Aktivieren Sie Ihre Daten mit dem grenzenlosen Lakehouse von Google Cloud – unabhängig von deren Standort
Aktivieren Sie Ihre Daten mit dem grenzenlosen Lakehouse von Google Cloud – unabhängig von deren Standort
Tatsächlich sind Ihre Daten überall verteilt – in Google, in anderen Clouds wie AWS und Azure und in Ihren SaaS-Anwendungen. Das grenzenlose Lakehouse basiert auf dem offenen Apache Iceberg und verbindet Ihre operativen Systeme lokal und in verschiedenen Clouds. So können Sie Ihre Daten aktivieren, wo immer sie sich befinden, ohne sie zu verschieben.
Neuigkeiten und Ereignisse
Neuigkeiten und Ereignisse
- Sichere, datenbewusste KI-Agenten mit Gemini Enterprise und dem grenzenlosen Lakehouse erstellenAm Webinar am 10. September 2026 teilnehmen
- Das grenzenlose Lakehouse: AWS-, Databricks- und Snowflake-Daten für Ihre KI-AgentenÜber die neuesten Innovationen lesen
- 117% ROI und beschleunigte KI-Innovationen mit einem Data Lakehouse in Google CloudBericht abrufen
Bidirektionale Kataloginteroperabilität
Bidirektionale Kataloginteroperabilität
Analysten und konversationelle KI-Agents können sofort Daten aus mehreren Clouds abfragen und verarbeiten, unabhängig davon, wo sie sich tatsächlich befinden. So entfällt der Aufwand für das Erstellen und Verwalten herkömmlicher ETL-Pipelines. Diese Architektur basiert auf dem offenen Iceberg-REST-Katalog und bietet eine sichere, bidirektionale Katalogföderation (jetzt in der Vorschau) für AWS Glue, Databricks Unity und Snowflake Horizon. So lassen sich einheitliche Echtzeit-Einblicke für BigQuery, Managed Service for Apache Spark und jede Iceberg-kompatible Engine gewinnen.
Kopierfreie Daten aus SaaS-Anwendungen
Kopierfreie Daten aus SaaS-Anwendungen
Brechen Sie SaaS-Datensilos auf und treiben Sie Ihre KI-Strategie voran – ohne die Risiken, Verzögerungen und Kosten, die mit Datenbewegungen verbunden sind. Wenn Sie Ihr Lakehouse direkt auf die Anwendungsebene ausweiten, erreichen Sie eine sichere, kopierfreie Einbindung in wichtige Unternehmenssysteme wie SAP, Salesforce und Workday. So kann BigQuery Live-Transaktionsdaten in Echtzeit abfragen – komplexe ETL-Pipelines sind nicht mehr erforderlich. Außerdem können Sie die leistungsstarken KI-Engines von BigQuery direkt auf Ihre Quelldaten anwenden. Das Ergebnis ist eine einheitliche, sichere Grundlage für Finanz-, Personal- und Kundenprozesse, die die Entscheidungsfindung erheblich beschleunigt und die Gesamtbetriebskosten senkt.
Offenheit von Apache Iceberg mit Speicherverwaltung auf Unternehmensniveau nutzen
Bei Unternehmensdaten geht es in Zukunft nicht nur um die Speicherung, sondern auch um sofortiges Handeln. Das grenzenlose Lakehouse ermöglicht es Ihren Analysten und Mitarbeitern, Ihre Daten sicher zu analysieren und zu verarbeiten, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind. Sie müssen keine langsamen und teuren Datenkopierprojekte mehr durchführen und können schneller automatisierte Entscheidungen in Echtzeit treffen, während Sie Ihr Cloud-Budget im Griff behalten.
Google AI direkt für Ihre AWS- und Azure-Daten nutzen
Eliminieren Sie die Multi-Cloud-Steuer und beschleunigen Sie Ihre Datenstrategie. Das grenzenlose Lakehouse bietet vorhersehbare Pauschalpreise und private, SLA-gestützte Partner Cross-Cloud Interconnect-Konnektivität, wodurch variable Kosten für ausgehenden Traffic für Ihre AWS-Daten entfallen. Durch die Kombination von intelligentem Cloud-übergreifendem Caching mit der vektorisierten Verarbeitung von BigQuery, der Spark Lightning Engine-Laufzeit und nativen multimodalen KI-Funktionen können Sie Petabyte an Remote-Daten sicher und in weniger als einer Sekunde analysieren – ohne wiederholte, kostspielige Übertragungen oder Leistungseinbußen.
