Qu'est-ce qu'un cloud de données ?

Les clouds de données modernes reposent sur plusieurs composants clés qui offrent flexibilité et évolutivité :

1. Lakehouse ouvert : en exploitant des formats tels qu'Apache Iceberg (via Google Cloud Lakehouse), les clouds de données offrent une interopérabilité entre BigQuery et les moteurs Open Source comme Spark, garantissant un stockage de données ouvert et flexible sans dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.
2. Plate-forme de données autonome : une plate-forme autonome comme BigQuery automatise l'ingestion, le scaling et le traitement, et sert de plate-forme de données vers l'IA sans serveur.
3.  Gouvernance unifiée des données : des outils comme Knowledge Catalog fournissent un catalogue pour l'IA et une sémantique pour les agents, assurant ainsi la gouvernance des données et de l'IA dans les environnements multicloud et hybrides.
4. IA et ML intégrés : l'intégration à des plates-formes comme Gemini Enterprise Agent Platform permet aux entreprises d'intégrer l'IA et le ML dans leurs processus métier, ce qui rend les données "compatibles avec l'IA" pour les agents et l'analyse prédictive.
5. Bases de données transactionnelles : elles servent de source de vérité en capturant les événements en temps réel, comme les achats des clients, les modifications de l'inventaire ou les mises à jour de profil. Bien que ces bases de données (souvent basées sur SQL, comme PostgreSQL ou MySQL) soient optimisées pour des mises à jour rapides et individuelles des lignes, le cloud de données les intègre dans un écosystème plus vaste pour une analyse avancée.

• Traitement des données en temps réel et insights pour stimuler l'innovation en matière de produits et de services, et améliorer l'expérience des employés et des clients
• Protection et gouvernance des données tout au long du processus de gestion du cycle de vie des données
• Rapports d'analyse, tableaux de bord et visualisations en libre-service
• Analyses et automatisation basées sur l'IA, y compris les modèles de données et de ML, pour simplifier les processus, améliorer l'efficacité et stimuler la productivité
• Automatisation de la qualité des données afin d'améliorer leur cohérence, sans les déplacer ni les dupliquer

Dans l'ensemble, le panel des utilisations du cloud de données est très étendu et peut produire des résultats impressionnants, dans tous les secteurs. Les enseignes du commerce de détail ont pu bénéficier d'une meilleure visibilité sur leur inventaire et ont permis à leurs employés de localiser plus facilement les produits dans leurs magasins physiques. Les organismes de santé obtiennent de meilleurs résultats auprès de leurs patients en utilisant l'IA pour analyser les échantillons plus rapidement, et pour transformer les notes cliniques non structurées dans des formats structurés. Les entreprises du secteur logistique ont réduit leur consommation de carburant grâce à des itinéraires optimisés, tandis que les établissements de services financiers et les banques ont constaté un gain sur leur cadence de traitement de données. 

La valeur d'un cloud de données se comprend mieux en l'utilisant. Voici comment un data scientist peut passer du stockage brut à des insights basés sur l'IA en quelques minutes, en profitant de l'essai sans frais de Google Cloud.

Étape 1 : Unifiez vos données avec le lakehouse Google Cloud

Au lieu de déplacer des pétaoctets de données, utilisez Lakehouse pour créer une vue unifiée de vos journaux client stockés dans Apache Iceberg. Cela permet une interopérabilité immédiate entre BigQuery et les moteurs Open Source sans dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.

Étape 2 : Explorer avec BigQuery Studio et Gemini

Ouvrez votre notebook BigQuery Studio et utilisez Gemini pour générer du code SQL ou Python à partir de requêtes en langage naturel. Par exemple : "Analyser le sentiment des avis clients des 30 derniers jours et le corréler avec les niveaux de stock."

Étape 3 : Mettre à l'échelle avec Managed Service pour Apache Spark

Prêt à mettre votre modèle en production ? Envoyez un job Spark sans serveur avec une seule commande. Le cloud de données gère l'autoscaling et la gestion des clusters, ce qui vous permet de vous concentrer uniquement sur la logique du modèle.