Che cos'è un cloud di dati?

I moderni cloud di dati sono basati su diversi componenti chiave che offrono flessibilità e scalabilità:

1. Lakehouse aperto: sfruttando formati come Apache Iceberg (tramite Google Cloud Lakehouse), i cloud di dati forniscono interoperabilità tra BigQuery e motori open source come Spark, garantendo un'archiviazione dei dati aperta e flessibile senza vincoli di fornitore.
2. Piattaforma dati autonoma: una piattaforma autonoma come BigQuery automatizza l'importazione, la scalabilità e l'elaborazione, fungendo da piattaforma serverless data-to-AI.
3.  Governance dei dati unificata: strumenti come Knowledge Catalog forniscono un catalogo per l'AI e la semantica per gli agenti, garantendo la governance dei dati e dell'AI in ambienti ibridi e multi-cloud.
4. AI e ML integrati: l'integrazione con piattaforme come Gemini Enterprise Agent Platform consente alle organizzazioni di incorporare l'AI/ML nei processi aziendali, rendendo i dati "pronti per l'AI" per gli agenti e l'analisi predittiva.
5. Database transazionali: fungono da origine di verità, acquisendo eventi in tempo reale come acquisti dei clienti, modifiche all'inventario o aggiornamenti del profilo. Sebbene questi database (spesso basati su SQL come PostgreSQL o MySQL) siano ottimizzati per aggiornamenti rapidi di singole righe, il cloud di dati li integra in un ecosistema più ampio per l'analisi avanzata.

• Elaborazione dei dati e insight in tempo reale per promuovere l'innovazione di prodotti e servizi e migliorare l'esperienza di dipendenti e clienti
• Protezione e governance dei dati durante l'intero processo di gestione del ciclo di vita
• Report, analisi e visualizzazioni self-service
• Analisi e automazione basate sull'AI, tra cui modelli di dati e machine learning, per semplificare i processi, aumentare l'efficienza e migliorare la produttività
• Automazione della qualità dei dati per migliorare la coerenza senza spostamento o duplicazione dei dati

Nel complesso, la gamma di utilizzi dei cloud di dati è ampia e può produrre risultati impressionanti in tutti i settori. I brand di vendita al dettaglio hanno ottenuto migliore visibilità sull'inventario e aiutato i dipendenti a individuare i prodotti all'interno delle sedi fisiche dei negozi. Le organizzazioni del settore sanitario stanno migliorando i risultati dei pazienti utilizzando l'AI per analizzare i campioni più rapidamente e trasformare le considerazioni cliniche non strutturate in formati strutturati. Le società di logistica hanno ridotto il consumo di carburante grazie a percorsi più efficienti, mentre i settori bancario e finanziario hanno scoperto di poter aumentare la velocità di elaborazione. 

Il valore di un cloud di dati si comprende meglio in azione. Ecco come un data scientist può passare dall'archiviazione non elaborata agli insight basati sull'AI in pochi minuti, sfruttando la prova senza costi di Google Cloud.

Passaggio 1: unifica con Google Cloud Lakehouse

Invece di spostare petabyte di dati, utilizza Lakehouse per creare una visualizzazione unificata dei log dei clienti archiviati in Apache Iceberg. Ciò fornisce interoperabilità immediata tra BigQuery e motori open source senza vincoli di fornitore.

Passaggio 2: esplora con BigQuery Studio e Gemini

Apri il tuo notebook BigQuery Studio e usa Gemini per generare codice SQL o Python da prompt in linguaggio naturale. Ad esempio: "Analizza il sentiment delle recensioni dei clienti degli ultimi 30 giorni e mettilo in correlazione con i livelli di inventario".

Passaggio 3: scalare con Managed Service for Apache Spark

Vuoi passare alla produzione con il tuo modello? Invia un job Spark serverless con un singolo comando. Il cloud di dati gestisce la scalabilità automatica e la gestione dei cluster, consentendoti di concentrarti esclusivamente sulla logica del modello.