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Datenanalysen und Pipelines in Google Cloud
Lesen Sie die Dokumentation und Artikel im Cloud Architecture Center zu Produkten, Funktionen und Verfahren für Datenanalyse und Pipelines.
Analysieren Sie Ihre lokalen und externen Daten mithilfe von Tools für maschinelles Lernen und KI und teilen Sie die Erkenntnisse dann sicher – ganz ohne Infrastrukturverwaltung.
Nutzen Sie Speicher, der für die Ausführung analytischer Abfragen in großen Datasets sowie für Streaming-Aufnahmen mit hohem Durchsatz und Lesevorgängen mit hohem Durchsatz optimiert ist.
Sie können riesige Datenmengen mit SQL, raumbezogenen Analysen und BI-Tools abfragen, die Ad-hoc- und programmatische Analysen sowie die Datenfreigabe unterstützen.
Mit GoogleSQL-Abfragen können Sie ML-Modelle erstellen und ausführen sowie auf LLMs und Cloud AI APIs zugreifen, um Aufgaben für künstliche Intelligenz (KI) wie Textgenerierung oder maschinelle Übersetzung auszuführen.
Die Google Earth Engine ist ein Dienst zur Verarbeitung raumbezogener Daten. Mit Earth Engine können Sie raumbezogene Verarbeitungen im großen Maßstab mithilfe von Google Cloudausführen.
Sie können die Qualität während des gesamten Lebenszyklus Ihrer Daten steuern und verwalten, wenn Sie sie innerhalb und außerhalb Ihrer Organisation freigeben.
Automatisiert die Datenübertragung in BigQuery auf geplanter, verwalteter Basis Legen Sie den Grundstein für ein BigQuery-Data Warehouse, ohne Code schreiben zu müssen.
Verwenden Sie einen vollständig verwalteten Apache Hive-Metastore (HMS), der auf Google Cloud ausgeführt wird, um Ihren Data Lake und Ihre Metadaten zu verwalten.
Informationen zur Vertex AI-Plattform für maschinelles Lernen (ML), mit der Sie ML-Modelle und KI-Anwendungen trainieren und bereitstellen sowie Large Language Models (LLMs) für Ihre KI-gestützten Anwendungen anpassen können.
Mit Vorlagen für die Datenintegration, -verarbeitung und -visualisierung lassen sich Geschäftsinformationen schneller aus mehreren Datenquellen gewinnen.
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