Apa itu cloud data?

Data cloud modern dibangun berdasarkan beberapa komponen utama yang memberikan fleksibilitas dan skala:

1. Lakehouse terbuka: Dengan memanfaatkan format seperti Apache Iceberg (melalui Lakehouse Google Cloud), data cloud menyediakan interoperabilitas di seluruh BigQuery dan mesin open source seperti Spark, sehingga memastikan penyimpanan data yang terbuka dan fleksibel tanpa keterikatan pada vendor.
2. Platform data otonom: Platform otonom seperti BigQuery mengotomatiskan penyerapan, penskalaan, dan pemrosesan, serta bertindak sebagai platform data ke AI serverless.
3.  Tata kelola data terpadu: Alat seperti Knowledge Catalog menyediakan katalog untuk AI dan semantik untuk agen, sehingga memastikan tata kelola data dan AI di lingkungan multi-cloud dan hybrid.
4. AI & ML bawaan: Integrasi dengan platform seperti Platform Agen Gemini Enterprise memungkinkan organisasi menyematkan AI/ML ke dalam proses bisnis, sehingga data menjadi "siap untuk AI" bagi agen dan analisis prediktif.
5. Database transaksional: Bertindak sebagai sumber tepercaya yang menangkap peristiwa real-time seperti pembelian pelanggan, perubahan inventaris, atau pembaruan profil. Meskipun database ini (sering kali berbasis SQL seperti PostgreSQL atau MySQL) dioptimalkan untuk update baris individual yang cepat, data cloud mengintegrasikannya ke dalam ekosistem yang lebih besar untuk analisis lanjutan.

• Pemrosesan data dan insight real-time untuk mendorong inovasi produk dan layanan serta meningkatkan pengalaman karyawan dan pelanggan
• Perlindungan dan tata kelola data di seluruh proses manajemen siklus proses data
• Pelaporan, dasbor, dan visualisasi analisis mandiri
• Analisis dan otomatisasi berbasis AI, termasuk data dan model ML, untuk menyederhanakan proses, meningkatkan efisiensi, dan menghasilkan produktivitas yang lebih baik
• Mengotomatiskan kualitas data untuk meningkatkan konsistensi data tanpa pemindahan atau duplikasi data

Secara keseluruhan, penggunaan cloud data sangat beragam dan dapat memberikan hasil yang mengesankan di berbagai industri. Brand retail dapat mengetahui inventaris dengan lebih baik dan membantu karyawan menemukan barang di lokasi toko fisik. Organisasi layanan kesehatan memberikan hasil yang lebih baik bagi pasien dengan menggunakan AI untuk menganalisis sampel dengan lebih cepat dan mengubah catatan klinis yang tidak terstruktur menjadi format terstruktur. Perusahaan logistik berhasil mengurangi konsumsi bahan bakar melalui pemilihan rute yang lebih efisien, sementara jasa keuangan dan bank menikmati peningkatan kecepatan pemrosesan. 

Nilai data cloud dapat dipahami dengan baik saat digunakan. Berikut cara data scientist beralih dari penyimpanan mentah ke insight berbasis AI dalam hitungan menit, dengan memanfaatkan uji coba gratis Google Cloud.

Langkah 1: Padukan dengan Lakehouse Google Cloud

Daripada memindahkan data berukuran petabyte, gunakan Lakehouse untuk membuat tampilan terpadu dari log pelanggan yang disimpan di Apache Iceberg. Hal ini memberikan interoperabilitas langsung di seluruh BigQuery dan mesin open source tanpa keterikatan pada vendor.

Langkah 2: Pelajari dengan BigQuery Studio & Gemini

Buka notebook BigQuery Studio Anda dan gunakan Gemini untuk membuat kode SQL atau Python dari perintah bahasa alami. Misalnya: "Analisis sentimen ulasan pelanggan selama 30 hari terakhir dan hubungkan dengan tingkat inventaris."

Langkah 3: Melakukan penskalaan dengan Managed Service untuk Apache Spark

Siap membawa model Anda ke tahap produksi? Kirim tugas Serverless Spark dengan satu perintah. Data cloud menangani penskalaan otomatis dan pengelolaan cluster, sehingga Anda dapat berfokus sepenuhnya pada logika model.