数据云
成千上万的客户使用 Google 数据云 来整合数据，并将其与突破性的 AI 技术对接，从而带来变革性的体验。Google 数据云以企业级的效率、可伸缩性和安全性提供这些功能。这种强大的组合可帮助组织快速地将数据转化为商业价值并展示投资回报率。
让所有数据为 AI 做好准备
随着新型生成式 AI 功能的涌现，公司及其客户现在可以用新的方式与应用和数据进行互动。借助 Google 数据云，您可以使用内置的生成式 AI 功能，在 BigQuery、AlloyDB for PostgreSQL、Spanner、Cloud SQL 等平台上运用您的企业数据，并使用内置功能将 AI/机器学习直接应用于您的数据。此外，您还可以轻松地与 Vertex AI 集成，进一步实现差异化的 AI 体验。Looker 可帮助您利用强大的嵌入式功能打造自定义数据体验和构建数据应用，并提供 AI 助理，帮助您通过对话分析与数据进行聊天。
使用统一数据平台管理所有数据
Google 数据云提供了基于 BigQuery 构建的统一数据分析基础，可将您的数据集中到一处，并将结构化数据和非结构化数据与 AI 集成，以便快速提供涵盖您的数据资产的数据洞见。此外，您还可以使用 BigQuery 联合功能为 AlloyDB for PostgreSQL、Spanner 和 Cloud SQL 整合运营和分析数据，而无需移动或复制数据。Google 的统一数据平台可让您管理整个数据生命周期，并帮助贵组织内不同类型的用户更轻松地实现安全性和治理。
在原处运行您的所有数据
无论您的工作负载在哪里，Google 数据云都能帮助您构建现代化、数据驱动的应用。借助对开源和开放标准的支持，您可以使用 AlloyDB（一种与 PostgreSQL 兼容的数据库，可应对您最苛刻的企业工作负载）构建应用并使其现代化。此外，我们还提供可在云端、本地环境甚至开发者笔记本电脑上运行的 AlloyDB Omni 以及可用于构建生成式 AI 应用的一套集成功能（即 AlloyDB AI）。借助 BigQuery Omni，您还可以利用来自多个云和本地环境的数据，并在热门的 SaaS 应用中访问这些数据，而无需承担与数据迁移相关的成本、安全风险和治理问题。
使用您的商业数据激活 AI
Google 数据云提供了 AI 就绪型数据平台，可与 Vertex AI 无缝地集成，用于处理您的运营数据和分析数据。在 BigQuery 中，您可以使用多模态生成式 AI 构建数据流水线，将生成式 AI 模型与分析相结合，将结构化数据与非结构化数据相结合，并驱动实时机器学习推理。此外，我们还支持跨 BigQuery、AlloyDB for PostgreSQL、Spanner、Cloud SQL 等进行矢量搜索。将生成式 AI 建立在企业真实数据的基础上。借助 BigQuery 中的 Gemini，我们提供始终开启的智能和自动化功能，让您能够轻松开发 AI 场景，并加速从数据到洞见的进程。从数据库开发、性能优化、舰队管理到治理和迁移，数据库中的 Gemini 为数据库开发和管理的各个方面提供了强大的支持。
这是采用 Google Cloud AI 的全新球赛
Google Cloud 基于开放、数据驱动决策和成本可预测性的文化，为 MLB 提供创新，以促使现在和未来的球迷数量增长。
BigQuery 为我们提供坚实的 AI 数据基础。我们在哪里需要数据，数据就恰好出现在哪里。我们能够连接来自酒店信息、营销内容和客户服务聊天的数百万个客户数据点，并利用我们的业务数据为 LLM 奠定基础。
Allie Surina Dixon，Priceline 数据总监
数万个组织已采用领先的 Google Cloud 产品，以降低总拥有成本并提高工作效率
54%
总拥有成本比其他云数据仓库低 27%
99.99%
承诺 99.99% 正常运行时间的服务等级协议 (SLA) 可确保可靠地访问数据和数据洞见
4 倍
对于事务性工作负载，比标准 PostgreSQL 快至 4 倍
100 倍
运行分析查询的速度是标准 PostgreSQL 的 100 倍
99%
使用 Looker 将数据团队的工作效率提高 99%
24%
通过自助式分析将员工工作效率提高 24%
80%
构建自定义模型所需的代码行减少 80%
80%
找到最佳参数所需的试验次数比传统方法少 80%*
* 针对复杂函数，使用 Vertex AI Vizier。
随着我们的成长，我们也在不断改进我们的架构，并寻找提高可伸缩性、性能和可靠性的方法。我们相信，通过采用可利用 AlloyDB 和 Spanner 优势的架构，我们能够构建一个可满足用户需求并符合我们发展愿望的系统。
James Groeneveld，Character.AI 研究工程师
