Google 在 2025 年的《Magic Quadrant for Cloud DBMS》(雲端資料庫管理系統 (DBMS) Magic Quadrant) 報告中，獲得 Gartner 評定為領導品牌，且布局眼光最為長遠。瞭解詳情。
備妥所有資料，滿足 AI 應用
隨著全新生成式 AI 功能的崛起，公司和其客戶現在能透過新方式與應用程式和資料互動。有了 Google Data Cloud，您將能使用內建的生成式 AI 功能，活用 BigQuery、Dataproc、Google Cloud Serverless for Apache Spark、AlloyDB for PostgreSQL、Spanner、Cloud SQL 等服務中的企業資料，並透過內建功能將 AI/機器學習技術直接運用在資料上。您也能輕鬆整合 Vertex AI，進一步打造與眾不同的 AI 體驗。您可以透過 Looker 強大的嵌入功能建立自訂資料體驗和資料應用程式，以及與 AI 助理交談，用對話的方式分析資料。
透過自主式「從資料到 AI」平台管理所有資料
Google 資料雲端是一個以 BigQuery 為基礎的自主式從資料到 AI 平台，不僅可以集中管理資料，還能將結構化和非結構化資料與 AI 整合，快速提供有關資料基礎架構的洞察結果。您也可以透過 BigQuery 與 AlloyDB for PostgreSQL、Spanner 和 Cloud SQL 的整合功能，統合營運和分析資料，無需移動或複製料。Google 統合式資料平台可協助您管理整個資料生命週期，並讓機構內不同類型的使用者更輕鬆地管理及確保資料安全。
就地處理所有資料
Google 資料雲端為開放式平台，無論您的工作負載位於何處，都能建構現代化的資料導向應用程式。這個平台支援開放原始碼和開放標準，您可以使用 AlloyDB 建構及翻新應用程式。AlloyDB 是與 PostgreSQL 相容的資料庫，可滿足要求最嚴苛的企業工作負載。我們還提供可跨雲端、地端部署，甚至是在開發人員筆電上執行的 AlloyDB Omni，以及用於構建生成式 AI 應用程式的成套整合功能 AlloyDB AI。此外，您還能透過 BigQuery Omni 運用來自多個雲端和地端部署的資料，並在常見 SaaS 應用程式中存取這些資料，不會衍生與資料遷移相關的成本、安全風險和管理問題。
運用您的業務資料發揮 AI 的潛力
Google Data Cloud 提供 AI 式的資料平台，且與 Vertex AI 完美整合，適合用來處理營運和數據分析資料。在 BigQuery 中，您可以使用多模態生成式 AI 建構資料管道，將生成式 AI 模型與數據分析相結合、統合結構化和非結構化資料，以及即時進行機器學習推論作業。您也可以在 BigQuery、AlloyDB for PostgreSQL、Spanner、Cloud SQL 等服務中進行向量搜尋，用企業真相為生成式 AI 建立基準。有了 Gemini in BigQuery、Dataproc 和 Google Cloud Serverless for Apache Spark，您就能隨時取得情報、實現作業自動化並快速將資料化為洞察，輕鬆開發 AI 應用情境。Gemini in Databases 能大幅提升資料庫開發及管理各層面的成效，從開發、效能最佳化、機群管理、資料治理和遷移無一不包。
Google Cloud AI 帶來嶄新的球賽體驗
Google Cloud 注重開放、資料式決策和成本可預測性，成功協助 MLB 實現創新，為當前和未來的球迷提供更優質的體驗。
BigQuery 為我們奠定了穩固的 AI 資料基礎，讓我們隨時使用所需資料。我們成功連結了飯店資訊、行銷內容、客戶服務即時通訊中的數百萬個顧客數位資料點，並使用業務資料建構基礎大型語言模型。
Priceline 資料部門總監 Allie Surina Dixon
數萬家機構選擇採用一流的 Google Cloud 產品，成功降低總持有成本，並提高工作效率
我們的架構將隨著業務規模拓展而持續演進，也會不斷尋找可提高擴充性、成效和可靠性的方法。我們相信，採用結合 AlloyDB 和 Spanner 優勢的架構後，將能建構一個兼顧使用者需求以及我們成長藍圖的系統。
Character.AI 研究工程師 James Groeneveld
