Dataflow

Inicia tu recorrido de flujo de datos integrando tus fuentes de datos de streaming (Pub/Sub, Kafka, eventos de CDC, flujo de clics de usuarios, registros y datos de sensores) en BigQuery, lagos de datos de Google Cloud Storage, Spanner, Bigtable, almacenes SQL, Splunk y Datadog, entre otros. Consulta las plantillas optimizadas de Dataflow para configurar tus flujos de procesamiento con solo unos clics y sin código. Añade una lógica personalizada a tus tareas de plantilla con el compilador de funciones definidas por el usuario integrado o crea flujos de procesamiento de extracción, transformación y carga (ETL) personalizados desde cero con toda la potencia de las transformaciones de Beam y el ecosistema de conectores de E/S. Dataflow también se usa habitualmente para invertir los datos procesados por extracción, transformación y carga (ETL) de BigQuery en almacenes de procesamiento de transacciones online (OLTP), para hacer búsquedas y servir anuncios a los usuarios finales rápidamente. Se trata de un patrón común para que Dataflow escriba datos de streaming en varias ubicaciones de almacenamiento.

Proceso de integración y proceso de extracción, transformación y carga (ETL) en tiempo real y escritura de datos de forma inmediata, lo que permite agilizar el análisis y la toma de decisiones. La arquitectura sin servidor y las funciones de streaming de Dataflow lo hacen perfecto para crear flujos de procesamiento de extracción, transformación y carga (ETL) en tiempo real. La capacidad de autoescalado de Dataflow asegura la eficiencia y la escalabilidad, mientras que la compatibilidad con varias fuentes de datos y destinos simplifica la integración.

Tomar decisiones en cuestión de segundos genera valor empresarial. Gracias a la IA y el aprendizaje automático en streaming de Dataflow, los clientes pueden implementar predicciones e inferencias de baja latencia, personalización en tiempo real, detección de amenazas, prevención de fraudes y muchos más casos prácticos en los que la inteligencia en tiempo real importa. Preprocesa los datos con MLTransform, lo que te permitirá centrarte en transformar los datos sin tener que escribir código complejo ni gestionar bibliotecas subyacentes. Haz predicciones para tu modelo de IA generativa con RunInference.

La inteligencia de marketing en tiempo real analiza los datos actuales del mercado, de los clientes y de la competencia para tomar decisiones rápidas y fundamentadas. Permite responder con rapidez a las tendencias, los comportamientos y las acciones de la competencia, lo que transforma el marketing. Entre sus ventajas se incluyen:

• Marketing omnicanal en tiempo real con ofertas personalizadas
• Mejor gestión de las relaciones con los clientes mediante interacciones personalizadas
• Optimización del marketing mix de forma ágil
• Segmentación de usuarios dinámica
• Inteligencia competitiva para ir un paso por delante
• Gestión proactiva de crisis en las redes sociales

Las analíticas de flujos de clics en tiempo real permiten a las empresas analizar al instante las interacciones de los usuarios en los sitios web y las aplicaciones. De este modo, disfrutará de funciones de personalización en tiempo real, pruebas A/B y optimización del embudo de conversión, lo que se traduce en un aumento de la interacción, un desarrollo de productos más rápido, una reducción de la tasa de abandono y una asistencia mejorada con el producto. En última instancia, permite ofrecer una experiencia de usuario superior e impulsa el crecimiento del negocio gracias a un sistema de precios dinámico y recomendaciones personalizadas.

Los registros de Google Cloud se pueden replicar en plataformas de terceros como Splunk mediante Dataflow para procesar y analizar registros casi en tiempo real. Esta solución ofrece funciones centralizadas de gestión de registros, cumplimiento, auditoría y analíticas, a la vez que reduce los costes y mejora el rendimiento.