Bidirektionale Kataloginteroperabilität
Analysten und konversationelle KI-Agents können sofort Daten aus mehreren Clouds abfragen und verarbeiten, unabhängig davon, wo sie sich tatsächlich befinden. So entfällt der Aufwand für das Erstellen und Verwalten herkömmlicher ETL-Pipelines. Diese Architektur basiert auf dem offenen Iceberg-REST-Katalog und bietet eine sichere, bidirektionale Katalogföderation (jetzt in der Vorschau) für AWS Glue, Databricks Unity und Snowflake Horizon. So lassen sich einheitliche Echtzeit-Einblicke für BigQuery, Managed Service for Apache Spark und jede Iceberg-kompatible Engine gewinnen.
Kopierfreie Daten aus SaaS-Anwendungen
Brechen Sie SaaS-Datensilos auf und treiben Sie Ihre KI-Strategie voran – ohne die Risiken, Verzögerungen und Kosten, die mit Datenbewegungen verbunden sind. Wenn Sie Ihr Lakehouse direkt auf die Anwendungsebene ausweiten, erreichen Sie eine sichere, kopierfreie Einbindung in wichtige Unternehmenssysteme wie SAP, Salesforce und Workday. So kann BigQuery Live-Transaktionsdaten in Echtzeit abfragen – komplexe ETL-Pipelines sind nicht mehr erforderlich. Außerdem können Sie die leistungsstarken KI-Engines von BigQuery direkt auf Ihre Quelldaten anwenden. Das Ergebnis ist eine einheitliche, sichere Grundlage für Finanz-, Personal- und Kundenprozesse, die die Entscheidungsfindung erheblich beschleunigt und die Gesamtbetriebskosten senkt.
Offenheit von Apache Iceberg mit Speicherverwaltung auf Unternehmensniveau nutzen
Bei Unternehmensdaten geht es in Zukunft nicht nur um die Speicherung, sondern auch um sofortiges Handeln. Das grenzenlose Lakehouse ermöglicht es Ihren Analysten und Mitarbeitern, Ihre Daten sicher zu analysieren und zu verarbeiten, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind. Sie müssen keine langsamen und teuren Datenkopierprojekte mehr durchführen und können schneller automatisierte Entscheidungen in Echtzeit treffen, während Sie Ihr Cloud-Budget im Griff behalten.
Bidirektionale Kataloginteroperabilität
Bidirektionale Kataloginteroperabilität
Analysten und konversationelle KI-Agents können sofort Daten aus mehreren Clouds abfragen und verarbeiten, unabhängig davon, wo sie sich tatsächlich befinden. So entfällt der Aufwand für das Erstellen und Verwalten herkömmlicher ETL-Pipelines. Diese Architektur basiert auf dem offenen Iceberg-REST-Katalog und bietet eine sichere, bidirektionale Katalogföderation (jetzt in der Vorschau) für AWS Glue, Databricks Unity und Snowflake Horizon. So lassen sich einheitliche Echtzeit-Einblicke für BigQuery, Managed Service for Apache Spark und jede Iceberg-kompatible Engine gewinnen.
Kopierfreie Daten aus SaaS-Anwendungen
Kopierfreie Daten aus SaaS-Anwendungen
Brechen Sie SaaS-Datensilos auf und treiben Sie Ihre KI-Strategie voran – ohne die Risiken, Verzögerungen und Kosten, die mit Datenbewegungen verbunden sind. Wenn Sie Ihr Lakehouse direkt auf die Anwendungsebene ausweiten, erreichen Sie eine sichere, kopierfreie Einbindung in wichtige Unternehmenssysteme wie SAP, Salesforce und Workday. So kann BigQuery Live-Transaktionsdaten in Echtzeit abfragen – komplexe ETL-Pipelines sind nicht mehr erforderlich. Außerdem können Sie die leistungsstarken KI-Engines von BigQuery direkt auf Ihre Quelldaten anwenden. Das Ergebnis ist eine einheitliche, sichere Grundlage für Finanz-, Personal- und Kundenprozesse, die die Entscheidungsfindung erheblich beschleunigt und die Gesamtbetriebskosten senkt.
