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Analisi dei big data su scala Google

Le applicazioni odierne generano una quantità senza precedenti di dati provenienti da fonti diverse all'interno delle aziende, estendendosi nel mondo reale in cui ogni dispositivo è in grado di acquisire segnali importanti per l'analisi. Il volume dei dati generati sta aumentando a velocità vertiginosa. I dati non elaborati e non strutturati offrono una descrizione efficace del tuo ambiente operativo e di quello dei tuoi clienti che ora noi possiamo sfruttare in modo efficiente su larga scala. Le funzioni di analisi e intelligenza artificiale su scala web sono da sempre parte integrante del DNA di Google. Google Cloud Platform sfrutta gli stessi motori di analisi progettati e utilizzati da Google per quasi 20 anni per estrarre informazioni significative sulla tua attività e sul tuo ambiente operativo.

Informazioni serverless completamente gestite

Google Cloud Platform è una soluzione leader del settore che consente di analizzare i dati su scala web grazie al consolidato linguaggio SQL e a un'architettura serverless in cui l'infrastruttura backend è completamente gestita per conto dell'utente. I nostri prodotti per l'analisi dei big data offrono scalabilità automatica, consentendoti di focalizzare l'attenzione solo sulle informazioni aziendali che vuoi analizzare.

Query rapide su petabyte di dati

BigQuery è il data warehouse completamente gestito di Cloud Platform. Consente di eseguire query efficaci su volumi molto elevati di dati alla velocità che ci si aspetta abitualmente da Google. Paga in base al consumo approfittando della convenienza dei nostri prezzi, nonché della scalabilità e della sicurezza dell'infrastruttura all'avanguardia di Google per ottenere informazioni aziendali strategiche.

Elaborazione unificata in modalità flusso e batch

Cloud Dataflow è un servizio innovativo completamente gestito per lo sviluppo e l'esecuzione di una vasta gamma di pattern di elaborazione dati, tra cui ETL, calcolo in batch e analisi dei flussi. Applica le tue operazioni di calcolo senza costi per il cambio grazie all'utilizzo di un singolo strumento e modello di programmazione per l'elaborazione dei flussi continua e in batch.

Spark e Hadoop nella cloud

Le società che utilizzano strumenti open source standardizzati di alto livello come Spark, Hadoop/MapReduce, Hive e Pig non avranno problemi a passare a Cloud Dataproc. Non dovrai più preoccuparti se le pipeline dei dati superano le dimensioni dei cluster in quanto Dataproc ti permette di creare e ridimensionare rapidamente i cluster in qualsiasi momento. La fatturazione al secondo per le risorse di base di Compute Engine ti consente pagare solo per le risorse che effettivamente utilizzi, per poi azzerare il conteggio al termine dell'analisi.

Database gestiti e archiviazione degli oggetti

È difficile prevedere le esigenze aziendali future. È quindi opportuno non eliminare mai eventi e metadati preziosi nel tuo ambiente aziendale. È buona prassi archiviarli in modo economico per poter estrarre informazioni strategiche in un secondo momento. Scegli tra la vasta gamma di prodotti di archiviazione a livello globale per i tuoi dati, dalle opzioni SQL gestite alle opzioni NoSQL, compreso Nearline, il nostro prodotto di punta per l'archiviazione.

La prossima fase dell'intelligenza artificiale

L'opportunità a lungo termine per le aziende sta nell'applicare l'esperienza di Google nell'ambito del machine learning e dell'analisi su scala web a dati reali pertinenti per le proprie attività. Cloud Platform consente a team di piccole dimensioni di aggregare ed eseguire carichi di lavoro di machine learning su grandi quantità di dati al fine di eseguire analisi predittive. Per diffondere l'uso del machine learning, Google ha di recente reso disponibile in open source TensorFlow, la sua libreria per l'intelligenza artificiale, e ha lanciato una serie di prodotti Cloud Machine Learning, tra cui vari modelli pre-addestrati e pronti all'uso come le API Cloud Vision, Cloud Speech, e Google Cloud Translation.

Sfruttare l'innovazione

Google è da tempo leader del settore con innovazioni nel campo delle tecnologie di elaborazione dei dati come MapReduce, Bigtable e Dremel. Adesso Google sta rendendo disponibile pubblicamente le proprie soluzioni di elaborazione dati di ultima generazione, tra cui una serie di strumenti e modelli di programmazione leader nel settore.

Guide per big data

Guide e risorse approfondite per lo sviluppo di big data.

Set di dati pubblici

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Ciclo di vita dei dati

Utilizza Google Cloud per gestire i dati durante l'intero ciclo di vita, dall'acquisizione iniziale alla visualizzazione finale.

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Machine learning per i dati di serie temporali finanziarie

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"Spotify ha scelto Google in parte perché dispone di servizi per l'analisi di grandi quantità di dati più avanzati rispetto ai servizi dati di altri provider cloud."

— Wired, febbraio 2016