大数据分析

利用全面的无服务器数据分析和机器学习平台,将数据转化为富有实用价值的分析洞见。

重新构想数据分析的潜能

通过 Google Cloud Platform (GCP) 缩短数据分析时间,而不用考虑数据分析的复杂性。让无服务器的集成式端到端数据分析服务的优势成为现实,突破规模、性能和成本效益的传统限制。

专注于数据分析,而无需为基础架构费心

GCP 完全托管的无服务器方案可自动处理大数据分析解决方案的性能、容量、可用性、安全性和合规性需求,从而减免了运营开销,让您可以专注于数据分析,而不用费心管理服务器。得益于创新的亲民价格方案,您只需为实际使用的资源付费(在某些情况下,只需按秒或查询付费)。此外,您还可以采用固定费率并获享持续使用折扣。

加快开发速度,无需牺牲其他方面

Google BigQuery 让您可以使用 ANSI SQL 以极快的速度分析 GB 级到 PB 级的数据,并提供基于 REST 的 API 来与其他应用轻松集成。您的开发者可以使用熟悉的编程语言(如 Java、Python、C#、Go、Node.js、PHP 或 Ruby)创建分析应用。借助 Cloud Pub/Sub,您可以通过开放式 API 每秒从全球各地提取数百万个事件(并在任意位置发布)。Cloud Dataflow 可实现更快的流式和批量数据流水线开发,且无需牺牲稳健性、准确性或功能。

更充分地利用现有的开源工具

GCP 采用开放式架构,且可与主流开源工具轻松集成,因而可以加快价值实现速度。通过将 Apache Spark 和 Hadoop 工作负载迁移到 Cloud Dataproc,您可以降低其成本并提高其性能。您可以轻松集成热门的开源工具(例如 Apache Kafka)和格式(例如 Apache Avro),并且在 GCP 内基于 Apache Beam 构建的数据流水线支持各种开源运行时(Spark 或 Flink)。使用基于 Apache AirflowCloud Composer 跨公有云和本地环境简化工作流编排。利用熟悉的商业智能和可视化工具(如 Tableau、Qlik、Looker 和 Data Studio)轻松共享数据分析结果。

在坚实的人工智能基础上构建您的应用

Google 在机器学习和人工智能领域拥有二十年的创新经验,这意味着您可以借助业界领先的服务在您的应用中运用预测分析技术。使用 Cloud Dataprep 更快地准备好用于机器学习的数据。通过 BigQuery ML,您可以在 BigQuery 内使用简单的 SQL 基于任意规模的数据集构建机器学习模型。您可以借助 Cloud AutoML 利用和训练自定义 Google API 机器学习模型,也可以轻松连接到 Google Cloud StorageBigQuery 中的大数据集来构建高级 TensorFlow 模型或 Cloud Machine Learning Engine 模型。

无服务器大数据平台

捕获存储BigQuery 存储(表)Cloud Storage(文件)处理Cloud Dataprep分析BigQuery 分析ML Engine使用Cloud DatalabCloud Composer(编排)数据科学家业务分析师Data StudioCloud DataflowCloud DataprocCloud Bigtable (NoSQL)Cloud Data TransferCloud Pub/SubGoogle AdsGoogle Marketing PlatformFirebaseStackdriverYouTubeCloud IoT CoreCloud DataflowCloud Dataproc

产品和解决方案

商业智能

借助 GCP 和现有的第三方商业智能工具,普及数据洞见并挖掘隐藏在数据中的价值。

云原生数据仓储

利用 BigQuery(一款完全托管且可伸缩的无服务器数据仓储服务)为您的团队免去基础架构管理工作。

数据湖

以安全、灵活且具成本效益的方式存储、处理和分析大量结构化和非结构化数据。

使用 Apache Hadoop 和 Apache Spark 处理数据

只需 90 秒即可启动 Hadoop 和 Spark 集群并仅为您实际使用的资源按秒付费,以全新方式重新看待运营。

Data Solutions for Change

利用以目标为导向的数据分析方式,在更大范围内推行您的非营利性组织的使命,切实发挥影响力。

物联网

轻松安全地连接到分布在全球各地的设备、管理这些设备以及从中提取物联网数据,并实时分析和实施业务变更。

机器学习和 Cloud AI

构建、训练和提供定制的机器学习模型,或简单地搭配 Cloud AI API 使用预先构建的模型。

营销分析

在 Google Cloud 中统一营销数据,以便增强客户体验、预测业务成果并提升营销活动效果。

数据流分析

从全球各地实时提取、处理和分析数百万个事件,并跨项目和应用整合您的数据流。

工作流编排

跨公有云和本地环境简化和统一工作流编排。

我们的客户

我们知道,数据是影响未来决策的重要因素。因此,我们需要一个可伸缩的平台来满足我们不断增长的数据需求。Google Cloud Platform(尤其是 Google BigQuery)就是执行这项任务的理想之选。

AirAsia 的首席数据和数字官 Nikunj Shanti

zulily

这家电子商务公司每天收集 50 亿个点击流事件,并使用 GCP 上的实时分析功能来提升销售转化率和改善客户体验。

Snap Inc.

Snapchat 将安全性和稳定性作为优先考虑事项,通过 App Engine 以轻松、安全、可伸缩(以满足每日 1 亿用户的需求)的方式开发应用。

Home Depot

目前 homedepot.com 75% 的业务流量都由 Google Cloud 处理,因此 Home Depot 可以更好地管理全年购物季的大流量高峰。

我们的合作伙伴

让我们的大数据合作伙伴帮助您加速创新、更智能地扩大规模,并远离安全威胁。

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资源

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数据和机器学习培训

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