Google AI direkt für Ihre AWS- und Azure-Daten nutzen
Eliminieren Sie die Multi-Cloud-Steuer und beschleunigen Sie Ihre Datenstrategie. Das grenzenlose Lakehouse bietet vorhersehbare Pauschalpreise und private, SLA-gestützte Partner Cross-Cloud Interconnect-Konnektivität, wodurch variable Kosten für ausgehenden Traffic für Ihre AWS-Daten entfallen. Durch die Kombination von intelligentem Cloud-übergreifendem Caching mit der vektorisierten Verarbeitung von BigQuery, der Spark Lightning Engine-Laufzeit und nativen multimodalen KI-Funktionen können Sie Petabyte an Remote-Daten sicher und in weniger als einer Sekunde analysieren – ohne wiederholte, kostspielige Übertragungen oder Leistungseinbußen.
Bidirektionale Kataloginteroperabilität
Analysten und konversationelle KI-Agents können sofort Daten aus mehreren Clouds abfragen und verarbeiten, unabhängig davon, wo sie sich tatsächlich befinden. So entfällt der Aufwand für das Erstellen und Verwalten herkömmlicher ETL-Pipelines. Diese Architektur basiert auf dem offenen Iceberg-REST-Katalog und bietet eine sichere, bidirektionale Katalogföderation (jetzt in der Vorschau) für AWS Glue, Databricks Unity und Snowflake Horizon. So lassen sich einheitliche Echtzeit-Einblicke für BigQuery, Managed Service for Apache Spark und jede Iceberg-kompatible Engine gewinnen.
Kopierfreie Daten aus SaaS-Anwendungen
Brechen Sie SaaS-Datensilos auf und treiben Sie Ihre KI-Strategie voran – ohne die Risiken, Verzögerungen und Kosten, die mit Datenbewegungen verbunden sind. Wenn Sie Ihr Lakehouse direkt auf die Anwendungsebene ausweiten, erreichen Sie eine sichere, kopierfreie Einbindung in wichtige Unternehmenssysteme wie SAP, Salesforce und Workday. So kann BigQuery Live-Transaktionsdaten in Echtzeit abfragen – komplexe ETL-Pipelines sind nicht mehr erforderlich. Außerdem können Sie die leistungsstarken KI-Engines von BigQuery direkt auf Ihre Quelldaten anwenden. Das Ergebnis ist eine einheitliche, sichere Grundlage für Finanz-, Personal- und Kundenprozesse, die die Entscheidungsfindung erheblich beschleunigt und die Gesamtbetriebskosten senkt.
Differenzierte Engines wie BigQuery und Managed Spark
Google Cloud Lakehouse bietet verwaltetes Apache Iceberg mit echter Lese-/Schreib-Interoperabilität zwischen BigQuery und Spark. Mit der Preisleistung und Skalierbarkeit von BigQuery und Google Managed Service for Apache Spark sowie flexiblem Speicher können Sie Ihre multimodalen Analysen und Data-Science-Agent-Workloads beschleunigen.
Erweiterte BigQuery-Arbeitslasten in Iceberg
Mit einer sicheren, einheitlichen Plattform, die Live-Daten in Echtzeit ohne kostspielige Verarbeitungsverzögerungen synchronisiert, können Ihre Teams in Sekundenschnelle Geschäftsentscheidungen treffen. Durch die nahtlose Zusammenführung strukturierter Geschäftsmetriken und unstrukturierter Assets mit BigQuery-Objektreferenzen erhalten Sie Zugriff auf erweiterte Analysen und die KI der nächsten Generation – für einen sofortigen Wettbewerbsvorteil absolut notwendig.
Datenwissenschaft mit Managed Service for Apache Spark beschleunigen
Beschleunigen Sie Ihre Data-Science-Initiativen, indem Sie Apache Spark direkt in Ihrem Lakehouse mit bis zu 4,9-mal schnellerer Leistung ausführen. Dieser verwaltete Dienst basiert auf der Lightning Engine und macht die komplexe Verwaltung der Infrastruktur überflüssig. So können Ihre Data Scientists Modelle trainieren und riesige Datasets in Rekordzeit analysieren. Durch die Kombination aus blitzschneller Verarbeitung und direktem, sicherem Zugriff auf Ihre Lakehouse-Daten können Sie die Zeit bis zu den Erkenntnissen Ihres Teams drastisch verkürzen und die Entwicklungskosten für Machine Learning senken.
