数据分析

相关文档和资源，可帮助您使用 Google Cloud 产品释放数据潜力，并将其转化为可据以采取行动的 AI 分析洞见。

探索 Google Cloud中的数据分析

阅读有关数据分析产品、功能和流程的文档和 Cloud 架构中心文章。
了解 BigQuery 如何帮助组织深入了解其数据。
利用关于各种数据和分析主题的架构中心资源规划您的方法。
规划如何设计分析湖仓一体来存储、处理和激活数据。

培训、博文等

转到培训课程、博文和其他相关资源。
学习对数据分析师角色至关重要的 Google Cloud 技术。
学习如何在 Looker 中探索数据以及为您的用户设置自助分析。
选择用于运行数据和分析工作负载的服务。

按应用场景列出的数据分析产品

展开各个部分或使用过滤条件查找适用于典型使用场景的产品和指南。

使用经济实惠的无服务器多云数据和 AI 平台，旨在依托 Gemini 将大数据转化为宝贵的业务洞见。

使用内置机器学习 (ML) 技术且伸缩能力极强的全托管式数据平台来了解数据。

以受治理的数据为基础实时获取商业智能，以提供可重复的分析，并且有助于更深入地了解数据。

在对大型数据集运行分析查询时，最大限度地发挥数据分析投资的作用。
访问、分析和处理最新的可信数据版本。
直观呈现数据，推动更明智的业务决策。

管理端到端数据生命周期，更轻松地管理、发现、治理和共享数据及 AI 资产。

通过统一的元数据、治理和安全政策实现智能数据管理。
一个数据交换平台，可让您在强大的安全和隐私框架内跨组织边界大规模共享数据和数据洞见。
统一分布式数据，自动进行数据管理和治理，并在各种 Google Cloud 和第三方来源中实现数据发现和质量检查。
发现并隐去敏感数据。
利用可伸缩的全代管式数据发现和元数据管理服务，发现和理解您的数据。 （已弃用）

以规模化且安全的方式注入、转换和加载来自不同数据源的数据，并为企业构建端到端编排。

按计划或临时性地自动将数据大规模注入到 BigQuery 中，而无需编写代码。
使用基于 Apache Airflow 构建的全托管式工作流编排服务，创建、调度、监控和管理工作流。
使用具有图形界面的全托管式无代码数据集成服务，快速构建和管理数据流水线。
获取端到端体验，可帮助数据团队在 BigQuery 中对 SQL 流水线进行构建、版本控制和编排。
使用无服务器且易于使用的变更数据捕获 (CDC) 和复制服务进行实时数据注入。
在 Cloud Storage 服务（例如 AWS S3 和 Cloud Storage）之间转移数据。
使用机架式存储系统，将大量数据发送至 Google Cloud 。

使用依托 Gemini 的易于使用的工具将湖仓一体或数据仓库迁移到 BigQuery，这些工具可在迁移的每个阶段为您提供帮助。

了解可用于组织和构建 BigQuery 迁移的一般概念和框架。
了解 BigQuery Migration Service，这是一种用于将数据仓库或湖仓一体迁移到 BigQuery 的全面解决方案。

从使用托管式 Apache Spark 和 Apache Hadoop 进行强大的批处理，到使用 Apache Beam 通过可伸缩的无服务器流水线进行动态实时流处理，助力您的数据之旅。

开发实时批处理和流式数据处理流水线。
使用托管式 Apache Spark 和 Apache Hadoop 服务执行批处理、查询和流式处理。
使用 Serverless for Apache Spark 运行 Apache Spark 批量工作负载，而无需预配和管理您自己的集群。
在 Google Cloud上运行的全代管式 Apache Hive metastore (HMS)。

实时注入、处理和分析事件流，并生成富有实用价值的实时分析洞见。

开发实时批处理和流式数据处理流水线。
使用托管式云服务，使您可以将 Apache Kafka 数据流直接注入到 Google Cloud。
从任何位置、以任意规模提取事件流。

直接在数据中无缝集成生成式 AI 和机器学习的强大功能，以便发掘更深入的数据洞见。

直接使用 SQL 查询构建和训练机器学习 (ML) 模型。
部署和管理完整的机器学习 (ML) 流水线。
使用 AI 赋能的辅助功能，帮助您在 BigQuery 中处理数据。
获取 AI 赋能的辅助功能，帮助您在 Looker 中处理数据。
使用全代管式统一 AI 开发平台构建和使用生成式 AI。
获取通过 BigQuery 提供的索引区块链数据，以便通过 SQL 轻松进行分析。
获取参考架构、打包的解决方案部署内容和集成服务，以便开始您的数据和 AI 云之旅。
了解 Google Earth Engine，这是一种地理空间处理服务。借助 Earth Engine，您可以利用 Google Cloud大规模执行地理空间处理。
使用端到端解决方案，在工厂车间和云之间提供可伸缩且无缝的连接。