Big-Data-Analysen

Aus Daten lassen sich durch umfassende und serverlose Datenanalysen und eine Machine Learning-Plattform wertvolle Informationen gewinnen. Hinweis: Einige der in diesem Dokument verlinkten Inhalte stehen nur auf Englisch zur Verfügung.

Funktionen von Datenanalysen neu definieren

Beschleunigen Sie die Erstellung von Statistiken und lassen Sie mit der Google Cloud Platform (GCP) die Komplexität von Datenanalysen hinter sich. Nutzen Sie die Vorteile serverloser, integrierter End-to-End-Datenanalysedienste, die konventionelle Beschränkungen der Skalierbarkeit, Leistung und Kosteneffizienz neu definieren.

Fokus auf Analysen statt auf Infrastruktur

Mit dem serverlosen Ansatz der GCP entfallen betriebliche Gemeinkosten, denn die Leistung, Skalierbarkeit, Verfügbarkeit, Sicherheit und Compliance-Anforderungen der Big-Data-Analyselösung werden automatisch überwacht. Dadurch können Sie sich auf Analysen statt auf die Verwaltung von Servern konzentrieren. Und dank der innovativen, kundenfreundlichen Preise zahlen Sie nur für die genutzten Ressourcen – in manchen Fällen pro Sekunde oder Abfrage. Pauschalpreise und Rabatte für kontinuierliche Nutzung sind ebenfalls verfügbar.

Entwicklung beschleunigen – ohne Kompromisse

Dank Google BigQuery können Sie mithilfe von ANSI SQL Datenvolumen von mehreren Gigabyte bis zu etlichen Petabyte mit rasanter Geschwindigkeit analysieren. Außerdem stehen REST-basierte APIs zur einfachen Integration in andere Anwendungen zur Verfügung. Ihre Entwickler können Analyseanwendungen in vertrauten Programmiersprachen wie Java, Python, C#, Go, Node.js, PHP oder Ruby erstellen. Mit Cloud Pub/Sub können Sie Millionen von Ereignissen pro Sekunde von überall her über eine offene API aufnehmen (und überall veröffentlichen). Cloud Dataflow ermöglicht eine schnellere Pipeline-Entwicklung für Streaming- und Batch-Daten, ohne die Stabilität, Genauigkeit oder Funktionalität zu beeinträchtigen.

Vorhandene Tools und Open-Source-Tools noch effizienter nutzen

Die offene Architektur von GCP sowie die einfache Integration in beliebte Open-Source-Tools ermöglicht eine kürzere Wertschöpfungszeit. Mit einem Wechsel zu Cloud Dataproc können Sie Kosten reduzieren und die Leistung von Apache Spark- und Hadoop-Arbeitslasten erhöhen. Die Integration in beliebte Open-Source-Tools (wie Apache Kafka) und -Formate (wie Apache Avro) ist einfach und Datenpipelines, die in der GCP auf Apache Beam basieren, funktionieren mit verschiedenen Open-Source-Laufzeiten (Spark oder Flink). Mit Cloud Composer, das auf Apache Airflow basiert, lässt sich die Workflow-Orchestrierung für öffentliche Clouds und lokale Umgebungen vereinfachen. Nutzen Sie vertraute BI- und Visualisierungstools wie Tableau, Qlik, Looker und Data Studio, um Ihre Statistiken schnell und einfach freizugeben.

Auf KI-fähiger Grundlage aufbauen

Dank zwei Jahrzehnten der Innovation seitens Google in den Bereichen maschinelles Lernen und KI können Sie Analysen zu Prognosezwecken mithilfe von branchenführenden Diensten in Ihre Anwendungen einbinden. Beschleunigen Sie die Datenvorbereitung für maschinelles Lernen mit Cloud Dataprep. Mit BigQuery ML können Sie Modelle für maschinelles Lernen für Datensätze beliebiger Größe mit einfachem SQL in BigQuery erstellen. Benutzerdefinierte Google API-Modelle für maschinelles Lernen können Sie mit Cloud AutoML nutzen und trainieren. Sie können auch umfassende TensorFlow- oder Cloud Machine Learning Engine-Modelle erstellen, indem Sie einfach eine Verbindung zu großen Datensätzen in Google Cloud Storage oder BigQuery herstellen.