Datenwissenschaft mit Managed Service for Apache Spark beschleunigen
Datenwissenschaft mit Managed Service for Apache Spark beschleunigen
Beschleunigen Sie Ihre Data-Science-Initiativen, indem Sie Apache Spark direkt in Ihrem Lakehouse mit bis zu 4,9-mal schnellerer Leistung ausführen. Dieser verwaltete Dienst basiert auf der Lightning Engine und macht die komplexe Verwaltung der Infrastruktur überflüssig. So können Ihre Data Scientists Modelle trainieren und riesige Datasets in Rekordzeit analysieren. Durch die Kombination aus blitzschneller Verarbeitung und direktem, sicherem Zugriff auf Ihre Lakehouse-Daten können Sie die Zeit bis zu den Erkenntnissen Ihres Teams drastisch verkürzen und die Entwicklungskosten für Machine Learning senken.
Differenzierte Engines wie BigQuery und Managed Spark
Google Cloud Lakehouse bietet verwaltetes Apache Iceberg mit echter Lese-/Schreib-Interoperabilität zwischen BigQuery und Spark. Mit der Preisleistung und Skalierbarkeit von BigQuery und Google Managed Service for Apache Spark sowie flexiblem Speicher können Sie Ihre multimodalen Analysen und Data-Science-Agent-Workloads beschleunigen.
Datenwissenschaft mit Managed Service for Apache Spark beschleunigen
Datenwissenschaft mit Managed Service for Apache Spark beschleunigen
Beschleunigen Sie Ihre Data-Science-Initiativen, indem Sie Apache Spark direkt in Ihrem Lakehouse mit bis zu 4,9-mal schnellerer Leistung ausführen. Dieser verwaltete Dienst basiert auf der Lightning Engine und macht die komplexe Verwaltung der Infrastruktur überflüssig. So können Ihre Data Scientists Modelle trainieren und riesige Datasets in Rekordzeit analysieren. Durch die Kombination aus blitzschneller Verarbeitung und direktem, sicherem Zugriff auf Ihre Lakehouse-Daten können Sie die Zeit bis zu den Erkenntnissen Ihres Teams drastisch verkürzen und die Entwicklungskosten für Machine Learning senken.
Erweiterte BigQuery-Arbeitslasten in Iceberg
Mit einer sicheren, einheitlichen Plattform, die Live-Daten in Echtzeit ohne kostspielige Verarbeitungsverzögerungen synchronisiert, können Ihre Teams in Sekundenschnelle Geschäftsentscheidungen treffen. Durch die nahtlose Zusammenführung strukturierter Geschäftsmetriken und unstrukturierter Assets mit BigQuery-Objektreferenzen erhalten Sie Zugriff auf erweiterte Analysen und die KI der nächsten Generation – für einen sofortigen Wettbewerbsvorteil absolut notwendig.
Datenwissenschaft mit Managed Service for Apache Spark beschleunigen
Beschleunigen Sie Ihre Data-Science-Initiativen, indem Sie Apache Spark direkt in Ihrem Lakehouse mit bis zu 4,9-mal schnellerer Leistung ausführen. Dieser verwaltete Dienst basiert auf der Lightning Engine und macht die komplexe Verwaltung der Infrastruktur überflüssig. So können Ihre Data Scientists Modelle trainieren und riesige Datasets in Rekordzeit analysieren. Durch die Kombination aus blitzschneller Verarbeitung und direktem, sicherem Zugriff auf Ihre Lakehouse-Daten können Sie die Zeit bis zu den Erkenntnissen Ihres Teams drastisch verkürzen und die Entwicklungskosten für Machine Learning senken.
Daten anreichern und durch kontinuierliches Lernen aussagekräftiger machen
Daten anreichern und durch kontinuierliches Lernen aussagekräftiger machen
Beschleunigen Sie die KI-Bereitschaft und machen Sie die manuelle Datenaufbereitung überflüssig, indem Sie aus unstrukturierten Rohdaten eine sich selbst aktualisierende Karte Ihres Unternehmens erstellen. Durch den Einsatz von Gemini zur Automatisierung der Datenanreicherung (Schemas, Dateien und Logs werden durchsucht, um Assets automatisch zu taggen) erstellen Sie ein zuverlässiges Glossar Ihrer Unternehmensabläufe in natürlicher Sprache. Diese integrierten semantischen Leitplanken und die vorab validierte Logik eliminieren kostspielige Abfragefehler und KI-Halluzinationen. So können sowohl Ihre Analysten als auch autonome KI-Agenten Entscheidungen auf der Grundlage vertrauenswürdiger Daten treffen.
