Analytics Hub est un système d'échange de données qui vous permet d'échanger des éléments de données de manière efficace et sécurisée au sein de vos organisations afin de relever les défis liés à la fiabilité et aux coûts des données. Créez une bibliothèque d'éléments internes et externes, y compris des ensembles de données uniques tels que Google Trends, reposant sur la puissance de BigQuery.
Augmentez le ROI des initiatives liées aux données en échangeant des données, des modèles de ML ou d'autres éléments d'analyse
Dopez l'innovation avec des ensembles de données uniques fournis par Google, des fournisseurs de données commerciales ou vos partenaires
Gagnez du temps en publiant des ensembles de données partagés ou en vous y abonnant dans un environnement sécurisé et respectueux de la confidentialité
Avantages
Analytics Hub s'appuie sur l'évolutivité et la flexibilité de BigQuery pour simplifier la publication, la découverte et l'abonnement aux échanges de données, et leur intégration dans vos analyses sans avoir à déplacer les données.
Analytics Hub simplifie l'accessibilité des données et des éléments d'analyse. En plus des ensembles de données internes, accédez à des ensembles de données publics, sectoriels et proposés par Google, tels que les blocs Looker ou les données issues de Google Trends.
Les données partagées dans Analytics Hub incluent automatiquement une gouvernance, un chiffrement et une sécurité avancés de BigQuery, Cloud KMS, Cloud IAM, VPC Security Controls et plus encore.
Principales fonctionnalités
Depuis 2010, BigQuery permet le partage des données en place et actif en permanence au sein du périmètre de sécurité d'une organisation (partage interne), ainsi que le partage de données avec des organisations externes, telles que les écosystèmes de fournisseurs ou de partenaires. En examinant l'utilisation sur une période d'une semaine en septembre 2022, plus de 6 000 organisations ont partagé plus de 275 pétaoctets de données dans BigQuery, sans tenir compte du partage intra-organisationnel. Analytics Hub rend l'administration du partage d'éléments au-delà de n'importe quelle limite plus facile et plus évolutive, tout en conservant l'accès aux principales fonctionnalités de BigQuery, telles que le ML intégré, les analyses en temps réel et les analyses géospatiales.
Créez un environnement de faible confiance pour que vous et vos partenaires puissiez collaborer sans copier ni déplacer les données sous-jacentes directement dans BigQuery. Cela vous permet d'effectuer des transformations visant à améliorer la confidentialité dans les interfaces SQL BigQuery et de surveiller l'utilisation pour détecter les menaces de confidentialité sur les données partagées. Profitez de l'évolutivité de BigQuery sans avoir à gérer l'infrastructure ni les intégrations de fonctionnalités d'informatique décisionnelle, d'IA et de ML. Découvrez plus de cas d'utilisation des data clean rooms.
Les échanges sont des ensembles de données et d'éléments d'analyse conçus pour être partagés. Les administrateurs peuvent facilement organiser un échange en gérant les listes d'ensembles de données au sein de l'échange. Des métadonnées détaillées peuvent aider les abonnés à trouver les données qu'ils recherchent, et même à exploiter les éléments d'analyse associés à ces données. Les échanges dans Analytics Hub sont privés par défaut, mais vous pouvez facilement définir des autorisations et rôles précis pour diffuser des données à grande échelle auprès des audiences appropriées. Les éditeurs de données peuvent désormais afficher et gérer facilement les abonnements pour tous leurs ensembles de données partagés. Les administrateurs peuvent désormais surveiller l'utilisation d'Analytics Hub via les journaux d'audit et le schéma d'informations, tout en appliquant VPC Service Controls pour partager des données de manière sécurisée.
Les ensembles de données partagés sont des collections de tables et de vues dans BigQuery définies par un éditeur de données. Ils constituent l'unité de partage inter-projets/inter-organisationnel. Les abonnés aux données obtiennent un ensemble de données opaque, en lecture seule, au sein de leur projet et périmètre VPC. Ils peuvent l'associer à leurs propres ensembles de données et le connecter à des solutions Google Cloud ou partenaires. Par exemple, un marchand peut créer un échange unique pour partager les prévisions de la demande avec les milliers de fournisseurs de sa chaîne d'approvisionnement en associant l'historique des données de vente (croisé avec les données météo et Google Trends, ainsi que les flux de clics Web) dans son propre projet BigQuery, puis partager les résultats en temps réel via Analytics Hub. L'éditeur peut ajouter des métadonnées, suivre les abonnés et consulter les métriques d'utilisation agrégées.
Découvrez la nouvelle expérience de recherche : parcourez et trouvez rapidement des ensembles de données pertinents. En plus de faciliter la recherche des ensembles de données internes de votre entreprise dans Analytics Hub, cette solution inclut aussi des ensembles de données Google tels que ceux issus de Google Trends et Earth Engine, des ensembles de données commerciaux provenant de nos partenaires comme Crux, ainsi que des ensembles de données publics disponibles dans Google Cloud Marketplace.
Clients
Nouveautés
Documentation
Tarification
La tarification d'Analytics Hub est basée sur la structure de tarification sous-jacente de BigQuery, avec les différences suivantes pour les éditeurs de données et les abonnés aux données.
Les organisations publiant des données sur un échange paient le stockage de ces données en fonction des tarifs de stockage BigQuery.
Les entreprises qui s'abonnent à des données à partir d'un échange ne paient que le traitement des requêtes de leur organisation et conformément à leur forfait BigQuery (tarif forfaitaire ou à la demande).
Pour obtenir des informations détaillées sur les tarifs, consultez notre grille tarifaire BigQuery.
Partenaires
Si vous souhaitez devenir un fournisseur de données ou en savoir plus sur notre initiative Data Gravity, veuillez contacter le service commercial Google Cloud.
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