借助 Google Cloud 无边界 Lakehouse，激活您的数据，无论数据位于何处
借助 Google Cloud 无边界 Lakehouse，激活您的数据，无论数据位于何处
事实上，您的数据无处不在，可能在 Google、AWS 和 Azure 等其他云平台，也可能在您的 SaaS 应用中。无边界 Lakehouse 基于开放的 Apache Iceberg 构建，并连接到本地和跨云的运营系统，让您可以在数据所在的位置激活数据，而无需移动数据。
双向目录互操作性
双向目录互操作性
让分析师和对话智能体能够即时查询和处理多云数据，无论数据实际位于何处，从而消除构建和维护传统 ETL 流水线的开销。该架构基于开放的 Iceberg REST 目录构建，可在 AWS Glue、Databricks Unity 和 Snowflake Horizon 之间实现安全的双向目录联合（现已推出预览版），为 BigQuery、Managed Service for Apache Spark 以及任何与 Iceberg 兼容的引擎提供统一的实时分析洞见。
无需从 SaaS 应用复制数据
无需从 SaaS 应用复制数据
打破 SaaS 数据孤岛，为 AI 战略提供支持，同时避免数据移动带来的风险、延迟或成本。通过将湖仓一体直接扩展到应用层，您可以实现与 SAP、Salesforce 和 Workday 等核心企业系统的安全、零复制集成。这让 BigQuery 可以实时查询事务数据，无需复杂的 ETL 流水线，同时让您能够直接在源数据上就地运行 BigQuery 强大的 AI 引擎。最终，您可以获得跨财务、人力资源和客户运营的统一安全基础，从而显著缩短决策时间并降低总拥有成本。
获得 Apache Iceberg 的开放性以及企业级存储管理
企业数据的未来不仅仅是存储，而是要立即采取行动。无边界的 Lakehouse 让分析师和智能体能够安全地分析和处理数据，无论数据位于何处。您的企业无需维护缓慢而昂贵的数据复制项目，从而能够实时自信地做出更快的自动化决策，同时控制云预算。
将 Google AI 直接引入 AWS 和 Azure 数据
消除多云税，加速数据战略。无边界 Lakehouse 提供可预测的固定费率经济效益，以及受 SLA 保护的专用 Partner Cross-Cloud Interconnect 连接，可消除 AWS 数据的可变出站流量费用。通过将智能跨云缓存与 BigQuery 的向量化处理、Spark 的 Lightning Engine 运行时和原生多模态 AI 函数相结合，您可以安全地分析拍字节级的远程数据，实现亚秒级性能，而无需重复、昂贵的传输或性能权衡。
双向目录互操作性
让分析师和对话智能体能够即时查询和处理多云数据，无论数据实际位于何处，从而消除构建和维护传统 ETL 流水线的开销。该架构基于开放的 Iceberg REST 目录构建，可在 AWS Glue、Databricks Unity 和 Snowflake Horizon 之间实现安全的双向目录联合（现已推出预览版），为 BigQuery、Managed Service for Apache Spark 以及任何与 Iceberg 兼容的引擎提供统一的实时分析洞见。
无需从 SaaS 应用复制数据
打破 SaaS 数据孤岛，为 AI 战略提供支持，同时避免数据移动带来的风险、延迟或成本。通过将湖仓一体直接扩展到应用层，您可以实现与 SAP、Salesforce 和 Workday 等核心企业系统的安全、零复制集成。这让 BigQuery 可以实时查询事务数据，无需复杂的 ETL 流水线，同时让您能够直接在源数据上就地运行 BigQuery 强大的 AI 引擎。最终，您可以获得跨财务、人力资源和客户运营的统一安全基础，从而显著缩短决策时间并降低总拥有成本。
获得 Apache Iceberg 的开放性以及企业级存储管理
企业数据的未来不仅仅是存储，而是要立即采取行动。无边界的 Lakehouse 让分析师和智能体能够安全地分析和处理数据，无论数据位于何处。您的企业无需维护缓慢而昂贵的数据复制项目，从而能够实时自信地做出更快的自动化决策，同时控制云预算。
双向目录互操作性
