Was ist eine Daten-Cloud?

Moderne Daten-Clouds basieren auf mehreren Schlüsselkomponenten, die Flexibilität und Skalierbarkeit bieten:

1. Offenes Lakehouse: Durch die Nutzung von Formaten wie Apache Iceberg (über Google Cloud Lakehouse) bieten Data Clouds Interoperabilität zwischen BigQuery und Open-Source-Engines wie Spark. So wird eine offene und flexible Datenspeicherung ohne Anbieterbindung gewährleistet.
2. Autonome Datenplattform: Eine autonome Plattform wie BigQuery automatisiert die Aufnahme, Skalierung und Verarbeitung von Daten und fungiert als serverlose Data-to-AI-Plattform.
3.  Einheitliche Data Governance: Tools wie Knowledge Catalog bieten einen Katalog für KI und Semantik für KI-Agenten, wodurch Data Governance und KI-Governance in Multi-Cloud- und Hybridumgebungen gewährleistet werden.
4. Integrierte KI und ML: Durch die Integration mit Plattformen wie Gemini Enterprise Agent Platform können Unternehmen KI/ML in Geschäftsprozesse einbetten und Daten für Agenten und prädiktive Analysen „KI-bereit“ machen.
5. Transaktionsdatenbanken: Sie dienen als Quelle der Wahrheit und erfassen Echtzeitereignisse wie Kundenkäufe, Bestandsänderungen oder Profilaktualisierungen. Diese Datenbanken (oft SQL-basiert wie PostgreSQL oder MySQL) sind für schnelle, individuelle Zeilenaktualisierungen optimiert. Die Data Cloud bindet sie jedoch in ein größeres Ökosystem für erweiterte Analysen ein.

• Datenverarbeitung und Statistiken in Echtzeit für Produkt- und Dienstleistungsinnovationen sowie bessere Mitarbeiter- und Kundenerlebnisse
• Datenschutz und Governance im gesamten Prozess des Management des Datenlebenszyklus
• Self-Service-Analysen, Berichte, Dashboards und Visualisierungen
• KI-gestützte Analysen und Automatisierung, einschließlich Daten- und ML-Modellen, zur Optimierung von Prozessen, Steigerung der Effizienz und Verbesserung der Produktivität
• Automatisierung der Datenqualität zur Verbesserung der Datenkonsistenz ohne Datenverschiebung oder -duplizierung

Insgesamt sind die Einsatzmöglichkeiten von Daten-Clouds sehr vielfältig und können branchenübergreifend beeindruckende Ergebnisse liefern. Einzelhandelsunternehmen konnten einen besseren Einblick in den Bestand gewinnen und ihren Mitarbeitern helfen, Waren in Ladengeschäften zu finden. Unternehmen im Gesundheitswesen erzielen bessere Ergebnisse für Patienten, indem sie mit KI Proben schneller analysieren und unstrukturierte klinische Notizen in strukturierte Formate umwandeln. Logistikunternehmen haben durch effizientere Routen den Kraftstoffverbrauch gesenkt, während Finanzdienstleister und Banken die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöhen konnten. 

Der Wert einer Daten-Cloud lässt sich am besten in der Praxis erkennen. So kann ein Data Scientist mit der Google Cloud-Testversion in wenigen Minuten von der Rohdatenspeicherung zu KI-gestützten Statistiken gelangen.

Schritt 1: Vereinheitlichen mit Google Cloud Lakehouse

Anstatt Petabyte an Daten zu verschieben, können Sie mit Lakehouse eine ganzheitliche Übersicht Ihrer in Apache Iceberg gespeicherten Kundenlogs erstellen. Dies ermöglicht sofortige Interoperabilität zwischen BigQuery und Open-Source-Engines ohne Anbieterbindung.

Schritt 2: Mit BigQuery Studio und Gemini Untersuchungen anstellen

Öffnen Sie Ihr BigQuery Studio-Notebook und lassen Sie von Gemini SQL- oder Python-Code aus Prompts in natürlicher Sprache generieren. Beispiel: „Analysiere das Sentiment in Kundenrezensionen der letzten 30 Tage und setze sie in Beziehung zu den Lagerbeständen.“

Schritt 3: Mit Managed Service for Apache Spark skalieren

Bereit, Ihr Modell in die Produktion zu überführen? Senden Sie mit einem einzigen Befehl einen serverlosen Spark-Job. Die Daten-Cloud übernimmt das automatische Skalieren und die Clusterverwaltung, sodass Sie sich ganz auf die Modelllogik konzentrieren können.