データクラウドとは

最新のデータクラウドは、柔軟性とスケーラビリティを提供するいくつかの主要コンポーネントに基づいて構築されています。

1. オープン レイクハウス: Apache Iceberg などのフォーマット（Google Cloud Lakehouse 経由）を活用することで、データクラウドは BigQuery と Spark などのオープンソース エンジン間の相互運用性を実現し、ベンダー ロックインのないオープンで柔軟なデータ ストレージを確保します。
2. 自律型データ プラットフォーム: BigQuery のような自律型プラットフォームは、取り込み、スケーリング、処理を自動化し、データを AI につなげるサーバーレス プラットフォームとして機能します。
3. 統合データ ガバナンス: Knowledge Catalog などのツールは、AI のカタログとエージェントのセマンティクスを提供し、マルチクラウドとハイブリッド環境全体でデータと AI のガバナンスを確保します。
4. 組み込みの AI と ML: Gemini Enterprise Agent Platform などのプラットフォームとの統合により、組織は AI / ML をビジネスプロセスに組み込むことで、エージェントや予測分析のためにデータを「AI 対応」にできます。
5. トランザクション データベース: 顧客の購入、在庫の変更、プロフィールの更新などのリアルタイム イベントをキャプチャする信頼できる情報源として機能します。これらのデータベース（多くは PostgreSQL や MySQL などの SQL ベース）は、個々の行を高速に更新できるように最適化されていますが、データクラウドはそれらをより大きなエコシステムに統合して高度な分析を可能にします。

• プロダクトとサービスのイノベーションを促進し、従業員と顧客のエクスペリエンスを向上させるためのリアルタイムのデータ処理と分析情報
• データ ライフサイクル管理プロセス全体でのデータ保護とデータ ガバナンス
• セルフサービス型の分析レポート、ダッシュボード、可視化
• プロセスの合理化、効率の向上、生産性の向上を実現するための、AI を活用した分析と自動化（データと ML モデルを含む）
• データの移行や複製を行わずにデータの整合性を改善するためのデータ品質保証の自動化

全体として、データクラウドの利用は広範囲に及び、業界をまたぐ目覚ましい成果をもたらすことができます。小売ブランドは、在庫をより詳細に可視化し、従業員が実店舗内の商品を簡単に見つけられるようになりました。医療機関では、AI を使用してサンプルを迅速に分析し、構造化されていない臨床記録を構造化された形式に変換することで、患者に対しより良い治療を行っています。物流企業は、より効率的なルーティングによって燃料消費量を削減しており、金融サービスや銀行は、処理速度を向上させることができると実感しています。

データクラウドの価値は、実際に使用することで最もよく理解できます。Google Cloud の無料トライアルを利用して、データ サイエンティストが未加工のストレージから AI による分析情報に数分で移行する方法をご紹介します。

ステップ 1: Google Cloud Lakehouse で統合

ペタバイト単位のデータを移動する代わりに、Lakehouse を使用して、Apache Iceberg に保存されている顧客ログの全体像を作成します。これにより、ベンダー ロックインなしで BigQuery とオープンソース エンジン間の相互運用が即座に可能になります。

ステップ 2: BigQuery Studio と Gemini を使用して探索する

BigQuery Studio ノートブックを開き、Gemini を使用して自然言語プロンプトから SQL または Python コードを生成します。たとえば、「過去 30 日間の購入者レビューの感情を分析し、在庫レベルと関連付ける」などです。

ステップ 3: Managed Service for Apache Spark でスケーリングする

モデルを本番環境に導入する準備はできましたか？1 つのコマンドで Serverless Spark ジョブを送信できます。データクラウドが自動スケーリングとクラスタ管理を処理するため、モデルロジックのみに集中できます。