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让分析师和对话智能体能够即时查询和处理多云数据，无论数据实际位于何处，从而消除构建和维护传统 ETL 流水线的开销。该架构基于开放的 Iceberg REST 目录构建，可在 AWS Glue、Databricks Unity 和 Snowflake Horizon 之间实现安全的双向目录联合（现已推出预览版），为 BigQuery、Managed Service for Apache Spark 以及任何与 Iceberg 兼容的引擎提供统一的实时分析洞见。
无需从 SaaS 应用复制数据
无需从 SaaS 应用复制数据
打破 SaaS 数据孤岛，为 AI 战略提供支持，同时避免数据移动带来的风险、延迟或成本。通过将湖仓一体直接扩展到应用层，您可以实现与 SAP、Salesforce 和 Workday 等核心企业系统的安全、零复制集成。这让 BigQuery 可以实时查询事务数据，无需复杂的 ETL 流水线，同时让您能够直接在源数据上就地运行 BigQuery 强大的 AI 引擎。最终，您可以获得跨财务、人力资源和客户运营的统一安全基础，从而显著缩短决策时间并降低总拥有成本。
将 Google AI 直接引入 AWS 和 Azure 数据
消除多云税，加速数据战略。无边界 Lakehouse 提供可预测的固定费率经济效益，以及受 SLA 保护的专用 Partner Cross-Cloud Interconnect 连接，可消除 AWS 数据的可变出站流量费用。通过将智能跨云缓存与 BigQuery 的向量化处理、Spark 的 Lightning Engine 运行时和原生多模态 AI 函数相结合，您可以安全地分析拍字节级的远程数据，实现亚秒级性能，而无需重复、昂贵的传输或性能权衡。
双向目录互操作性
让分析师和对话智能体能够即时查询和处理多云数据，无论数据实际位于何处，从而消除构建和维护传统 ETL 流水线的开销。该架构基于开放的 Iceberg REST 目录构建，可在 AWS Glue、Databricks Unity 和 Snowflake Horizon 之间实现安全的双向目录联合（现已推出预览版），为 BigQuery、Managed Service for Apache Spark 以及任何与 Iceberg 兼容的引擎提供统一的实时分析洞见。
无需从 SaaS 应用复制数据
打破 SaaS 数据孤岛，为 AI 战略提供支持，同时避免数据移动带来的风险、延迟或成本。通过将湖仓一体直接扩展到应用层，您可以实现与 SAP、Salesforce 和 Workday 等核心企业系统的安全、零复制集成。这让 BigQuery 可以实时查询事务数据，无需复杂的 ETL 流水线，同时让您能够直接在源数据上就地运行 BigQuery 强大的 AI 引擎。最终，您可以获得跨财务、人力资源和客户运营的统一安全基础，从而显著缩短决策时间并降低总拥有成本。
BigQuery 和 Managed Spark 等差异化引擎
Google Cloud Lakehouse 提供托管式 Apache Iceberg，可在 BigQuery 和 Spark 之间实现真正的读/写互操作性。利用 BigQuery 和 Google Managed Service for Apache Spark 的性价比和规模，以及灵活的存储，加速多模态分析和数据科学智能体工作负载。
Iceberg 上的高级 BigQuery 工作负载
借助安全统一的平台，让您的团队能够实时同步数据，避免代价高昂的处理延迟，从而做出快速的业务决策。通过使用 BigQuery 对象引用无缝整合结构化业务指标和非结构化资产，您可以解锁高级分析和新一代 AI，从而立即获得竞争优势。
利用 Managed Service for Apache Spark 加速数据科学
直接在湖仓一体上运行 Apache Spark，性能最高可提升到 4.9 倍，为您的数据科学计划注入强大动力。这项托管式服务由 Lightning Engine 提供支持，消除了复杂的基础设施管理，让数据科学家能够以创纪录的速度训练模型和分析海量数据集。通过将闪电般的处理速度与对湖仓一体数据的直接、安全访问相结合，您可以大幅缩短团队获取分析洞见的时间，并降低机器学习开发成本。