Serverlose Big-Data-Plattform

ErfassenSpeichernBigQuery-Speicher (Tabellen)Cloud Storage (Dateien)VerarbeitenCloud DataprepAnalysierenBigQuery-AnalysenML EngineVerwendenCloud DatalabCloud Composer (Orchestrierung)Data ScientistsBusiness-AnalystenData StudioCloud DataflowCloud DataprocCloud Bigtable (NoSQL)Cloud Data TransferCloud Pub/SubGoogle AdsGoogle Marketing PlatformFirebaseStackdriverYouTubeCloud IoT CoreCloud DataflowCloud Dataproc

Produkte und Lösungen

Business Intelligence

Demokratisieren Sie Informationen und machen Sie die in Ihren Daten versteckten Informationen nutzbar – mit der GCP und BI-Tools von Drittanbietern.

Cloudnativer Data-Warehouse-Prozess

Entlasten Sie Ihr Team durch die Infrastrukturverwaltung mit BigQuery, einem serverlosen, vollständig verwalteten und skalierbaren Data Warehouse.

Data Lake

Speichern, verarbeiten und analysieren Sie enorme Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten sicher, kostengünstig und flexibel.

Datenverarbeitung mit Apache Hadoop und Apache Spark

Definieren Sie Vorgänge neu: Hadoop- und Spark-Cluster lassen sich in 90 Sekunden hochfahren und die tatsächlich genutzten Ressourcen werden sekundengenau abgerechnet.

Data Solutions for Change

Skalieren Sie die Ziele Ihrer gemeinnützigen Organisation, indem Sie zielgerichtete Analysen einsetzen, um Wirkung zu erzielen.

Internet der Dinge

Sie können IdD-Daten von weltweit verteilten Geräten einfach und sicher verknüpfen, verwalten und analysieren und Vorgangsänderungen in Echtzeit implementieren.

Maschinelles Lernen und Cloud KI

Benutzerdefinierte Modelle für maschnielles Lernen erstellen, trainieren und bereitstellen oder vordefinierte Modelle mit Cloud KI APIs verwenden.

Marketinganalysen

Vereinheitlichen Sie Marketingdaten in Google Cloud, um Kundenerlebnisse zu optimieren, Geschäftsergebnisse vorherzusagen und Kampagnen zu verbessern.

Streamanalysen

Sie können weltweit Millionen von Ereignissen in Echtzeit aufnehmen, verarbeiten und analysieren und den Stream in Projekten und Apps syndizieren.

Workflow-Orchestrierung

Vereinfachen und vereinheitlichen Sie die Workflow-Orchestrierung für öffentliche Clouds und lokale Umgebungen.

Unsere Kunden

Wir wussten, dass Daten in Zukunft einen wesentlichen Teil bei der Entscheidungsfindung ausmachen würden. Also brauchten wir eine Plattform, um diesen ständig wachsenden Bedarf zu befriedigen. Die Google Cloud Platform, und besonders Google BigQuery, ist ideal für diese Aufgabe geeignet.

Nikunj Shanti, Chief Data and Digital Officer, AirAsia

zulily

Das E-Commerce-Unternehmen erfasst 5 Milliarden Clickstream-Ereignisse pro Tag und verwendet Echtzeitanalysen in der GCP, um Verkaufsabschlüsse zu steigern und das Kundenerlebnis zu optimieren.

Snap Inc.

Snapchat verwendet App Engine, um seine App leicht, sicher und mit einer Skalierung für seine 100 Millionen Nutzer pro Tag zu entwickeln. Dabei haben Sicherheit und Stabilität Priorität.

Home Depot

75 % von homedepot.com werden nun von Google Cloud bereitgestellt. Dadurch kann Home Depot die Spitzenbelastungen zu den Einkaufsstoßzeiten das ganze Jahr über optimal handhaben.

Unsere Partner

Unsere Big-Data-Partner bieten Ihnen die nötige Unterstützung für schnelle Innovationen, intelligentes Wachstum und nachhaltige Sicherheit.

Informatica-Partnerlogo Confluent-Partnerlogo Hortonworks-Partnerlogo Looker-Partnerlogo Accenture-Partnerlogo Sapient-Partnerlogo

Ressourcen

Testen Sie Anleitungen, führen Sie Schnellstarts durch und lesen Sie Berichte.

Datensicherheit und Data Governance auf der Google Cloud Platform

Google Cloud Platform-Podcast

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