運用 Google Cloud 無邊界湖倉，無論資料儲存在何處，都能充分發揮價值
運用 Google Cloud 無邊界湖倉，無論資料儲存在何處，都能充分發揮價值
事實上，您的資料分散在各處，包括 Google、AWS、Azure 等其他雲端，以及 SaaS 應用程式。無邊界湖倉建構於開放式 Apache Iceberg，並連結至地端部署和跨雲端的作業系統，讓您無需移動資料，就能在任何位置充分活用資料。
雙向目錄互通性
雙向目錄互通性
分析師與對話式代理可立即查詢多雲端資料並採取行動，無論資料實際儲存在何處，都能輕鬆完成，不必再花費心力建構及維護傳統 ETL 管道。此架構以開放的 Iceberg REST 目錄為基礎，提供安全的雙向目錄聯盟機制 (現為預先發布版)，可跨 AWS Glue、Databricks Unity 與 Snowflake Horizon 運作，讓 BigQuery、Managed Service for Apache Spark 以及任何與 Iceberg 相容的引擎都能取得即時的統合洞察資料。
SaaS 應用程式的零複製資料
SaaS 應用程式的零複製資料
打破 SaaS 資料孤島，推動 AI 策略，不必擔心資料遷移帶來的風險、延遲或成本。將資料湖倉直接延伸至應用程式層，即可與 SAP、Salesforce、Workday 等核心企業系統進行安全且零複製的整合。如此一來，BigQuery 就能即時查詢交易資料，省去複雜的 ETL 管道，並可直接在來源資料的所在位置執行 BigQuery 強大的 AI 引擎。財務、人資和客戶營運部門因而擁有統一、安全的基礎，大幅縮短決策時間，並降低總持有成本。
結合 Apache Iceberg 的開放性與企業級儲存空間管理功能
企業資料的未來不僅在於儲存，更在於立即採取行動。有了無邊界湖倉，分析師和代理就能安全地分析及處理資料，不受資料所在位置限制。不必再執行緩慢又昂貴的資料複製專案，貴公司便能在雲端預算範圍內，自信地即時自動做出更快速的決策。
將 Google AI 直接帶入 AWS 與 Azure 資料
免除多雲端環境的額外費用，加速落實資料策略。無邊界湖倉提供可預測的固定費率，以及受服務水準協議保障的私人合作夥伴 Cross-Cloud Interconnect 連線，可消除 AWS 資料的變動輸出費用。Spark 的 Lightning Engine 執行階段結合智慧型跨雲端快取、BigQuery 的向量化處理功能與原生多模態 AI 函式，讓您能安全地分析數 PB 的遠端資料，效能可達毫秒級，不必重複進行成本高昂的資料轉移，也不必犧牲效能。
雙向目錄互通性
分析師與對話式代理可立即查詢多雲端資料並採取行動，無論資料實際儲存在何處，都能輕鬆完成，不必再花費心力建構及維護傳統 ETL 管道。此架構以開放的 Iceberg REST 目錄為基礎，提供安全的雙向目錄聯盟機制 (現為預先發布版)，可跨 AWS Glue、Databricks Unity 與 Snowflake Horizon 運作，讓 BigQuery、Managed Service for Apache Spark 以及任何與 Iceberg 相容的引擎都能取得即時的統合洞察資料。
SaaS 應用程式的零複製資料
打破 SaaS 資料孤島，推動 AI 策略，不必擔心資料遷移帶來的風險、延遲或成本。將資料湖倉直接延伸至應用程式層，即可與 SAP、Salesforce、Workday 等核心企業系統進行安全且零複製的整合。如此一來，BigQuery 就能即時查詢交易資料，省去複雜的 ETL 管道，並可直接在來源資料的所在位置執行 BigQuery 強大的 AI 引擎。財務、人資和客戶營運部門因而擁有統一、安全的基礎，大幅縮短決策時間，並降低總持有成本。
結合 Apache Iceberg 的開放性與企業級儲存空間管理功能
企業資料的未來不僅在於儲存，更在於立即採取行動。有了無邊界湖倉，分析師和代理就能安全地分析及處理資料，不受資料所在位置限制。不必再執行緩慢又昂貴的資料複製專案，貴公司便能在雲端預算範圍內，自信地即時自動做出更快速的決策。
雙向目錄互通性
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分析師與對話式代理可立即查詢多雲端資料並採取行動，無論資料實際儲存在何處，都能輕鬆完成，不必再花費心力建構及維護傳統 ETL 管道。此架構以開放的 Iceberg REST 目錄為基礎，提供安全的雙向目錄聯盟機制 (現為預先發布版)，可跨 AWS Glue、Databricks Unity 與 Snowflake Horizon 運作，讓 BigQuery、Managed Service for Apache Spark 以及任何與 Iceberg 相容的引擎都能取得即時的統合洞察資料。
