Dataflow

ストリーミング データソース（Pub/Sub、Kafka、CDC イベント、ユーザー クリックストリーム、ログ、センサーデータ）を BigQuery、Google Cloud Storage データレイク、Spanner、Bigtable、SQL ストア、Splunk、Datadog などに統合して、データ ストリーミングの取り組みを開始します。最適化された Dataflow テンプレートにより、数回のクリックでノーコードでパイプラインを設定できます。統合された UDF ビルダーを使用してテンプレート ジョブにカスタム ロジックを追加するか、Beam 変換と I/O コネクタのエコシステムの機能をフル活用して、カスタム ETL パイプラインをゼロから作成します。Dataflow は、ETL で処理されたデータを BigQuery から OLTP ストアに戻して、高速ルックアップとエンドユーザーへのサービスを提供するためにもよく使用されます。ストリーミング データを複数のストレージ ロケーションに書き込むのは、Dataflow の一般的なパターンです。

リアルタイムの ETL と統合プロセス、即時のデータの書き込みにより、迅速な分析と意思決定を可能にします。Dataflow のサーバーレス アーキテクチャとストリーミング機能は、リアルタイム ETL パイプラインの構築に最適です。Dataflow の自動スケーリング機能により効率性とスケーラビリティが確保されると同時に、さまざまなデータソースと宛先がサポートされているため、統合が容易になります。

瞬時の判断はビジネスにおける価値を高めます。Dataflow のストリーミング AI と ML により、お客様は低レイテンシの予測と推論、リアルタイム パーソナライズ、脅威検出、不正行為防止など、リアルタイム インテリジェンスが重要となるさまざまなユースケースを実装できます。MLTransform を使用してデータを前処理する。これにより、複雑なコードの記述や基盤となるライブラリの管理からデータの変換に集中できます。RunInference を使用して生成 AI モデルに対して予測を行う。

リアルタイムのマーケティング インテリジェンスで、現在の市場、顧客、競合他社のデータを分析し、情報に基づいた迅速な意思決定を行います。これにより、トレンド、行動、競合アクションに対するアジャイルな対応を可能にし、マーケティングを変革します。次のような利点があります。

• 一人ひとりに合わせたサービスによるリアルタイムのオムニチャネル マーケティング
• パーソナライズされたインタラクションによる顧客管理の改善
• アジャイルなマーケティング ミックスの最適化
• 動的ユーザー セグメンテーション
• 競争力を維持するための競合に関する情報
• ソーシャル メディアでのプロアクティブな危機管理

リアルタイムのクリックストリーム分析を使用すると、企業はウェブサイトやアプリでのユーザー インタラクションを瞬時に分析できます。これにより、リアルタイムのパーソナライズ、A/B テスト、ファネルの最適化が可能になり、エンゲージメントの向上、プロダクト開発の迅速化、離脱の削減、サービスに関するサポートの強化につながります。最終的には、優れたユーザー エクスペリエンスを実現し、動的な価格設定とパーソナライズされたレコメンデーションを通じてビジネスの成長を促進します。

Dataflow を使用して Splunk などのサードパーティ プラットフォームに Google Cloud のログをレプリケートし、準リアルタイムのログ処理と分析を行うことができます。このソリューションは、ログ管理、コンプライアンス、監査、分析機能を一元化しながら、費用を削減し、パフォーマンスを向上させます。