Leistungsstarke Suche und KI-Agenten mit sicherem Abruf
Leistungsstarke Suche und KI-Agenten mit sicherem Abruf
Sie können Ihren KI-Assistenten in weniger als einer Sekunde den exakten Geschäftskontext bereitstellen – sicher und geschützt. Unsere erweiterte Suche verbindet Ihre KI sofort mit den richtigen Informationen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig sorgen strenge Sicherheitsberechtigungen dafür, dass nur Daten angezeigt werden, auf die der Nutzer Zugriff hat. So können Sie mit unseren vordefinierten Data Cloud-Agenten oder dem flexiblen Data Agent Kit ganz einfach vertrauenswürdige KI-Tools erstellen und bereitstellen.
Offene Lakehouse-Governance mit immer verfügbarem Kontext für Ihre Agenten
Knowledge Catalog ist die KI-gestützte Kontext-Engine für Ihr Lakehouse. Alle Google Cloud- und Drittanbieterdaten werden automatisch katalogisiert, sodass keine manuelle Zusammenstellung mehr erforderlich ist. So erhalten Sie die fundierte Unternehmenswahrheit und die Datenbeziehungen, die für eine zuverlässige agentische KI erforderlich sind.
Kontext über Ihre gesamte Datenlandschaft hinweg aggregieren
Knowledge Catalog beseitigt Datenfragmentierung, indem Metadaten aus Google Cloud, Partnerplattformen und Drittanbieterkatalogen (wie Atlan, Collibra und Datahub) automatisch in einer einzigen, verwalteten Quelle der Wahrheit zusammengeführt werden. Durch die Automatisierung der Ermittlung und Indizierung Ihres gesamten Datenbestands reduzieren Sie das Compliance-Risiko erheblich, eliminieren den manuellen Aufwand für die Datenzuordnung und ermöglichen es Ihren Teams und KI-Systemen, die benötigten Daten sofort zu finden und zu verwenden.
Daten anreichern und durch kontinuierliches Lernen aussagekräftiger machen
Beschleunigen Sie die KI-Bereitschaft und machen Sie die manuelle Datenaufbereitung überflüssig, indem Sie aus unstrukturierten Rohdaten eine sich selbst aktualisierende Karte Ihres Unternehmens erstellen. Durch den Einsatz von Gemini zur Automatisierung der Datenanreicherung (Schemas, Dateien und Logs werden durchsucht, um Assets automatisch zu taggen) erstellen Sie ein zuverlässiges Glossar Ihrer Unternehmensabläufe in natürlicher Sprache. Diese integrierten semantischen Leitplanken und die vorab validierte Logik eliminieren kostspielige Abfragefehler und KI-Halluzinationen. So können sowohl Ihre Analysten als auch autonome KI-Agenten Entscheidungen auf der Grundlage vertrauenswürdiger Daten treffen.
Leistungsstarke Suche und KI-Agenten mit sicherem Abruf
Sie können Ihren KI-Assistenten in weniger als einer Sekunde den exakten Geschäftskontext bereitstellen – sicher und geschützt. Unsere erweiterte Suche verbindet Ihre KI sofort mit den richtigen Informationen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig sorgen strenge Sicherheitsberechtigungen dafür, dass nur Daten angezeigt werden, auf die der Nutzer Zugriff hat. So können Sie mit unseren vordefinierten Data Cloud-Agenten oder dem flexiblen Data Agent Kit ganz einfach vertrauenswürdige KI-Tools erstellen und bereitstellen.
Offene Lakehouse-Governance mit immer verfügbarem Kontext für Ihre Agenten
Knowledge Catalog ist die KI-gestützte Kontext-Engine für Ihr Lakehouse. Alle Google Cloud- und Drittanbieterdaten werden automatisch katalogisiert, sodass keine manuelle Zusammenstellung mehr erforderlich ist. So erhalten Sie die fundierte Unternehmenswahrheit und die Datenbeziehungen, die für eine zuverlässige agentische KI erforderlich sind.
