빅데이터 분석

포괄적인 서버리스 데이터 분석 및 머신러닝 플랫폼으로 데이터를 활용 가능한 분석 정보로 전환하세요.

빅데이터

데이터 분석으로 수행할 수 있는 태스크 다시 생각해 보기

Google Cloud Platform(GCP)으로 유용한 정보를 더 빨리 얻고, 데이터 분석의 이면에 있는 복잡성을 해소하세요. 확장성, 성능, 비용 효율성에 대한 기존의 한계를 뛰어넘는 통합된 서버리스 방식의 엔드 투 엔드 데이터 분석 서비스의 이점을 실현하세요.

이퀄라이저

인프라가 아닌 분석에 집중

GCP의 완전 관리형 서버리스 접근 방식으로 빅데이터 분석 솔루션의 성능, 확장성, 가용성, 보안, 규정 준수를 처리하여 서버 관리가 아닌 분석에 전념할 수 있어 운영 간접비가 사라집니다. 또한 혁신적이고 고객 친화적인 가격 책정 방식 덕분에 사용하는 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다(경우에 따라 초당 또는 쿼리당 비용 지불). 정액제와 지속 사용 할인 혜택도 이용할 수 있습니다.

속도 테스트

타협 없이 개발 가속화

BigQuery에서는 ANSI SQL을 사용해 기가바이트에서 페타바이트 단위에 이르는 데이터를 순식간에 분석할 수 있으며 다른 애플리케이션과의 쉬운 통합을 위해 REST 기반 API도 제공합니다. 개발자는 자바, Python, C#, Go, Node.js, PHP, Ruby와 같은 친숙한 프로그래밍 언어로 분석 응용 프로그램을 만들 수 있습니다. Cloud Pub/Sub를 사용하면 공개 API를 통해 전 세계 어디에서나 초당 수백만 개의 이벤트를 수집하고 어디에나 게시할 수 있습니다. Cloud Dataflow를 사용하면 견고성, 정확성, 기능의 저하 없이 스트리밍 및 일괄 데이터 파이프라인을 더욱 빠르게 개발할 수 있습니다. BigQuery BI Engine을 기반으로 한 데이터 스튜디오의 빠른 대시보드를 사용해 BI 솔루션을 향상시키세요.

도구 상자

기존 도구 및 오픈소스 도구를 더 효율적으로 활용

GCP의 개방형 아키텍처와 널리 사용되는 오픈소스 도구를 간편하게 통합하여 가치를 더 빠르게 실현할 수 있습니다. Cloud Dataproc로 이전하면 Apache Spark 및 Hadoop 워크로드의 비용을 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 주요 오픈소스 도구(예: Apache Kafka) 및 형식(예: Apache Avro)과 손쉽게 통합할 수 있으며, GCP 내 Apache Beam에 기반을 둔 데이터 파이프라인은 사용자가 선택한 오픈소스 런타임(Spark 또는 Flink)에서 작동합니다. Cloud Data Fusion은 그래픽 인터페이스와 사전 구성된 커넥터 및 CDAP 기반의 변환이 포함된 광범위한 오픈소스 라이브러리를 통해 관리형 데이터 통합을 제공합니다. Apache Airflow를 기반으로 한 Cloud Composer를 사용하여 퍼블릭 클라우드 및 온프레미스 환경의 워크플로 조정을 간소화할 수 있습니다. Tableau, Qlik, Looker, 데이터 스튜디오, BigQuery BI Engine 등 익숙한 BI 및 시각화 도구를 사용해 데이터 정보를 쉽게 공유할 수 있습니다.

크레인

AI 지원 기반에 구축

Google은 20년이 넘게 머신러닝 및 AI를 혁신하는 데 앞장서 왔기 때문에 사용자들은 업계 선두의 서비스를 사용하여 애플리케이션에 예측 분석을 적용할 수 있습니다. Cloud Dataprep을 사용하여 머신러닝을 위한 데이터 준비를 가속화하세요. BigQuery ML로 단순한 SQL을 사용하여 BigQuery에서 크기를 불문한 모든 데이터세트의 머신러닝 모델을 빌드하세요. Cloud AutoML을 사용해 커스텀 Google API 머신러닝 모델을 활용하고 학습시키거나 Cloud Storage 또는 BigQuery의 대규모 데이터세트에 간단하게 연결해 고급 TensorFlow 모델 또는 Cloud Machine Learning Engine 모델을 빌드할 수도 있습니다.

안전한 비즈니스

규모에 상관없이 비즈니스 및 데이터 보호

GCP는 워크로드에 관계없이 더욱 안전하고 안정적인 확장형 인프라를 제공하여 중요한 데이터 분석 솔루션을 빌드하고 운영하도록 지원합니다. Google의 다중 계층 보안 접근 방식 덕분에 모든 데이터 분석 제품에서 약관에 따른 99% 초과 업타임 서비스 수준 목표(SLO)를 충족하는 중복성과 안정성이 보장됩니다. 세밀한 ID 및 액세스 관리를 지원하는 Cloud Identity Access Management(IAM), 민감한 정보를 분류하고 수정할 수 있는 Cloud Data Loss Prevention, 메타데이터 관리 및 데이터 탐색이 가능한 Data Catalog 등 규정 준수를 지원하는 업계 최고의 도구와 기술로 Google Cloud에서 데이터를 보호하고 제어하세요.

서버리스 빅데이터 플랫폼

CaptureStoreBigQuery 스토리지 (테이블)Cloud Storage (파일)ProcessCloud DataprepAnalyzeBigQuery analyticsML EngineUseCloud DatalabData ScientistsBusiness AnalystsData StudioCloud DataflowCloud DataprocCloud Bigtable (NoSQL)Cloud Data TransferCloud Pub/SubCloud IoT CoreCloud DataflowCloud DataprocCloud Data Fusion(데이터 통합)Cloud Composer(워크플로 조정)Google SheetsData Catalog (data discovery)

제품 및 솔루션

고객 사례

앞으로는 의사 결정에 데이터가 중요한 역할을 할 것이라는 것을 인지하고 있었기에 관련하여 증가하는 요구사항을 충족시킬 수 있는 플랫폼이 필요했습니다. 이 태스크에 Google Cloud Platform, 특히 Google BigQuery가 적합했습니다.

니쿤지 샨티, 데이터 및 디지털 부서 책임자, 에어아시아

Google 파트너

Google의 빅데이터 파트너가 훨씬 더 빠르게 혁신하고 더 스마트하게 확장하며 더욱 확실한 보안을 유지할 수 있도록 지원합니다.

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리소스

가이드를 참조하여 빠른 시작을 실행하고 후기를 살펴보세요.

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