SaaS 應用程式的零複製資料
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打破 SaaS 資料孤島，推動 AI 策略，不必擔心資料遷移帶來的風險、延遲或成本。將資料湖倉直接延伸至應用程式層，即可與 SAP、Salesforce、Workday 等核心企業系統進行安全且零複製的整合。如此一來，BigQuery 就能即時查詢交易資料，省去複雜的 ETL 管道，並可直接在來源資料的所在位置執行 BigQuery 強大的 AI 引擎。財務、人資和客戶營運部門因而擁有統一、安全的基礎，大幅縮短決策時間，並降低總持有成本。
將 Google AI 直接帶入 AWS 與 Azure 資料
免除多雲端環境的額外費用，加速落實資料策略。無邊界湖倉提供可預測的固定費率，以及受服務水準協議保障的私人合作夥伴 Cross-Cloud Interconnect 連線，可消除 AWS 資料的變動輸出費用。Spark 的 Lightning Engine 執行階段結合智慧型跨雲端快取、BigQuery 的向量化處理功能與原生多模態 AI 函式，讓您能安全地分析數 PB 的遠端資料，效能可達毫秒級，不必重複進行成本高昂的資料轉移，也不必犧牲效能。
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分析師與對話式代理可立即查詢多雲端資料並採取行動，無論資料實際儲存在何處，都能輕鬆完成，不必再花費心力建構及維護傳統 ETL 管道。此架構以開放的 Iceberg REST 目錄為基礎，提供安全的雙向目錄聯盟機制 (現為預先發布版)，可跨 AWS Glue、Databricks Unity 與 Snowflake Horizon 運作，讓 BigQuery、Managed Service for Apache Spark 以及任何與 Iceberg 相容的引擎都能取得即時的統合洞察資料。
SaaS 應用程式的零複製資料
打破 SaaS 資料孤島，推動 AI 策略，不必擔心資料遷移帶來的風險、延遲或成本。將資料湖倉直接延伸至應用程式層，即可與 SAP、Salesforce、Workday 等核心企業系統進行安全且零複製的整合。如此一來，BigQuery 就能即時查詢交易資料，省去複雜的 ETL 管道，並可直接在來源資料的所在位置執行 BigQuery 強大的 AI 引擎。財務、人資和客戶營運部門因而擁有統一、安全的基礎，大幅縮短決策時間，並降低總持有成本。
BigQuery 與 Managed Spark 等差異化引擎
Google Cloud Lakehouse 提供了代管式 Apache Iceberg，讓 BigQuery 和 Spark 可以真正互通讀寫資料。BigQuery 與 Google Managed Service for Apache Spark 具備成本效益和擴充性，並提供彈性儲存空間，可加速多模態分析和資料科學代理工作負載。
Iceberg 上的進階 BigQuery 工作負載
這個安全整合式平台能即時同步處理即時資料，不會因處理延遲而產生高昂費用，讓團隊在瞬間做出業務決策。透過 BigQuery ObjectRef，您可以完美整合結構化業務指標與非結構化資產，取得進階數據分析與新一代 AI 技術，立即創造競爭優勢。
運用 Managed Service for Apache Spark 加速資料科學工作
直接在湖倉執行 Apache Spark，可將效能提升最多 4.9 倍，大幅強化資料科學計畫。這項代管服務採用 Lightning Engine，免除繁複的基礎架構管理，讓資料學家以破紀錄的速度訓練模型並分析龐大的資料集。服務結合極快的處理速度與安全、直接的湖倉資料存取，大幅縮短團隊取得洞察的時間，並降低機器學習開發成本。
運用 Managed Service for Apache Spark 加速資料科學工作
