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Análise de Big Data em escala nível Google

Os aplicativos de hoje geram uma quantidade sem precedentes de dados de diversas fontes nas empresas. Eles se estendem para o mundo físico, em que todo dispositivo é capaz de capturar sinais importantes para análise. O aumento no volume ocorre em um ritmo vertiginoso. Dados brutos e muito desorganizados podem contar a história do seu ambiente de operações e clientes. Agora, é possível explorar essas informações com eficiência em grande escala. A análise e a inteligência de máquina na Web estão no DNA do Google desde o princípio. O Google Cloud Platform utiliza os mesmos mecanismos analíticos criados e usados pelo Google por quase duas décadas para revelar insights sobre sua empresa e o ambiente operacional.

Insight sem servidor e totalmente gerenciado

O Google Cloud Platform lidera o setor ao permitir que você analise dados em toda a Web, com o conhecimento de SQL, em uma arquitetura sem servidor e totalmente gerenciada, em que a infraestrutura de back-end é manipulada a seu favor. Nossos produtos de análise de Big Data podem fazer as medições automaticamente enquanto você se concentra somente naquele insight de negócios que está buscando.

Consultas rápidas em conjuntos de dados em petabytes

O BigQuery é o data warehouse totalmente gerenciado do Cloud Platform que permite consultar enormes volumes de dados de forma econômica e na velocidade do Google. Pague com base no uso, aproveitando as vantagens de preços e a escalonabilidade e a segurança da excelente infraestrutura do Google para otimizar os insights da sua empresa.

Processamento de stream e lote unificado

O Cloud Dataflow é um serviço totalmente gerenciado e inovador para o desenvolvimento e a execução de uma grande variedade de padrões de processamento de dados, incluindo ETL, computação em lote e análise de streaming. Use seus recursos de computação sem custo de transição, com uma ferramenta e um modelo de programação únicos para os fluxos de processamento de stream e de lote.

Spark e Hadoop no Cloud

Empresas que usam ótimas ferramentas de código aberto, como Spark, Hadoop/MapReduce, Hive e Pig, perceberão que a transição para o Cloud Dataproc é bem simples. Não se preocupe se o aumento de canais de dados for maior que o de clusters. O Dataproc permite criar e redimensionar clusters rapidamente a qualquer momento. O faturamento por segundo nos recursos subjacentes do Compute Engine garante que você pague apenas pelos recursos que utilizar. Você poderá voltar a zero quando a análise for concluída.

Banco de dados gerenciado, armazenamento de objetos e arquivamento

É difícil prever do que sua empresa pode precisar no futuro. Nunca descarte eventos e metadados corporativos valiosos. Armazene-os de maneira econômica para extrair insight depois. Escolha um dos vários produtos de armazenamento disponíveis globalmente para os dados, de SQL gerenciado a NoSQL, incluindo o nosso produto de arquivamento Nearline.

A próxima fase da inteligência de máquina

A vantagem de longo prazo para as empresas é a possibilidade de aplicar todo o conhecimento em análise e aprendizado de máquina que o Google possui a dados do mundo real e que são relevantes para seu negócio. O Cloud Platform permite que equipes de tamanho reduzido agreguem e executem cargas de trabalho de aprendizado de máquina em grandes quantidades de dados para fazer uma análise preditiva. Para disseminar o uso do aprendizado de máquina, o Google recentemente abriu o código da própria biblioteca de inteligência de máquina, o TensorFlow, e lançou produtos do Cloud Machine Learning, incluindo vários modelos pré-treinados que podem ser usados imediatamente, como a Cloud Vision API, a Cloud Speech API e a Google Cloud Translation API.

Embarque na inovação

O Google lidera o setor com inovações em tecnologias de processamento de dados, como MapReduce, Bigtable e Dremel. Agora, estamos disponibilizando para todos a nossa última geração de ferramentas de processamento de dados, incluindo as ferramentas e modelos de programação líderes no setor.

Guias de big data

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Marketing digital preditivo

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Aprendizado de máquina para dados de série temporal financeira

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“O Spotify escolheu o Google porque os serviços de análise de grandes volumes de dados são mais avançados do que os oferecidos por outros provedores de nuvem.”

— Wired, fevereiro de 2016