Analytics Lakehouse

Analysez vos données où qu'elles se trouvent

La lakehouse pour l'analyse de données combine les caractéristiques principales d'un lac de données et d'un entrepôt de données dans une plate-forme unique permettant de stocker, de traiter et d'analyser des données structurées et non structurées.
Les nouveaux clients bénéficient de 300 $ de crédits offerts pour explorer et évaluer Google Cloud.
À qui cela s'adresse-t-il ?
Ingénieurs de données, analystes de données, data scientists
Points abordés
Créer une lakehouse pour l'analyse de données utilisable pour les requêtes analytiques, le machine learning et la visualisation
Déploiement
Une fois inscrit à Google Cloud, vous pouvez effectuer le déploiement via la console.
Présentation

Qu'est-ce que la lakehouse pour l'analyse de données ?

La lakehouse pour l'analyse de données combine les caractéristiques principales d'un lac de données et d'un entrepôt de données dans une plate-forme unique permettant de stocker, de traiter et d'analyser des données structurées et non structurées.

Que permet l'architecture de la lakehouse pour l'analyse de données ?

La lakehouse pour l'analyse de données permet aux entreprises d'extraire des données en temps réel quel que soit le cloud ou le datastore dans lequel elles se trouvent, et de les utiliser de manière agrégée pour obtenir des insights et une intelligence artificielle (IA) étendus, avec une gouvernance et un accès unifié entre les équipes.

Quels sont les avantages de la lakehouse pour l'analyse de données pour les analystes de données, les ingénieurs de données et les data scientists ?

La lakehouse pour l'analyse de données offre un environnement démocratisé aux analystes de données (SQL), aux ingénieurs de données (Spark/Beam) et aux data scientists (ML) grâce à une pile d'applications intégrée et gérée qui ne nécessite pas le déplacement des données.

La lakehouse pour l'analyse de données est-elle compatible avec les outils Open Source intégrés ?

Oui, la lakehouse pour l'analyse de données prend en charge les solutions sans serveur et les outils Open Source intégrés, ce qui permet aux professionnels des données d'utiliser l'outil de leur choix pour analyser et traiter des données en temps réel ou par lot.

Comment les lakehouses pour l'analyse de données sont-elles compatibles avec les charges de travail de ML ?

La lakehouse pour l'analyse de données est dotée de ML intégré à la base de données avec un moteur d'inférence qui permet aux modèles de ML de s'exécuter où les données se trouvent et de les intégrer aux pipelines MLOps afin de faire passer les charges de travail de ML en production sans déplacer les données.

Quelles sont les fonctionnalités de gouvernance des données qu'offre la lakehouse pour l'analyse de données ?

Le catalogage centralisé et la sécurité précise de la gestion et de la gouvernance des données permettent aux entreprises d'unifier les datastores et les métadonnées associées afin de simplifier les autorisations et l'exploration
Détails de la solution

Analytics Lakehouse

La lakehouse pour l'analyse de données rassemble les caractéristiques d'un lac de données et d'un entrepôt de données dans une plate-forme unique permettant de stocker, de traiter et d'analyser des données structurées et non structurées.

Architecture de la solution
  1. Les données sont stockées dans des buckets Google Cloud Storage
  2. Un lac de données est créé dans Dataplex. Les données présentes dans les buckets sont organisées en entités (ou tables) dans le lac de données.
  3. Les tables du lac de données sont immédiatement disponibles dans BigQuery en tant que tables BigLake
  4. Les transformations de données peuvent être effectuées à l'aide de Spark ou BigQuery, et par le biais de formats de fichiers ouverts tels qu'Apache Iceberg
  5. Les données peuvent être sécurisées à l'aide de tags avec stratégie et de règles d'accès aux lignes
  6. Le machine learning peut être appliqué aux tables
  7. Des tableaux de bord sont créés à partir des données pour vous permettre d'effectuer plus d'analyses
Analysez vos données où qu'elles se trouvent
Niveau d'expérience Google Cloud
Débutant
Durée de déploiement estimée
12 min
2 min pour la configuration, 10 min pour le déploiement
Les nouveaux clients bénéficient de 300 $ de crédits offerts pour explorer et évaluer Google Cloud.
Conditions requises
  • Compte Google Cloud actif
  • Droits d'administrateur sur votre projet
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