Daten anreichern und durch kontinuierliches Lernen aussagekräftiger machen
Daten anreichern und durch kontinuierliches Lernen aussagekräftiger machen
Beschleunigen Sie die KI-Bereitschaft und machen Sie die manuelle Datenaufbereitung überflüssig, indem Sie aus unstrukturierten Rohdaten eine sich selbst aktualisierende Karte Ihres Unternehmens erstellen. Durch den Einsatz von Gemini zur Automatisierung der Datenanreicherung (Schemas, Dateien und Logs werden durchsucht, um Assets automatisch zu taggen) erstellen Sie ein zuverlässiges Glossar Ihrer Unternehmensabläufe in natürlicher Sprache. Diese integrierten semantischen Leitplanken und die vorab validierte Logik eliminieren kostspielige Abfragefehler und KI-Halluzinationen. So können sowohl Ihre Analysten als auch autonome KI-Agenten Entscheidungen auf der Grundlage vertrauenswürdiger Daten treffen.
Leistungsstarke Suche und KI-Agenten mit sicherem Abruf
Leistungsstarke Suche und KI-Agenten mit sicherem Abruf
Sie können Ihren KI-Assistenten in weniger als einer Sekunde den exakten Geschäftskontext bereitstellen – sicher und geschützt. Unsere erweiterte Suche verbindet Ihre KI sofort mit den richtigen Informationen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig sorgen strenge Sicherheitsberechtigungen dafür, dass nur Daten angezeigt werden, auf die der Nutzer Zugriff hat. So können Sie mit unseren vordefinierten Data Cloud-Agenten oder dem flexiblen Data Agent Kit ganz einfach vertrauenswürdige KI-Tools erstellen und bereitstellen.
Kontext über Ihre gesamte Datenlandschaft hinweg aggregieren
Knowledge Catalog beseitigt Datenfragmentierung, indem Metadaten aus Google Cloud, Partnerplattformen und Drittanbieterkatalogen (wie Atlan, Collibra und Datahub) automatisch in einer einzigen, verwalteten Quelle der Wahrheit zusammengeführt werden. Durch die Automatisierung der Ermittlung und Indizierung Ihres gesamten Datenbestands reduzieren Sie das Compliance-Risiko erheblich, eliminieren den manuellen Aufwand für die Datenzuordnung und ermöglichen es Ihren Teams und KI-Systemen, die benötigten Daten sofort zu finden und zu verwenden.
Daten anreichern und durch kontinuierliches Lernen aussagekräftiger machen
Beschleunigen Sie die KI-Bereitschaft und machen Sie die manuelle Datenaufbereitung überflüssig, indem Sie aus unstrukturierten Rohdaten eine sich selbst aktualisierende Karte Ihres Unternehmens erstellen. Durch den Einsatz von Gemini zur Automatisierung der Datenanreicherung (Schemas, Dateien und Logs werden durchsucht, um Assets automatisch zu taggen) erstellen Sie ein zuverlässiges Glossar Ihrer Unternehmensabläufe in natürlicher Sprache. Diese integrierten semantischen Leitplanken und die vorab validierte Logik eliminieren kostspielige Abfragefehler und KI-Halluzinationen. So können sowohl Ihre Analysten als auch autonome KI-Agenten Entscheidungen auf der Grundlage vertrauenswürdiger Daten treffen.
Leistungsstarke Suche und KI-Agenten mit sicherem Abruf
Sie können Ihren KI-Assistenten in weniger als einer Sekunde den exakten Geschäftskontext bereitstellen – sicher und geschützt. Unsere erweiterte Suche verbindet Ihre KI sofort mit den richtigen Informationen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig sorgen strenge Sicherheitsberechtigungen dafür, dass nur Daten angezeigt werden, auf die der Nutzer Zugriff hat. So können Sie mit unseren vordefinierten Data Cloud-Agenten oder dem flexiblen Data Agent Kit ganz einfach vertrauenswürdige KI-Tools erstellen und bereitstellen.
Analytische und operative Daten für Echtzeit-Anwendungen mit KI-Agenten kombinieren
Das grenzenlose Lakehouse von Google Cloud schließt die Lücke zwischen Transaktionssystemen in Echtzeit und analytischer Intelligenz. Wenn Sie Ihre aktiven Datenbanken direkt mit Ihrer Analyse-Engine verbinden, können Sie von der einfachen Analyse historischer Berichte zu sofortigen, automatisierten operativen Maßnahmen übergehen.
