Análise de Big Data

Transforme dados em insights úteis com uma plataforma abrangente e sem servidor de machine learning e análise de dados.

Reimagine o que a análise de dados pode fazer

Acelere o tempo para receber insights e deixe para trás as complexidades da análise de dados com o Google Cloud Platform (GCP). Comprove os benefícios dos serviços de análise de dados sem servidor, integrados e completos que ultrapassam as limitações convencionais de escala, desempenho e eficiência de custos.

Concentre-se nas análises, não na infraestrutura

A abordagem totalmente gerenciada e sem servidor do GCP remove a sobrecarga operacional ao lidar com as necessidades de desempenho, escalonabilidade, disponibilidade, segurança e conformidade da solução de análise de Big Data automaticamente, para que você possa se concentrar na análise em vez de gerenciar servidores. E, graças ao preço inovador e econômico, você paga apenas pelos recursos que usa, que em alguns casos são cobrados por segundo ou por consulta. Descontos por uso prolongado e por taxa fixa também estão disponíveis.

Acelere o desenvolvimento sem comprometer nada

O Google BigQuery permite analisar de gigabytes a petabytes de dados usando o ANSI SQL com uma velocidade incrível. Também oferece APIs baseadas em REST para uma integração fácil com outros aplicativos. Seus desenvolvedores podem criar aplicativos de análise em linguagens de programação conhecidas, como Java, Python, C#, Go, Node.js, PHP ou Ruby. O Cloud Pub/Sub permite ingerir milhões de eventos por segundo de qualquer lugar do mundo, além de publicá-los em qualquer lugar, por meio de uma API aberta. O Cloud Dataflow permite um streaming mais rápido e o desenvolvimento de canais de dados em lote sem comprometer a robustez, a precisão ou a funcionalidade.

Receba mais de ferramentas existentes e de código aberto

A arquitetura aberta do GCP e a fácil integração com ferramentas conhecidas de código aberto permitem um tempo mais rápido de valorização. Você pode reduzir custos e melhorar o desempenho das cargas de trabalho do Apache Spark e do Hadoop com a migração para o Cloud Dataproc. A integração com ferramentas e formatos conhecidos de código aberto (como Apache Kafka e Apache Avro) é fácil, e os canais de dados criados no Apache Beam dentro do GCP funcionam em várias opções de ambientes de execução de código aberto (Spark ou Flink). Simplifique a orquestração do fluxo de trabalho em nuvens públicas e ambientes locais com o Cloud Composer, criado no Apache Airflow. Aproveite as ferramentas de BI e visualização conhecidas, como o Tableau, o Qlik, o Looker e o Data Studio, para compartilhar insights de dados com facilidade.

Crie em uma base pronta para IA

As duas décadas de inovação do Google em machine learning e IA significam que você pode levar a análise preditiva aos seus aplicativos usando serviços líderes do setor. Acelere a preparação de dados para machine learning com o Cloud Dataprep. Use o BigQuery ML para criar modelos de machine learning em conjuntos de dados de qualquer tamanho no BigQuery, usando a linguagem SQL simples. Aproveite e treine modelos de machine learning da API do Google com o Cloud AutoML ou crie modelos avançados do TensorFlow ou modelos do Cloud Machine Learning Engine conectando-se facilmente a conjuntos de Big Data no Google Cloud Storage ou no BigQuery.