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直接在湖倉執行 Apache Spark，可將效能提升最多 4.9 倍，大幅強化資料科學計畫。這項代管服務採用 Lightning Engine，免除繁複的基礎架構管理，讓資料學家以破紀錄的速度訓練模型並分析龐大的資料集。服務結合極快的處理速度與安全、直接的湖倉資料存取，大幅縮短團隊取得洞察的時間，並降低機器學習開發成本。
BigQuery 與 Managed Spark 等差異化引擎
Google Cloud Lakehouse 提供了代管式 Apache Iceberg，讓 BigQuery 和 Spark 可以真正互通讀寫資料。BigQuery 與 Google Managed Service for Apache Spark 具備成本效益和擴充性，並提供彈性儲存空間，可加速多模態分析和資料科學代理工作負載。
運用 Managed Service for Apache Spark 加速資料科學工作
運用 Managed Service for Apache Spark 加速資料科學工作
直接在湖倉執行 Apache Spark，可將效能提升最多 4.9 倍，大幅強化資料科學計畫。這項代管服務採用 Lightning Engine，免除繁複的基礎架構管理，讓資料學家以破紀錄的速度訓練模型並分析龐大的資料集。服務結合極快的處理速度與安全、直接的湖倉資料存取，大幅縮短團隊取得洞察的時間，並降低機器學習開發成本。
Iceberg 上的進階 BigQuery 工作負載
這個安全整合式平台能即時同步處理即時資料，不會因處理延遲而產生高昂費用，讓團隊在瞬間做出業務決策。透過 BigQuery ObjectRef，您可以完美整合結構化業務指標與非結構化資產，取得進階數據分析與新一代 AI 技術，立即創造競爭優勢。
運用 Managed Service for Apache Spark 加速資料科學工作
直接在湖倉執行 Apache Spark，可將效能提升最多 4.9 倍，大幅強化資料科學計畫。這項代管服務採用 Lightning Engine，免除繁複的基礎架構管理，讓資料學家以破紀錄的速度訓練模型並分析龐大的資料集。服務結合極快的處理速度與安全、直接的湖倉資料存取，大幅縮短團隊取得洞察的時間，並降低機器學習開發成本。
透過持續學習充實資料並產生意義
透過持續學習充實資料並產生意義
將原始非結構化資料轉化為會自動更新的業務地圖，加速 AI 準備作業並消除手動管理。只要運用 Gemini 自動執行資料充實，就能挖掘結構定義、檔案和記錄檔，自動標記資產，建立可信賴的企業營運自然語言詞彙表。這些內建的語意防護機制和預先驗證的邏輯，可避免代價高昂的查詢錯誤和 AI 幻覺，讓分析師和自動代理都能根據可信賴的資料做出決策。
透過安全檢索功能，支援搜尋並發揮代理的潛力
透過安全檢索功能，支援搜尋並發揮代理的潛力
在 1 秒內安全提供 AI 助理所需的確切業務脈絡。我們的進階搜尋功能可立即將 AI 連結至正確資訊，協助您做出準確決策，而嚴格的安全權限則可確保 AI 只能看到其被授權存取的資料。您可以使用預先建構的 Data Cloud 代理，或採用彈性的 Data Agent Kit，輕鬆建構及部署值得信賴的 AI 工具。
開放式湖倉治理機制，隨時為代理提供脈絡資訊
Knowledge Catalog 是 AI 輔助的湖倉脈絡引擎，能自動編製所有 Google Cloud 和第三方資料的目錄，省去手動整理的麻煩，並提供可靠的代理式 AI 所需的企業真相與資料關係。
匯總資料資產的脈絡資訊
Knowledge Catalog 會自動將 Google Cloud、合作夥伴平台和第三方目錄 (例如 Atlan、Collibra 和 Datahub) 的中繼資料，整合為單一、受管理的可靠資料來源，消除資料分散的問題。只要自動探索及建立整個資料足跡的索引，就能大幅降低法規遵循風險、省去手動對應資料的負擔，並協助團隊與 AI 系統立即找到並信任所需資料。
透過持續學習充實資料並產生意義
將原始非結構化資料轉化為會自動更新的業務地圖，加速 AI 準備作業並消除手動管理。只要運用 Gemini 自動執行資料充實，就能挖掘結構定義、檔案和記錄檔，自動標記資產，建立可信賴的企業營運自然語言詞彙表。這些內建的語意防護機制和預先驗證的邏輯，可避免代價高昂的查詢錯誤和 AI 幻覺，讓分析師和自動代理都能根據可信賴的資料做出決策。
透過安全檢索功能，支援搜尋並發揮代理的潛力
