什麼是資料整合？
大數據、物聯網 (IoT) 和 SaaS 應用程式使資料量暴增。資料整合是一種程序，指探索、移動及合併資料為整合式檢視畫面，從中獲取洞察資訊，然後用於新一代 AI 導向數據分析。
Google Cloud 的資料整合解決方案以無伺服器架構和自主式平台為核心，可加速將原始資料轉化為 AI 導向的行動。
- BigQuery：Google 的無伺服器自主式「從資料到 AI」平台，可將整個生命週期自動化，從擷取資料到生成洞察，都能輕鬆完成。
- Serverless Spark：使用您喜愛的工具來開發 Apache Spark 應用程式，不必管理叢集。
- BigLake：開放式湖倉解決方案，使用 Apache Iceberg，可與 BigQuery 和開放原始碼引擎 (如 Spark 等) 互通。
- Dataplex Universal Catalog：中樞，可探索及治理資料和 AI 構件，為 AI 代理提供重要語意。
資料整合的優點
現代資料整合不僅提供整合式資料檢視，更是自主式資料平台和 AI 導向行動的基礎。主要優點如下：
支援 AI 的資料基礎
支援 AI 的資料基礎
整合可提供高品質的統合資料，是大型語言模型 (LLM) 和代理式 AI 的重要基礎。
透過無伺服器資源調度，提升作業效率
透過無伺服器資源調度，提升作業效率
採用無伺服器架構可免除叢集管理的人工作業，讓基礎架構隨著企業工作負載自動調整資源配置。
加速取得洞察資訊
加速取得洞察資訊
自動化資料生命週期 (從擷取到 AI 導向的洞察) 可協助機構更快將資料轉化為實際行動，勝過傳統的各自獨立的做法。
開放互通，無縫接軌
開放互通，無縫接軌
採用 Apache Iceberg 等開放標準的現代化整合，可確保資料能透過多個分析引擎存取，不必受制於單一廠商。
資料整合工具有哪些？
現代資料整合平台已從單純的 ETL 演進為：
- 自主式資料平台：BigQuery 等無伺服器系統，可自動執行整個生命週期，從資料擷取到機器學習和 AI 洞察
- 通用 AI 目錄：Dataplex Universal Catalog 等中樞，可讓團隊在分散的資料孤島中，探索、治理 AI 代理並提供語意
- 無伺服器處理引擎：Serverless Spark 等工具可讓資料工程師執行複雜的處理工作，不必管理基礎叢集
- 開放式湖倉資料表：BigLake 等技術提供全代管 Apache Iceberg 資料表，可在各種開放原始碼引擎之間互通
- 串流和 CDC 服務：使用 Datastream 等無伺服器變更資料擷取 (CDC) 工具，近乎即時地複製及同步處理資料
資料整合有哪些用途？
資料整合常見的用途如下：
人工智慧 (AI) 與機器學習 (ML)
資料整合可提供高品質的統合資料，為 LLM 建立基準，進而支援代理式 AI 和自主代理，因此是生成式 AI 的基礎。
開發資料產品
現代化整合可建立可重複使用的資料產品，讓機構將資料視為高價值資產，供內部和外部使用。
即時智慧功能
運用即時資料處理，實現即時推薦、詐欺偵測和預測分析等應用。
資料整合的難題
資源調度基礎架構
資源調度基礎架構
傳統平台難以達到企業級的擴充性。現代雲端原生整合服務採用全代管的無伺服器基礎架構，可解決這個問題。
大規模管理資料
大規模管理資料
要找出各資料孤島中的高品質資料，並不容易。Dataplex Universal Catalog 等工具，可提供適用於 AI 的資料所需的集中式治理機制。
技術人才的複雜性
技術人才的複雜性
聘請經驗豐富的專業人員的成本高昂。AI 輔助建議和以 SQL 為基礎的視覺化工作流程 (例如 BigQuery Pipelines) 有助於縮小差距。
