Big-Data-Lösungen

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Big-Data-Analysen auf Google-Niveau

Die Anwendungen von heute generieren eine beispiellose Menge an Daten aus verschiedenen Quellen Ihres Unternehmens. Diese Anwendungen dringen bis in die physische Welt vor, wo jedes Gerät in der Lage ist, wichtige Signale zu Analysezwecken zu erfassen. Die Menge an generierten Daten steigt in schwindelerregendem Tempo. Rohdaten sind weitestgehend unstrukturiert und verraten Dinge über Ihre betriebliche Umgebung und Ihre Kunden auf eine Weise, die wir nun effizient nutzen können. Analysen und Maschinenintelligenz auf Webniveau sind seit den Anfängen fest in der DNA von Google verankert. Die Google Cloud Platform nutzt dieselben Analysesysteme, die von Google entwickelt und bereits seit fast zwei Jahrzehnten genutzt werden, um Ihnen Einblicke in Ihr Geschäft und in Ihr operatives Umfeld zu ermöglichen.

Vollständig verwaltete Einblicke ohne Server

Die Google Cloud Platform ist branchenführend im Bereich von Datenanalysen, die das gesamte Web umfassen. In der vertrauten SQL-Umgebung und mit vollständig verwalteter Architektur ohne Server wird die Verwaltung der Back-End-Infrastruktur komplett für Sie übernommen. Unsere Big-Data-Analyseprodukte sind automatisch skalierbar, sodass Sie sich ausschließlich auf die gewünschten geschäftlichen Einblicke konzentrieren können.

Schnelle Abfragen in Datasets von Petabyte-Größe

BigQuery ist die vollständig verwaltete Datenbank der Cloud Platform, mit der Sie in Windeseile, genauso wie man es von Google erwarten würde, enorme Mengen an Daten abfragen können. Sie bezahlen nur das, was Sie tatsächlich verbrauchen und profitieren dabei von unserer kundenfreundlichen Preisgestaltung sowie der Skalierbarkeit und Sicherheit der erstklassigen Infrastruktur von Google, um wertvolle Geschäftsinformationen zu gewinnen.

Einheitliche Batch- und Streamverarbeitung

Cloud Dataflow ist ein innovativer, vollständig verwalteter Dienst für die Entwicklung und Ausführung zahlreicher Datenverarbeitungsmuster. Hierzu gehören ETL, Batchberechnung und Streamanalysen. Führen Sie Ihre Berechnungen ohne Umstiegskosten aus, indem Sie nur ein Tool und Programmiermodell sowohl für die Batch- als auch für die kontinuierliche Streamverarbeitung nutzen.

Spark und Hadoop in der Cloud

Unternehmen, die standardmäßig großartige Open-Source-Tools wie Spark, Hadoop/MapReduce, Hive und Pig nutzen, werden im Cloud Dataproc eine logische Fortsetzung sehen. Sie können unbesorgt sein, dass Ihre Daten-Pipelines irgendwann die Größe Ihrer Cluster übersteigen könnten, da Sie mit Dataproc Cluster schnell und zu jeder Zeit erstellen und vergrößern können. Die sekundengenaue Abrechnung der zugrunde liegenden Compute Engine-Ressourcen sorgt dafür, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie tatsächlich nutzen. Wenn Ihre Analyse abgeschlossen ist, können Sie den Verbrauch auf null herunterfahren.

Verwaltete Datenbanken, Objektspeicherung und Archivierung

Welche Fragen für Ihr Unternehmen in Zukunft relevant sein werden, ist schwer vorherzusagen. Deshalb gilt: Löschen Sie keine Ereignisse und wertvollen Metadaten mehr, die Ihr operatives Umfeld betreffen, sondern speichern Sie sie mit ökonomischen Methoden, um später noch einmal darauf zugreifen zu können. Wählen Sie aus einer Palette global verfügbarer Speicherprodukte ein für Ihre Daten passendes Produkt aus. Diese Produkte umfassen verwaltete SQL- und NoSQL-Optionen, darunter auch unser Archivierungsprodukt Nearline.

Die nächste Stufe der Maschinenintelligenz

Der Einsatz der bewährten Machine-Learning- und Analysetools von Google im Maßstab des gesamten Webs zur Auswertung von Realdaten, die für Ihr Geschäft relevant sind, stellt für Unternehmen eine langfristige Chance dar. Mithilfe der Cloud Platform können bereits mittelgroße Teams gewaltige Datenvolumen so aggregieren und mit Machine-Learning-Tools verarbeiten, dass prognostische Analysen möglich werden. Um die Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens auszuweiten, hat Google kürzlich TensorFlow, seine Bibliothek für Maschinenintelligenz, als Open Source zur Verfügung gestellt und Cloud Machine Learning-Produkte veröffentlicht. Unter diesen befinden sich mehrere bereits trainierte, flexibel einsetzbare Modelle wie die Cloud Vision API, Cloud Speech API und Google Cloud Translation API.

Innovation nutzen

Google ist hinsichtlich Innovationen im Bereich von Datenverarbeitungstechnologien branchenführend, z. B. mit MapReduce, Bigtable und Dremel. Nun stellt Google auch die jüngste Generation an Datenverarbeitungstools jedem Nutzer zur Verfügung. Diese umfasst erneut branchenführende Programmiertools und -modelle.

Leitfäden zu Big Data

Detaillierte Leitfäden und Ressourcen für Ihre Big-Data-Entwicklung

Öffentliche Datasets

Gewinnen Sie neue Einblicke und Erkenntnisse aus öffentlichen Datasets, die auf der Google Cloud Platform gehostet werden.

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Kommerzielle Datasets

Greifen Sie zu Analysezwecken auf kommerzielle Datasets zu, die auf der Google Cloud Platform gehostet werden.

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Datenlebenszyklus

Verwalten Sie mit Google Cloud Daten während ihres gesamten Lebenszyklus, von der ersten Erfassung bis hin zur abschließenden Visualisierung.

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"Spotify hat sich auch deshalb für Google entschieden, weil die Google-Dienste zur Analyse großer Datenmengen ... höher entwickelt sind als die Datendienste anderer Cloudanbieter."

– Wired, Februar 2016