Plataforma de Big Data sem servidor

Produzido por OmniGraffle 7.7.1 2018-07-16 23:32:56 +0000 01_Mapa de todos os produtos de Big Data 2 Camada 1 Capture zona interna - azul Armazene zona interna - azul Armazenamento do BigQuery (Tabelas) BigQuery Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Fill-10 Fill-12 Fill-14 Cloud Storage (Arquivos) Cloud Storage Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Processe zona interna - azul Cloud Dataprep Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Fill-10 Fill-12 zona interna - azul Analise Análise do BigQuery BigQuery Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Fill-10 Fill-12 Fill-14 caminho sólido ML Engine Cloud Machine Learning Fill-1 Fill-4 Fill-7 Fill-9 caminho sólido zona interna - azul Use Cloud Datalab Cloud Datalab Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Fill-10 Fill-12 Fill-14 Fill-16 Fill-18 caminho sólido Cloud Composer (orquestração) Cientistas de dados Shape_1_ Analistas de negócios Shape_1_ Data Studio XMLID_24_ XMLID_23_ XMLID_22_ bottom_1_ middle_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 caminho sólido 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 Grupo 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 caminho sólido 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 caminho sólido caminho sólido Cloud Dataproc Cloud Dataproc Fill-1 Fill-4 Fill-7 Fill-9 Fill-11 Fill-13 Fill-15 Fill-17

Produtos e soluções

Business intelligence

Amplie o alcance dos insights e revele todo o potencial dos seus dados com o GCP e ferramentas de BI de terceiros.

Armazenamento de dados nativo da nuvem

Com o BigQuery, um armazenamento de dados sem servidor, totalmente gerenciado e escalonável, sua equipe pode parar de se preocupar com o gerenciamento da infraestrutura.

Data lake

Armazenamento, processamento e análise de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados de maneira segura, econômica e ágil.

Processamento de dados com o Apache Hadoop e o Spark

Repense as operações com ativações de cluster do Hadoop e do Spark em 90 segundos e faturamento por segundo apenas para os recursos que você usa.

Data Solutions for Change

Amplie a missão da sua organização sem fins lucrativos usando análises orientadas por objetivos para causar impacto.

Internet das Coisas

Conecte, gerencie e processe com facilidade e segurança os dados da IoT de dispositivos globalmente dispersos, analise e implemente alterações operacionais em tempo real.

Machine learning e IA do Cloud

Crie, treine e ofereça modelos de machine learning personalizados ou simplesmente use modelos pré-configurados com as APIs de IA do Cloud.

Análise de marketing

Consolidação de dados de marketing no Google Cloud para melhorar a experiência dos clientes, prever resultados de negócios e otimizar campanhas.

Análise de stream

Faça a ingestão, processamento e análise de milhões de eventos em tempo real e em qualquer lugar do mundo, e distribua seu fluxo entre projetos e apps.

Orquestração de fluxo de trabalho

Simplificação e unificação de orquestração de fluxos de trabalho em nuvens públicas e ambientes locais.

Nossos clientes

Sabíamos que os dados teriam grande importância em processos decisórios futuros. Então, precisávamos de uma plataforma que pudesse ser escalonada para atender à nossa necessidade crescente. O Google Cloud Platform (em particular, o Google BigQuery) foi ideal para essa tarefa.

Nikunj Shanti, diretor digital e de dados, AirAsia

Zulily

Essa empresa de comércio eletrônico coleta cinco bilhões de eventos de sequência de clique por dia e usa análise em tempo real do GCP para aumentar as conversões de vendas e melhorar a experiência do cliente.

Snap Inc.

Com segurança e estabilidade como prioridades, o Snapchat usa o App Engine para desenvolver o app de maneira fácil, segura e em escala para os 100 milhões de usuários diários.

Home Depot

Atualmente, 75% do site homedepot.com é disponibilizado pelo Google Cloud, o que permite que a Home Depot gerencie melhor os picos de tráfego em picos de compras ao longo do ano.

Nossos parceiros

Permita que nossos parceiros de Big Data ajudem você a inovar com mais rapidez, escalonar de maneira mais inteligente e manter a segurança.

Logotipo do parceiro Informatica Logotipo do parceiro Confluent Logotipo do parceiro Hortonworks Logotipo do parceiro Looker Logotipo do parceiro Accenture Logotipo do parceiro Sapient

Recursos

Faça os tutoriais, use os guias de início rápido e leia as avaliações.

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