O que é uma nuvem de dados?

Os Data Clouds modernos são baseados em vários componentes principais que oferecem flexibilidade e escala:

1. Lakehouse aberto: usando formatos como o Apache Iceberg (com o Lakehouse do Google Cloud), os Data Clouds oferecem interoperabilidade entre o BigQuery e mecanismos de código aberto como o Spark, garantindo armazenamento de dados aberto e flexível sem depender de fornecedores.
2. Plataforma de dados autônoma: uma plataforma autônoma como o BigQuery automatiza a ingestão, o escalonamento e o processamento, atuando como uma plataforma de dados para IA sem servidor.
3.  Governança de dados unificada: ferramentas como o Knowledge Catalog fornecem um catálogo de IA e semântica para agentes, garantindo a governança de dados e IA em ambientes multicloud e híbridos.
4. IA e ML integrados: a integração com plataformas como a Plataforma de Agentes do Gemini Enterprise permite que as organizações incorporem IA/ML aos processos de negócios, tornando os dados "prontos para IA" para agentes e análises preditivas.
5. Bancos de dados transacionais: atuam como a fonte da verdade, coletando eventos em tempo real, como compras de clientes, alterações de inventário ou atualizações de perfis. Embora esses bancos de dados (geralmente baseados em SQL, como PostgreSQL ou MySQL) sejam otimizados para atualizações rápidas de linhas individuais, o Data Cloud os integra a um ecossistema maior para análise avançada.

• Processamento de dados e insights em tempo real para promover a inovação de produtos e serviços e melhorar a experiência dos funcionários e dos clientes
• Proteção e governança de dados em todo o processo de gerenciamento do ciclo de vida de dados
• Relatórios, painéis e visualizações de análises de autoatendimento
• Análise e automação orientadas por IA, incluindo dados e modelos de ML, para simplificar processos, aumentar a eficiência e melhorar a produtividade.
• Automatizar a qualidade de dados para melhorar a consistência de dados sem duplicação ou movimentação

Em geral, o uso da nuvem de dados é muito variado e pode gerar resultados impressionantes em todos os setores. As marcas de varejo conseguiram melhorar a visibilidade do inventário e ajudar os funcionários a localizar produtos em lojas físicas. As organizações de saúde estão gerando melhores resultados para os pacientes com IA para analisar amostras com mais rapidez e transformar notas clínicas não estruturadas em formatos estruturados. As empresas de logística reduziram o consumo de combustível com um roteamento mais eficiente, enquanto serviços financeiros e bancos descobriram que podem aumentar a velocidade de processamento. 

É mais fácil entender o valor de um Data Cloud na prática. Veja como um cientista de dados pode fazer a transição de um armazenamento bruto para insights gerados com IA em minutos, aproveitando o teste sem custo financeiro do Google Cloud.

Etapa 1: unifique com o Lakehouse do Google Cloud

Em vez de mover petabytes de dados, use o Lakehouse para criar uma visualização unificada dos seus registros de clientes armazenados no Apache Iceberg. Isso oferece interoperabilidade imediata entre o BigQuery e mecanismos de código aberto sem depender de fornecedores.

Etapa 2: analise com o BigQuery Studio e o Gemini

Abra seu notebook do BigQuery Studio e use o Gemini para gerar código SQL ou Python com comandos em linguagem natural. Por exemplo: "Analise o sentimento das avaliações dos clientes dos últimos 30 dias e correlacione com os níveis de inventário."

Etapa 3: escalone com o Serviço Gerenciado para Apache Spark

Tudo pronto para colocar seu modelo em produção? Envie um job do Spark sem servidor com um só comando. O Data Cloud lida com o escalonamento automático e o gerenciamento de clusters, permitindo que você se concentre apenas na lógica do modelo.