利用 Managed Service for Apache Spark 加速数据科学
利用 Managed Service for Apache Spark 加速数据科学
直接在湖仓一体上运行 Apache Spark，性能最高可提升到 4.9 倍，为您的数据科学计划注入强大动力。这项托管式服务由 Lightning Engine 提供支持，消除了复杂的基础设施管理，让数据科学家能够以创纪录的速度训练模型和分析海量数据集。通过将闪电般的处理速度与对湖仓一体数据的直接、安全访问相结合，您可以大幅缩短团队获取分析洞见的时间，并降低机器学习开发成本。
BigQuery 和 Managed Spark 等差异化引擎
Google Cloud Lakehouse 提供托管式 Apache Iceberg，可在 BigQuery 和 Spark 之间实现真正的读/写互操作性。利用 BigQuery 和 Google Managed Service for Apache Spark 的性价比和规模，以及灵活的存储，加速多模态分析和数据科学智能体工作负载。
利用 Managed Service for Apache Spark 加速数据科学
利用 Managed Service for Apache Spark 加速数据科学
直接在湖仓一体上运行 Apache Spark，性能最高可提升到 4.9 倍，为您的数据科学计划注入强大动力。这项托管式服务由 Lightning Engine 提供支持，消除了复杂的基础设施管理，让数据科学家能够以创纪录的速度训练模型和分析海量数据集。通过将闪电般的处理速度与对湖仓一体数据的直接、安全访问相结合，您可以大幅缩短团队获取分析洞见的时间，并降低机器学习开发成本。
Iceberg 上的高级 BigQuery 工作负载
借助安全统一的平台，让您的团队能够实时同步数据，避免代价高昂的处理延迟，从而做出快速的业务决策。通过使用 BigQuery 对象引用无缝整合结构化业务指标和非结构化资产，您可以解锁高级分析和新一代 AI，从而立即获得竞争优势。
利用 Managed Service for Apache Spark 加速数据科学
直接在湖仓一体上运行 Apache Spark，性能最高可提升到 4.9 倍，为您的数据科学计划注入强大动力。这项托管式服务由 Lightning Engine 提供支持，消除了复杂的基础设施管理，让数据科学家能够以创纪录的速度训练模型和分析海量数据集。通过将闪电般的处理速度与对湖仓一体数据的直接、安全访问相结合，您可以大幅缩短团队获取分析洞见的时间，并降低机器学习开发成本。
通过持续学习丰富数据并生成意义
通过持续学习丰富数据并生成意义
将原始的非结构化数据转化为可自动更新的业务地图，加快 AI 就绪速度并消除手动整理工作。通过利用 Gemini 自动实现数据丰富化（挖掘架构、文件和日志以自动标记资产），您可以建立企业运营的可信自然语言词汇表。这些内置的语义护栏和预先验证的逻辑可消除代价高昂的查询错误和 AI 幻觉，使分析师和自主智能体都能根据可信数据做出决策。
利用安全检索功能，增强搜索能力并释放智能体的强大力量
利用安全检索功能，增强搜索能力并释放智能体的强大力量
在不到一秒的时间内，安全可靠地为您的 AI 助理提供所需的准确业务背景信息。我们的高级搜索功能可立即将您的 AI 连接到正确的信息，以做出准确的决策，而严格的安全权限可确保 AI 只能看到其有权访问的数据。这样，您就可以使用我们预构建的 Data Cloud 智能体或灵活的 Data Agent Kit，轻松构建和部署值得信赖的 AI 工具。
开放式湖仓一体治理，为智能体提供始终可用的上下文
Knowledge Catalog 是 AI 驱动的上下文引擎，适用于您的湖仓一体。它会自动编目所有 Google Cloud 和第三方数据，无需手动整理，即可提供可靠的智能体 AI 所需的企业真实数据和数据关系。
跨数据资产汇总上下文
