大數據資料分析

利用全方位的無伺服器資料分析及機器學習平台,將資料轉化為可行深入分析資料。

重新構想數據分析的功用

Google Cloud Platform (GCP) 可以協助您加快取得深入分析資料的時間,並且降低資料分析的複雜性。此外,GCP 提供高度整合的無伺服器端對端資料分析服務,具備能突破資源調度、效能表現及成本效益等傳統限制的優點。

全心投入資料分析,而非基礎建設

GCP 的全代管無伺服器方法會自動處理大數據分析解決方案的效能、擴充性、可用性、安全性和法規遵循等相關作業,進而節省營運開銷,讓您專心處理數據分析,無須費心管理伺服器。我們採用為客戶著想的創新定價方式,讓您只需為使用的資源付費,用多少就付多少 (某些情況下,則是以秒數或查詢數量計費)。我們也提供固定費率的選項及續用折扣的優惠。

加速開發作業,且無負面影響

Google BigQuery 讓您能夠透過 ANSI SQL 快速分析 GB 至 PB 規模的資料,並提供 REST 模式的 API,方便與其他應用程式輕鬆整合。您的開發人員可以使用熟悉的程式語言 (例如 Java、Python、C#、Go、Node.js、PHP 或 Ruby) 來建立數據分析應用程式。無論您身在何處,都可以透過 Cloud Pub/Sub 的開放式 API 每秒擷取數百萬個事件並加以發佈。Cloud Dataflow 可為您提升串流速度並加快批次資料管道的開發,而且不會降低穩定性和準確性,也不會對任何功能造成負面影響。

善用現有的開放原始碼工具

GCP 的開放架構可讓您輕鬆整合多種熱門的開放原始碼工具,並快速完成所需工作。您可以遷移至 Cloud Dataproc,以降低費用及提升 Apache Spark 和 Hadoop 工作負載的效能。您無須耗費太多心力,便能整合熱門的開放原始碼工具 (例如 Apache Kafka) 與格式 (例如 Apache Avro),而且在 GCP 內根據 Apache Beam 建構的資料管道,也能搭配多種開放原始碼執行階段 (Spark 或 Flink) 使用。只要運用建構於 Apache AirflowCloud Composer,您就能簡化公用雲端與內部部署環境中的工作流程自動化調度管理作業。您也可以利用熟悉的 BI 和視覺化工具 (例如 Tableau、Qlik、Looker 和 Data Studio) 輕鬆分享深入分析資料。

以 AI 技術為基礎,打造機器學習模型

您可以借助 Google 這 20 年來在機器學習和 AI 領域的創新技術,使用領先業界的服務將預測數據分析導入您的應用程式。Cloud Dataprep 可以加快機器學習的資料準備過程,BigQuery ML 則能讓您使用簡單的 SQL 介面,以 BigQuery 中任何大小的資料集打造機器學習模型。您可以透過 Cloud AutoML 運用及訓練自訂的 Google API 機器學習模型,也可以輕鬆連結 Google Cloud StorageBigQuery 中的大數據資料集,藉此建立進階的 TensorFlow 模型或 Cloud Machine Learning Engine 模型。

無伺服器的大數據平台

使用 OmniGraffle 7.7.1 製作 2018-07-16 23:32:56 +0000 01_All Big Data Product Map 2 第 1 層 資料擷取 區域內部 - 藍色 資料儲存 區域內部 - 藍色 BigQuery 資料儲存 (資料表) BigQuery Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Fill-10 Fill-12 Fill-14 Cloud Storage (檔案) Cloud Storage Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 資料處理 區域內部 - 藍色 Cloud Dataprep Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Fill-10 Fill-12 區域內部 - 藍色 數據分析 BigQuery 數據分析 BigQuery Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Fill-10 Fill-12 Fill-14 實線路徑 ML Engine Cloud Machine Learning Fill-1 Fill-4 Fill-7 Fill-9 實線路徑 區域內部 - 藍色 資料運用 Cloud Datalab Cloud Datalab Fill-1 Fill-4 Fill-6 Fill-8 Fill-10 Fill-12 Fill-14 Fill-16 Fill-18 實線路徑 Cloud Composer (自動化調度管理) 數據資料 學家 Shape_1_ 企業 分析師 Shape_1_ 數據 分析 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 實線路徑 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 Group 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 實線路徑 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 資料移轉 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 實線路徑 實線路徑 Cloud Dataproc Cloud Dataproc Fill-1 Fill-4 Fill-7 Fill-9 Fill-11 Fill-13 Fill-15 Fill-17

產品和解決方案

商業智慧

透過 GCP 和現有的第三方 BI 工具推廣深入分析資料,並發揮資料中隱藏的價值。

雲端原生資料倉儲

BigQuery 是無伺服器、可擴充的全代管資料倉儲服務,讓您的團隊不需費心管理基礎架構。

資料湖泊

以安全、靈活且符合成本效益的方式儲存、處理及分析大量的結構化和非結構化資料。

透過 Apache Hadoop 和 Apache Spark 處理資料

只需 90 秒的 Hadoop 和 Spark 叢集啟用時間,以及用多少付多少的每秒計費方式,讓您重新構想最有效率的作業方式。

為改變而生的解決方案

運用專為特定目的產生的分析資料來擴大非營利事業規模,充分發揮您的影響力。

物聯網

透過簡便安全的方式連結及管理全球各地的裝置,並擷取這些裝置中的 IoT 資料,以即時進行分析及套用操作變更。

機器學習和 Cloud AI

使用 Cloud AI API 建構、訓練並提供自訂機器學習模型或直接使用預先建構的模型。

行銷數據分析

在 Google Cloud 中整合行銷資料,為客戶提供優質體驗、預測業務成果及改善廣告活動成效。

串流分析

在世界各地任何地方都能即時擷取、處理及分析數百萬個事件,並且在專案和應用程式之間聯合發佈串流。

工作流程自動化調度管理

簡化並整合公用雲端和內部部署環境之間的工作流程自動化調度管理。

我們的客戶

我們瞭解在未來制定決策時,資料數據會佔有舉足輕重的地位,因此我們需要一個可以靈活擴充的平台,才能符合日益增加的需求。Google Cloud Platform 符合我們的需要,而其中的 Google BigQuery 更是協助我們完成工作的不二選擇。

Nikunj Shanti,AirAsia 首席資料及數位資訊長

zulily

這間電子商務公司每天收集 50 億次點擊串流事件,並透過 GCP 的即時分析功能增加銷售轉換及改善客戶體驗。

Snap Inc.

Snapchat 視安全性和穩定性為首要任務,因此使用 App Engine 以輕鬆安全的方式開發應用程式,並為每日多達 1 億名的使用者提供服務。

Home Depot

目前 75% 的 homedepot.com 服務由 Google Cloud 提供,讓 Home Depot 更能妥善管理全年購物尖峰時段的龐大流量。

合作夥伴

我們的大數據合作夥伴可協助您加快革新的腳步、靈活調度資源,同時也能保障您的資料安全無虞。

Informatica 合作夥伴標誌 Confluent 合作夥伴標誌 Hortonworks 合作夥伴標誌 Looker 合作夥伴標誌 Accenture 合作夥伴標誌 Sapient 合作夥伴標誌

資源

參加教學課程、開始快速入門導覽課程及瀏覽評論。

資料分析網誌

資料與機器學習訓練

Google Cloud Platform Podcast

GCP 資料和機器學習的 Twitter 頁面

Google Cloud

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瞭解及建構

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