在 1 秒內安全提供 AI 助理所需的確切業務脈絡。我們的進階搜尋功能可立即將 AI 連結至正確資訊，協助您做出準確決策，而嚴格的安全權限則可確保 AI 只能看到其被授權存取的資料。您可以使用預先建構的 Data Cloud 代理，或採用彈性的 Data Agent Kit，輕鬆建構及部署值得信賴的 AI 工具。
開放式湖倉治理機制，隨時為代理提供脈絡資訊
Knowledge Catalog 是 AI 輔助的湖倉脈絡引擎，能自動編製所有 Google Cloud 和第三方資料的目錄，省去手動整理的麻煩，並提供可靠的代理式 AI 所需的企業真相與資料關係。
透過持續學習充實資料並產生意義
透過持續學習充實資料並產生意義
將原始非結構化資料轉化為會自動更新的業務地圖，加速 AI 準備作業並消除手動管理。只要運用 Gemini 自動執行資料充實，就能挖掘結構定義、檔案和記錄檔，自動標記資產，建立可信賴的企業營運自然語言詞彙表。這些內建的語意防護機制和預先驗證的邏輯，可避免代價高昂的查詢錯誤和 AI 幻覺，讓分析師和自動代理都能根據可信賴的資料做出決策。
透過安全檢索功能，支援搜尋並發揮代理的潛力
透過安全檢索功能，支援搜尋並發揮代理的潛力
在 1 秒內安全提供 AI 助理所需的確切業務脈絡。我們的進階搜尋功能可立即將 AI 連結至正確資訊，協助您做出準確決策，而嚴格的安全權限則可確保 AI 只能看到其被授權存取的資料。您可以使用預先建構的 Data Cloud 代理，或採用彈性的 Data Agent Kit，輕鬆建構及部署值得信賴的 AI 工具。
匯總資料資產的脈絡資訊
Knowledge Catalog 會自動將 Google Cloud、合作夥伴平台和第三方目錄 (例如 Atlan、Collibra 和 Datahub) 的中繼資料，整合為單一、受管理的可靠資料來源，消除資料分散的問題。只要自動探索及建立整個資料足跡的索引，就能大幅降低法規遵循風險、省去手動對應資料的負擔，並協助團隊與 AI 系統立即找到並信任所需資料。
透過持續學習充實資料並產生意義
將原始非結構化資料轉化為會自動更新的業務地圖，加速 AI 準備作業並消除手動管理。只要運用 Gemini 自動執行資料充實，就能挖掘結構定義、檔案和記錄檔，自動標記資產，建立可信賴的企業營運自然語言詞彙表。這些內建的語意防護機制和預先驗證的邏輯，可避免代價高昂的查詢錯誤和 AI 幻覺，讓分析師和自動代理都能根據可信賴的資料做出決策。
透過安全檢索功能，支援搜尋並發揮代理的潛力
在 1 秒內安全提供 AI 助理所需的確切業務脈絡。我們的進階搜尋功能可立即將 AI 連結至正確資訊，協助您做出準確決策，而嚴格的安全權限則可確保 AI 只能看到其被授權存取的資料。您可以使用預先建構的 Data Cloud 代理，或採用彈性的 Data Agent Kit，輕鬆建構及部署值得信賴的 AI 工具。
結合即時分析和營運資料，支援代理應用程式
Google Cloud 無邊界湖倉弭平了即時交易系統與分析情報之間的鴻溝。只要將現有資料庫直接連結至分析引擎，就能從單純的歷史報表分析，進一步轉為觸發即時自動化作業。
Spanner Omni 隆重登場
Spanner Omni 延續了 Google Spanner 的「堅不可摧」DNA，透過可用區與區域、同步一致性，以及近乎無限的水平擴充能力，實現高可用性，這些優勢如今也能在您的本機硬體、私有雲，以及兩者之間的各種邊緣環境中完整發揮。
與 AlloyDB 的 Lakehouse 聯盟
Lakehouse Federation for AlloyDB 讓交易系統直接查詢資料倉儲，不必移動資料，不僅節省高昂成本，也能即時取得業務洞察。這樣的能力可消除資料孤島與昂貴的基礎架構，讓團隊能同時使用營運資料和歷來資料，更快做出資料導向的決策。
與 AlloyDB 的 Lakehouse 聯盟
與 AlloyDB 的 Lakehouse 聯盟
Lakehouse Federation for AlloyDB 讓交易系統直接查詢資料倉儲，不必移動資料，不僅節省高昂成本，也能即時取得業務洞察。這樣的能力可消除資料孤島與昂貴的基礎架構，讓團隊能同時使用營運資料和歷來資料，更快做出資料導向的決策。
結合即時分析和營運資料，支援代理應用程式
Google Cloud 無邊界湖倉弭平了即時交易系統與分析情報之間的鴻溝。只要將現有資料庫直接連結至分析引擎，就能從單純的歷史報表分析，進一步轉為觸發即時自動化作業。
與 AlloyDB 的 Lakehouse 聯盟
與 AlloyDB 的 Lakehouse 聯盟