Jetzt neu: Spanner Omni
Spanner Omni bringt die „unkaputtbare“ DNA von Google Spanner (sie kann Hochverfügbarkeit bei zonaler und regionaler, starker Konsistenz und praktisch unbegrenzter Skalierbarkeit erreichen) auf Ihre lokale Hardware, Ihre privaten Clouds und jeden Edge-Standort dazwischen.
Lakehouse-Föderation mit AlloyDB
Die Lakehouse Federation for AlloyDB ermöglicht Echtzeit-Geschäftseinblicke, da Ihre Transaktionssysteme Data Warehouses direkt abfragen können, ohne dass Daten aufwendig verschoben werden müssen. Das macht Datensilos und teure Infrastruktur überflüssig. Ihr Team kann schneller datengestützte Entscheidungen treffen und dabei sowohl Betriebs- als auch Verlaufsdaten nutzen.
Lakehouse-Föderation mit AlloyDB
Lakehouse-Föderation mit AlloyDB
Die Lakehouse Federation for AlloyDB ermöglicht Echtzeit-Geschäftseinblicke, da Ihre Transaktionssysteme Data Warehouses direkt abfragen können, ohne dass Daten aufwendig verschoben werden müssen. Das macht Datensilos und teure Infrastruktur überflüssig. Ihr Team kann schneller datengestützte Entscheidungen treffen und dabei sowohl Betriebs- als auch Verlaufsdaten nutzen.
Analytische und operative Daten für Echtzeit-Anwendungen mit KI-Agenten kombinieren
Das grenzenlose Lakehouse von Google Cloud schließt die Lücke zwischen Transaktionssystemen in Echtzeit und analytischer Intelligenz. Wenn Sie Ihre aktiven Datenbanken direkt mit Ihrer Analyse-Engine verbinden, können Sie von der einfachen Analyse historischer Berichte zu sofortigen, automatisierten operativen Maßnahmen übergehen.
Lakehouse-Föderation mit AlloyDB
Lakehouse-Föderation mit AlloyDB
Die Lakehouse Federation for AlloyDB ermöglicht Echtzeit-Geschäftseinblicke, da Ihre Transaktionssysteme Data Warehouses direkt abfragen können, ohne dass Daten aufwendig verschoben werden müssen. Das macht Datensilos und teure Infrastruktur überflüssig. Ihr Team kann schneller datengestützte Entscheidungen treffen und dabei sowohl Betriebs- als auch Verlaufsdaten nutzen.
Jetzt neu: Spanner Omni
Spanner Omni bringt die „unkaputtbare“ DNA von Google Spanner (sie kann Hochverfügbarkeit bei zonaler und regionaler, starker Konsistenz und praktisch unbegrenzter Skalierbarkeit erreichen) auf Ihre lokale Hardware, Ihre privaten Clouds und jeden Edge-Standort dazwischen.
Lakehouse-Föderation mit AlloyDB
Die Lakehouse Federation for AlloyDB ermöglicht Echtzeit-Geschäftseinblicke, da Ihre Transaktionssysteme Data Warehouses direkt abfragen können, ohne dass Daten aufwendig verschoben werden müssen. Das macht Datensilos und teure Infrastruktur überflüssig. Ihr Team kann schneller datengestützte Entscheidungen treffen und dabei sowohl Betriebs- als auch Verlaufsdaten nutzen.
Kundenberichte
Was ist das grenzenlose Lakehouse von Google Cloud und wie funktioniert es?
Das grenzenlose Lakehouse von Google Cloud ist eine offene, dezentrale Datenarchitektur, die auf Apache Iceberg basiert. Sie ermöglicht es Analyse-Engines und KI-Agenten, cloudübergreifende, lokale und SaaS-Daten direkt abzufragen, zu analysieren und darauf zu reagieren, ohne dass Daten verschoben oder ETL-Pipelines verwendet werden müssen. Dabei wird die analytische Rechenleistung vom zugrunde liegenden Speicher entkoppelt und der offene Iceberg REST-Katalogstandard verwendet, um Tabellenschemas über verteilte Clouds hinweg zu synchronisieren. Ausführungs-Engines wie BigQuery und Managed Service for Apache Spark führen vektorisierte Abfragen und In-Place-KI-Funktionen für Remote-Daten aus. So werden verteilte Unternehmensdatenbestände in ein einziges, einheitliches System of Action umgewandelt, ohne dass Teams physische Dateien migrieren müssen.
