Analytics Lakehouse
Analizza i dati ovunque si trovino
La lakehouse di analisi combina le caratteristiche chiave di un data lake e di un data warehouse in un'unica piattaforma per l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi di dati strutturati e non strutturati.
I nuovi clienti ricevono 300 $ di crediti gratuiti per esplorare e valutare tutto il potenziale di Google Cloud.
Destinatari
Data engineer, analisti di dati, data scientist
Obiettivi didattici
Come creare un lakehouse di analisi che può essere utilizzato per query di analisi, machine learning e visualizzazione.
Come eseguire il deployment
Dopo aver effettuato la registrazione a Google Cloud, puoi eseguire il deployment tramite la console.
Panoramica
Che cos'è il lakehouse di l'analisi?
La lakehouse di analisi combina le caratteristiche chiave di un data lake e di un data warehouse in un'unica piattaforma per l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi di dati strutturati e non strutturati.
Che cosa consente di fare l'architettura del lakehouse di analisi?
Il lakehouse di analisi consente alle organizzazioni di estrarre dati in tempo reale a prescindere dal cloud o dal datastore in si trovano, nonché di utilizzarli in modo aggregato per ottenere più insight e una migliore intelligenza artificiale (AI), con funzionalità di governance e accesso unificate tra i team.
Quali sono i vantaggi di un lakehouse di analisi per analisti di dati, data engineer e data scientist?
Il lakehouse di analisi fornisce un ambiente democratizzato per analisti di dati (SQL), data engineer (Spark/Beam) e data scientist (ML) con uno stack di applicazioni gestito e integrato senza la necessità di spostare i dati.
Il lakehouse di analisi supporta strumenti open source integrati?
Sì, il lakehouse di analisi supporta soluzioni serverless e strumenti open source integrati che offrono ai professionisti dei dati la flessibilità necessaria per usare lo strumento che preferiscono per analizzare ed elaborare i dati in tempo reale o batch.
In che modo il lakehouse di analisi supporta i carichi di lavoro ML?
Il lakehouse di analisi ha funzionalità ML interne al database con un motore di inferenza che consente ai modelli ML di essere eseguiti dove si trovano i dati e di integrarli con le pipeline MLOps per portare in produzione carichi di lavoro ML senza spostare i dati
Quali funzionalità di governance dei dati offre il lakehouse di analisi?
Catalogazione centralizzata e sicurezza granulare per la gestione e la governance dei dati, per permettere alle organizzazioni di unificare datastore e metadati associati al fine di semplificare le autorizzazioni e l'esplorazione
Dettagli della soluzione
Analytics Lakehouse
Il lakehouse di analisi fonde le funzionalità di un data lake e di un data warehouse in un'unica piattaforma per l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati strutturati e non strutturati.
Architettura della soluzione
- I dati vengono inseriti nei bucket Google Cloud Storage
- Viene creato un data lake in Dataplex. I dati nei bucket sono organizzati in entità o tabelle nel data lake.
- Le tabelle nel data lake sono immediatamente disponibili in BigQuery come tabelle BigLake
- Le trasformazioni dei dati possono essere eseguite utilizzando Spark o BigQuery e con formati file aperti, tra cui Apache Iceberg
- I dati possono essere protetti tramite tag di criteri e criteri di accesso alle righe
- Alle tabelle è possibile applicare il machine learning
- Le dashboard vengono create dai dati per eseguire più analisi
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Livello di esperienza Google Cloud
Principiante
Tempo di deployment stimato
12 min
2 min per la configurazione, 10 min per il deployment
I nuovi clienti ricevono 300 $ di crediti gratuiti per esplorare e valutare tutto il potenziale di Google Cloud.
Requisiti
- Account Google Cloud attivo
- Diritti di amministratore per il tuo progetto