Lakehouse Federation for AlloyDB 讓交易系統直接查詢資料倉儲，不必移動資料，不僅節省高昂成本，也能即時取得業務洞察。這樣的能力可消除資料孤島與昂貴的基礎架構，讓團隊能同時使用營運資料和歷來資料，更快做出資料導向的決策。
Spanner Omni 隆重登場
Spanner Omni 延續了 Google Spanner 的「堅不可摧」DNA，透過可用區與區域、同步一致性，以及近乎無限的水平擴充能力，實現高可用性，這些優勢如今也能在您的本機硬體、私有雲，以及兩者之間的各種邊緣環境中完整發揮。
與 AlloyDB 的 Lakehouse 聯盟
Lakehouse Federation for AlloyDB 讓交易系統直接查詢資料倉儲，不必移動資料，不僅節省高昂成本，也能即時取得業務洞察。這樣的能力可消除資料孤島與昂貴的基礎架構，讓團隊能同時使用營運資料和歷來資料，更快做出資料導向的決策。
客戶經驗談
什麼是 Google Cloud 的無邊界湖倉？運作方式為何？
Google Cloud 的無邊界湖倉是開放式分散式資料架構，建構於 Apache Iceberg，可讓分析引擎和 AI 代理在不移動資料或使用 ETL 管道的情況下，直接查詢、分析跨雲端、地端部署和 SaaS 資料並據以行動。運作方式是將數據分析運算與基礎儲存空間分離，並使用開放式 Iceberg REST 目錄標準，在分散式雲端環境中同步處理資料表結構定義。BigQuery 和 Managed Service for Apache Spark 等執行引擎，會對遠端資料執行向量化查詢和就地 AI 函式。這項功能可將分散的企業資料資產，轉化為單一整合式行動系統，團隊不必遷移實體檔案。
目錄聯盟機制如何與 AWS Glue、Databricks Unity 和 Snowflake Horizon 搭配運作？
無邊界湖倉中的多雲端目錄聯盟機制採用開放式 Apache Iceberg REST 目錄標準，可在 AWS Glue、Databricks Unity Catalog 和 Snowflake Horizon Catalog 之間，提供安全的雙向中繼資料探索和執行功能。查詢引擎不會複製基礎資料集，而是透過安全端點，從遠端讀取資料表結構定義和資訊清單檔案。這樣一來，BigQuery、Managed Service for Apache Spark 和開放原始碼引擎就能直接查詢多雲端資料表，同時在不同的物件儲存庫中維持統一管理。
對於 SAP、Salesforce 和 Workday 等應用程式，零複製 SaaS 整合如何運作？
零複製 SaaS 整合功能可將無邊界湖倉直接延伸至企業應用程式層，讓 BigQuery 能夠對 SAP、Salesforce 和 Workday 等即時交易系統執行即時查詢，而無需建構 ETL 管道。組織可直接在資料原始存放處進行查詢，不必擔心管道延遲或資料同步失敗。這種直接連線方式也讓 BigQuery AI 函式能直接對即時 ERP、CRM 和 HR 資料執行，簡化跨領域企業分析。
Spanner 和 AlloyDB 等交易資料庫如何整合至無邊界湖倉？
透過可於 Google Cloud 以外的多雲端環境運作的 Spanner Omni，以及 Lakehouse Federation for AlloyDB，交易資料庫得以整合至無邊界湖倉中。這個雙向橋梁可讓作業系統直接查詢分析湖倉資料，不必等待批次同步。因此，開發人員和資料工程師可以即刻彙整即時交易記錄與 PB 規模的歷來分析資料，支援低延遲的作業應用程式和即時資訊主頁。
無邊界湖倉如何強化 AI 代理並避免幻覺？
無邊界湖倉將自主推論代理連結至 Knowledge Catalog，這個隨時可用的脈絡引擎可提供精確的業務中繼資料、歷程和語意定義，完全不需移動來源資料。只要將精確且預先篩選的業務背景資訊，輸入至 LLM 提示詞，這個架構就能協助避免模型幻覺，並消除不必要的代理推論迴圈。這種語意基準可提高 Gemini Enterprise 等自主代理的回覆準確率，同時減少詞元用量。
無邊界湖倉架構有哪些經濟和效能優勢？
無邊界湖倉採用 Cross-Cloud Interconnect，提供固定費率，可省下 AWS 資料的變動輸出費用，降低總持有成本 (TCO) 並提供可預測性。為盡可能提高分散式雲端的查詢效能，系統結合智慧型跨雲端本機快取與 BigQuery 的向量化執行引擎，回應時間不到一秒。只要汰換重複的儲存空間和不穩定的 ETL 運算，機構就能大幅降低雲端基礎架構支出和營運負擔。
