattform einfach verwalten, indem sie die Dataset-Einträge innerhalb der Plattform verwalten. Umfassende Metadaten können Abonnenten dabei helfen, die gesuchten Daten zu finden. Sie können sogar die mit diesen Daten verbundenen Analyseressourcen nutzen. Anzeigenplattformen in Analytics Hub sind standardmäßig privat. Sie können aber dennoch detaillierte Rollen und Berechtigungen festlegen, um Daten im großen Maßstab an die richtigen Zielgruppen anzupassen. Daten-Publisher können jetzt ganz einfach Abos für alle freigegebenen Datasets ansehen und verwalten. Administratoren können jetzt die Nutzung von Analytics Hub über Audit-Logging und Information Schema überwachen und das sichere Freigeben von Daten mit VPC Service Controls erzwingen.
Freigegebene Datasets sind Sammlungen von Tabellen und Ansichten in BigQuery, die von einem Daten-Publisher definiert werden. Sie bilden die Einheit der projekt- / organisationsübergreifenden Freigabe. Datenabonnenten erhalten ein undurchsichtiges, schreibgeschütztes, verknüpftes Dataset innerhalb ihres Projekt- und VPC-Perimeters, das sie mit ihren eigenen Datasets kombinieren und eine Verbindung zu Lösungen von Google Cloud oder unseren Partnern herstellen können. Zum Beispiel könnte ein Einzelhändler einen einzigen Austausch einrichten, um Nachfrageprognosen an die 1.000 Lieferanten in seiner Lieferkette weiterzugeben – nachdem vergangene Verkaufsdaten mit Wetter-, Web Clickstream- und Google Trends-Daten in seinem eigenen BigQuery Projekt verknüpft und dann die Echtzeit-Ausgaben über Analytics Hub geteilt wurden. Der Publisher kann Metadaten hinzufügen, Abonnenten tracken und zusammengefasste Nutzungsmesswerte ansehen.
Mit der überarbeiteten Suchfunktion können Sie schnell relevante Datasets suchen und finden. Neben der einfachen Suche nach den internen Datasets Ihrer Organisation in Analytics Hub umfasst dies auch Google-Datasets wieGoogle Trends und Earth Engine, kommerzielle Datasets von unseren Partnern wie Crux und Datasets, die im Google Cloud Marketplace verfügbar sind.
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Preise
Die Preise für Analytics Hub basieren auf der zugrunde liegenden Preisstruktur von BigQuery. Für Daten-Publisher und Datenabonnenten gelten die folgenden Unterschiede:
Unternehmen, die Daten in einen Austausch veröffentlichen, zahlen für die Speicherung dieser Daten gemäß den Preisen für BigQuery-Speicher.
Unternehmen, die Daten von einem Austausch abonniert haben, zahlen nur für die Abfrageverarbeitung innerhalb des Unternehmens und gemäß ihrem Preistarif für BigQuery (pauschal oder on demand).
Ausführliche Preisinformationen finden Sie in der BigQuery-Preisübersicht.
Partner
Wenn Sie gern Datenanbieter werden oder mehr über unsere Data Gravity-Initiative erfahren möchten, kontaktieren Sie das Google Cloud-Vertriebsteam.
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