Big-Data-Analysen

Daten lassen sich durch umfassende und serverlose Datenanalysen und eine Machine Learning-Plattform in wertvolle Informationen umwandeln.

Möglichkeiten von Datenanalysen neu definieren

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

Fokus auf Analysen statt auf Infrastruktur

Mit dem serverlosen Ansatz der GCP entfallen betriebliche Gemeinkosten, denn die Leistung, Skalierbarkeit, Verfügbarkeit, Sicherheit und die 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 Datenvolumen von mehreren Gigabyte bis zu etlichen Petabyte mithilfe von ANSI SQL mit rasanter Geschwindigkeit analysieren. Außerdem stellt es 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 weltweit Millionen von Ereignissen pro Sekunde über eine offene API aufnehmen (und überall veröffentlichen). Cloud Dataflow ermöglicht die Entwicklung von eine schnellere Pipelineentwicklung 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. Sie können zu Cloud Dataproc wechseln, um Kosten zu reduzieren und die Leistung von Apache Spark- und Hadoop-Arbeitslasten zu erhöhen. Die Integration in beliebte Open-Source-Tools (wie Apache Kafka) und Formate (wie Apache Avro) ist einfach und Datenpipelines, die in 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 einfach freizugeben.

Auf KI-fähiger Grundlage aufbauen

Dank zwei Jahrzehnten der Innovation seitens Google im Bereich Machine Learning und KI können Sie Analysen zu Prognosezwecken mithilfe von branchenführenden Diensten in Ihre Anwendungen einbinden. Beschleunigen Sie die Datenvorbereitung für Machine Learning 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, oder Sie erstellen erweiterte TensorFlow- oder Cloud Machine Learning Engine-Modelle. Dazu stellen Sie einfach eine Verbindung zu großen Datensätzen in Google Cloud Storage oder BigQuery her.

Serverlose Big-Data-Plattform

Erstellt durch OmniGraffle 7.7.1 16.07.2018 23:32:56 +0000 01_All Big Data Product Map 2 Ebene 1 Erfassen Interne Zone – blau Speichern Interne Zone – blau BigQuery- Speicher (Tabellen) BigQuery Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Fill-10 Fill-12 Fill-14 Cloud Storage (Dateien) Cloud Storage Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Verarbeiten Interne Zone – blau Cloud Dataprep Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Fill-10 Fill-12 Interne Zone – blau Analysieren BigQuery- Analysen BigQuery Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Fill-10 Fill-12 Fill-14 Pfad ausgefüllt ML Engine Cloud Machine Learning Fill-1 Fill-4 Fill-7 Fill-9 Pfad ausgefüllt Interne Zone – blau Verwenden Cloud Datalab Cloud Datalab Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Fill-10 Fill-12 Fill-14 Fill-16 Fill-18 Pfad ausgefüllt Cloud Composer (Orchestrierung) Data Scientists Shape_1_ Business- Analysten Shape_1_ Data Studio XMLID_24_ XMLID_23_ XMLID_22_ unten_1_ mitte_1_ top_1_ layer1 g4550 path4508 path4491 path4506 Cloud Dataflow Cloud Dataflow Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Fill-10 Fill-12 Fill-14 Fill-16 Pfad ausgefüllt Artboard-1 Fill-1 Fill-3 Group-7 path-1 Fill-5 Fill-8 Fill-10 Group-14 path-3 Fill-12 Fill-15 Fill-17 Fill-19 Fill-21 Fill-23 Fill-25 Page-1 Artboard-1 Group Fill-1 Fill-2 Fill-3 Fill-4 Fill-5 Fill-6 Artboard-1 Group-3 path-1 Fill-1 Fill-4 Artboard-1 Fill-1 Group-5 path-1 Fill-3 Fill-6 Fill-9 Artboard-1 Group-3 path-1 Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Fill-10 Fill-12 Fill-14 Fill-16 Fill-18 Fill-20 Fill-22 Fill-24 Fill-26 Fill-28 Fill-30 Fill-32 Fill-34 Fill-36 Fill-38 Fill-40 Fill-42 Fill-44 Fill-46 Fill-48 Fill-50 Fill-52 Fill-54 Fill-56 Fill-58 Fill-60 Fill-62 Fill-64 Fill-66 Fill-68 Fill-70 Fill-72 Fill-74 Fill-76 Fill-78 Fill-80 Fill-82 Fill-84 Group-88 path-3 Fill-86 Fill-89 Fill-91 Fill-93 Fill-95 Fill-97 Fill-99 Fill-101 Fill-103 Fill-105 Fill-107 Fill-109 Fill-111 Fill-113 Fill-115 Fill-117 Persistent Disk Fill-1 Fill-4 Fill-7 Fill-9 Fill-11 Pfad ausgefüllt Cloud Dataproc Cloud Dataproc Fill-1 Fill-4 Fill-7 Fill-9 Fill-11 Fill-13 Fill-15 Fill-17 Cloud Bigtable Cloud Bigtable (NoSQL) Cloud Bigtable Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Fill-10 Fill-12 Fill-14 Fill-16 Fill-18 Fill-20 Fill-22 path3269 path3271 path3273 path3275 path3277 polygon3279 Cloud Data Transfer Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Cloud Pub/Sub Fill-1 Fill-4 Fill-7 Fill-9 Fill-11 Fill-13 Fill-15 Fill-17 Fill-19 Fill-21 Fill-23 Fill-25 Google Ads Google Marketing Platform Firebase XMLID_158_ XMLID_8_ XMLID_3_ XMLID_2_ XMLID_1_ XMLID_23_ XMLID_67_ XMLID_36_ XMLID_109_ Stackdriver Layer_2 YouTube Cloud IoT Core Cloud IoT Core Cloud IoT Core Fill-1 Fill-4 Fill-7 Fill-9 Fill-11 Fill-13 Cloud Dataflow Cloud Dataflow Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Fill-10 Fill-12 Fill-14 Fill-16 Pfad ausgefüllt Pfad ausgefüllt Cloud Dataproc Cloud Dataproc Fill-1 Fill-4 Fill-7 Fill-9 Fill-11 Fill-13 Fill-15 Fill-17

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

Befreien Sie Ihr Team von der Verwaltung der Infrastruktur 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, kosteneffizient 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-Lösungen, die mit der Zeit gehen

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

Internet der Dinge

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

Maschinelles Lernen und Cloud KI

Benutzerdefinierte Modelle für Machine Learning 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.

Streamanalyse

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, rufen Sie Kurzübersichten auf und lesen Sie Rezensionen.

Google Cloud

Jetzt starten

Lernen und entwickeln

Sie verwenden die GCP zum ersten Mal? Sichern Sie sich beim Einstieg in ein beliebiges GCP-Produkt ein Startguthaben von 300 $.

Benötigen Sie weitere Hilfe?

Unsere Experten unterstützen Sie dabei, die passende Lösung zu entwickeln oder den richtigen Partner für Ihre Anforderungen zu finden.