Wie funktioniert die Katalogföderation mit AWS Glue, Databricks Unity und Snowflake Horizon?
Die Multi-Cloud-Katalogföderation im grenzenlosen Lakehouse nutzt den offenen Apache Iceberg REST-Katalogstandard, um eine sichere, bidirektionale Metadatenermittlung und -ausführung in AWS Glue, Databricks Unity Catalog und Snowflake Horizon Catalog zu ermöglichen. Anstatt zugrunde liegende Datasets zu kopieren, lesen Abfrage-Engines Tabellenschemas und Manifestdateien remote über sichere Endpunkte. Dadurch können BigQuery, Managed Service for Apache Spark und Open-Source-Engines Multi-Cloud-Tabellen direkt abfragen und gleichzeitig eine einheitliche Governance für unterschiedliche Objektspeicher aufrechterhalten.
Wie funktioniert die Zero-Copy-SaaS-Integration für Anwendungen wie SAP, Salesforce und Workday?
Die Zero-Copy-SaaS-Integration erweitert das grenzenlose Lakehouse direkt auf die Anwendungsebene des Unternehmens. So kann BigQuery Echtzeitabfragen für aktive Transaktionssysteme wie SAP, Salesforce und Workday ausführen, ohne ETL-Pipelines erstellen zu müssen. Durch die Abfrage von Daten an ihrem ursprünglichen Speicherort können Unternehmen Pipeline-Latenzen und Fehler bei der Datensynchronisierung vermeiden. Diese direkte Verbindung ermöglicht es auch, KI-Funktionen von BigQuery direkt auf Live-ERP-, CRM- und HR-Daten auszuführen, was die domänenübergreifende Unternehmensanalyse optimiert.
Wie werden transaktionale Datenbanken wie Spanner und AlloyDB in das grenzenlose Lakehouse eingebunden?
Transaktionale Datenbanken werden über Spanner Omni, das in Multi-Cloud-Umgebungen außerhalb von Google Cloud ausgeführt wird, und Lakehouse Federation for AlloyDB in das grenzenlose Lakehouse eingebunden. Diese bidirektionale Brücke ermöglicht es operativen Systemen, analytische Lakehouse-Daten direkt abzufragen, ohne auf Batch-Synchronisierungen warten zu müssen. So können Entwickler und Data Engineers Live-Transaktionsdatensätze mit Petabytes an historischen Analysedaten in Echtzeit zusammenführen und so operative Anwendungen mit niedriger Latenz und Echtzeit-Dashboards unterstützen.
Wie unterstützt das grenzenlose Lakehouse KI-Agenten und verhindert Halluzinationen?
Das grenzenlose Lakehouse verbindet autonome Reasoning-Agents mit dem Knowledge Catalog, einer immer aktiven Kontext-Engine, die präzise Geschäftsmetadaten, Herkunft und semantische Definitionen bereitstellt, ohne Quelldaten zu verschieben. Durch die Bereitstellung präziser, vorgefilterter Geschäftskontexte in LLM-Prompts kann die Architektur Halluzinationen des Modells verhindern und unnötige Reasoning-Schleifen der KI-Agenten eliminieren. Diese semantische Fundierung verbessert die Accuracy der Antworten für autonome Agenten wie Gemini Enterprise und reduziert gleichzeitig den Tokenverbrauch.
Welche wirtschaftlichen und leistungstechnischen Vorteile bietet die grenzenlose Lakehouse-Architektur?
Das grenzenlose Lakehouse senkt die Gesamtbetriebskosten (TCO) und bietet Vorhersehbarkeit durch die Verwendung von Cross-Cloud Interconnects mit Pauschalpreisen, die variable Kosten für ausgehenden Traffic für AWS-Daten eliminieren. Um die Abfrageleistung in verteilten Clouds zu maximieren, kombiniert das System intelligentes cloudübergreifendes lokales Caching mit der vektorisierten Ausführungs-Engine von BigQuery und liefert so Antwortzeiten von unter einer Sekunde. Durch den Ersatz von doppeltem Speicher und fragilen ETL-Berechnungen können Unternehmen ihre Ausgaben für die Cloud-Infrastruktur und den Betriebsaufwand erheblich reduzieren.