Knowledge Catalog 通过自动将来自 Google Cloud、合作伙伴平台和第三方目录（如 Atlan、Collibra 和 Datahub）的元数据统一到一个可管控的单一可信来源中，消除了数据碎片化。通过自动发现和索引整个数据足迹，您可以大幅降低合规风险，消除手动数据映射开销，并帮助您的团队和 AI 系统即时找到并信任所需的数据。
通过持续学习丰富数据并生成意义
将原始的非结构化数据转化为可自动更新的业务地图，加快 AI 就绪速度并消除手动整理工作。通过利用 Gemini 自动实现数据丰富化（挖掘架构、文件和日志以自动标记资产），您可以建立企业运营的可信自然语言词汇表。这些内置的语义护栏和预先验证的逻辑可消除代价高昂的查询错误和 AI 幻觉，使分析师和自主智能体都能根据可信数据做出决策。
利用安全检索功能，增强搜索能力并释放智能体的强大力量
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开放式湖仓一体治理，为智能体提供始终可用的上下文
Knowledge Catalog 是 AI 驱动的上下文引擎，适用于您的湖仓一体。它会自动编目所有 Google Cloud 和第三方数据，无需手动整理，即可提供可靠的智能体 AI 所需的企业真实数据和数据关系。
通过持续学习丰富数据并生成意义
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利用安全检索功能，增强搜索能力并释放智能体的强大力量
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跨数据资产汇总上下文
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结合分析数据和运营数据打造实时智能体应用
Google Cloud 无边界 Lakehouse 弥合了实时事务系统与分析智能之间的鸿沟。通过将活跃数据库直接连接到分析引擎，您可以从单纯分析历史报告转变为触发即时、自动化的运营操作。
全新推出 Spanner Omni
Spanner Omni 将 Google Spanner 的“坚不可摧”DNA 带到您的本地硬件、私有云和所有边缘，可实现可用区级和区域级高可用性、强一致性和几乎无限的扩缩能力。
使用 AlloyDB 实现湖仓一体联邦
借助 Lakehouse Federation for AlloyDB，您的事务系统可以直接查询数据仓库，无需进行成本高昂的数据移动，从而实现实时业务分析洞见。这消除了数据孤岛和昂贵的基础设施，使您的团队能够同时使用运营数据和历史数据，更快地做出数据驱动型决策。
使用 AlloyDB 实现湖仓一体联邦
使用 AlloyDB 实现湖仓一体联邦
借助 Lakehouse Federation for AlloyDB，您的事务系统可以直接查询数据仓库，无需进行成本高昂的数据移动，从而实现实时业务分析洞见。这消除了数据孤岛和昂贵的基础设施，使您的团队能够同时使用运营数据和历史数据，更快地做出数据驱动型决策。
结合分析数据和运营数据打造实时智能体应用
Google Cloud 无边界 Lakehouse 弥合了实时事务系统与分析智能之间的鸿沟。通过将活跃数据库直接连接到分析引擎，您可以从单纯分析历史报告转变为触发即时、自动化的运营操作。
使用 AlloyDB 实现湖仓一体联邦
使用 AlloyDB 实现湖仓一体联邦
借助 Lakehouse Federation for AlloyDB，您的事务系统可以直接查询数据仓库，无需进行成本高昂的数据移动，从而实现实时业务分析洞见。这消除了数据孤岛和昂贵的基础设施，使您的团队能够同时使用运营数据和历史数据，更快地做出数据驱动型决策。
全新推出 Spanner Omni
Spanner Omni 将 Google Spanner 的“坚不可摧”DNA 带到您的本地硬件、私有云和所有边缘，可实现可用区级和区域级高可用性、强一致性和几乎无限的扩缩能力。
使用 AlloyDB 实现湖仓一体联邦
借助 Lakehouse Federation for AlloyDB，您的事务系统可以直接查询数据仓库，无需进行成本高昂的数据移动，从而实现实时业务分析洞见。这消除了数据孤岛和昂贵的基础设施，使您的团队能够同时使用运营数据和历史数据，更快地做出数据驱动型决策。
