利用 Google Cloud 智能分析解决方案推动创新

Google Cloud Smart Analytics 是一个灵活、开放且安全的数据分析平台,提供了成为智能驱动型组织的简单方法。它建立在 Google 在 AI 和构建互联网规模服务方面数十年的创新基础上,并基于为 Google 服务(例如搜索、Gmail、地图、YouTube)提供支持的经过验证且可靠的相同技术原则。组织选择 Google Cloud 来构建数据云,以推动数据驱动型转型。

数据和 AI 的力量

组织正在寻找革新客户体验、增加收入并减少开支的新机会。在所有行业中,领先者都在使用数据和 AI 作为战略资产,以在经济形势不明确的时期确保业务成果。了解如何借助数据云的最新创新,通过数据和 AI 发掘价值。

聆听 Google Cloud 高管介绍如何通过数据和 AI 解决新时代的创新和效率问题

挖掘大数据的潜能。重新构想您的业务。

数据分析解决方案 Google Cloud 如何帮助您实现业务转型 主要业务使用场景和使用入门
数据仓库现代化改造
迁移企业数据仓库

使用 BigQuery 简化迁移路径并从任何本地或云数据仓库进行现代化改造。利用内置的机器学习和强大的多云功能,解决当今极具挑战性的需求,并扩大您的业务规模。

数据湖现代化改造
充分利用您的数据湖

让您的团队可以安全而经济地提取、存储和分析大量多样化、全保真的数据。 使用 Dataproc 进行数据湖现代化改造、ETL 以及确保数据科学安全。借助 Dataplex,您可以通过统一的控制措施集中发现、管理、监控和治理数据湖、数据仓库和数据集市中的数据

流式分析
利用实时数据获得竞争优势

实时提取、处理和分析事件流,以使数据更加实用,并使数据在生成时就能访问。 Dataflow 统一了流式数据分析和批量数据分析,并构建了统一的数据流水线。Pub/Sub 每秒注入数亿个事件。Datastream 将数据从关系型数据库复制BigQuery 中。

数据科学
提高工作效率并更快地获取数据洞见

Google Cloud 为数据科学家提供了从数据中发掘价值所需的工具。借助自动扩缩的无服务器 Spark(与 Google 原生工具和开源工具集成),提高开发者的工作效率。 根据需要跨所有使用场景(包括 ETL、数据科学和数据探索)开发和运行 Spark。

商业智能
利用及时、值得信赖的数据助力更多用户

使用 LookerBigQuery 制定策略,实现商业智能的现代化改造,将数据作为业务转型的中心。通过开发创新的新方法来使用数据来通知或自动化您的决策,从而提供高价值的用户体验并转变您的业务流程。

营销分析
利用数据提升营销效果

通过将您的 Google Ads、Google Analytics(分析)和其他营销和业务数据导入 BigQuery 来构建营销数据仓库,您可以在 BigQuery 中执行性能数据分析并构建预测性受众群体以提高营销投资回报率。使用 LookerLooker Studio 构建交互式信息中心,以更快地做出业务决策。

地理空间分析
找出基于位置的工作负载的价值

重新构想地理空间关系和数据分析如何通过基于 BigQueryEarth EngineGoogle Maps Platform 等出类拔萃的 Google 产品构建的独特、强大、全面的平台解决方案,帮助您的企业实现更加繁荣、可持续发展的未来。

数据集
利用预构建的数据集增强您的分析和 AI 功能

BigQuery 中使用外部数据增强分析或 AI 计划时,增加数据资产的价值。发现并访问来自 Google、公共或商业提供商的独特且有价值的数据集和预构建的解决方案。使用 BigQuery 的数据交换服务 Analytics Hub 安全地跨组织共享和交换数据资产。

迁移企业数据仓库

使用 BigQuery 简化迁移路径并从任何本地或云数据仓库进行现代化改造。利用内置的机器学习和强大的多云功能,解决当今极具挑战性的需求,并扩大您的业务规模。

充分利用您的数据湖

让您的团队可以安全地提取、存储和分析大量多样化、全保真的数据,而且经济实惠。 使用 Dataproc 进行数据湖现代化改造、ETL 以及确保数据科学安全。借助 Dataplex,您可以通过统一的控制措施集中发现、管理、监控和治理数据湖、数据仓库和数据集市中的数据

利用实时数据获得竞争优势

实时注入、处理和分析事件流,以使数据更加实用,并使数据在生成时就能访问。Dataflow 统一了流式数据分析和批量数据分析,并构建了统一的数据流水线。Pub/Sub 每秒注入数亿个事件。Datastream 将数据从关系型数据库复制BigQuery 中。

提高工作效率并更快地获取数据洞见

Google Cloud 为数据科学家提供了从数据中发掘价值所需的工具。借助自动扩缩的无服务器 Spark(与 Google 原生工具和开源工具集成),提高开发者的工作效率。 根据需要跨所有使用场景(包括 ETL、数据科学和数据探索)开发和运行 Spark。

利用及时、值得信赖的数据助力更多用户

使用 LookerBigQuery 制定策略,实现商业智能的现代化改造,将数据作为业务转型的中心。通过开发创新的新方法来使用数据来通知或自动化您的决策,从而提供高价值的用户体验并转变您的业务流程。

利用数据提升营销效果

通过将您的 Google Ads、Google Analytics(分析)和其他营销和业务数据导入 BigQuery 来构建营销数据仓库,您可以在 BigQuery 中执行性能数据分析并构建预测性受众群体以提高营销投资回报率。使用 LookerLooker Studio 构建交互式信息中心,以更快地做出业务决策。

找出基于位置的工作负载的价值

重新构想地理空间关系和数据分析如何通过基于 BigQueryEarth EngineGoogle Maps Platform 等出类拔萃的 Google 产品构建的独特、强大、全面的平台解决方案,帮助您的企业实现更加繁荣、可持续发展的未来。

利用预构建的数据集增强您的分析和 AI 功能

BigQuery 中使用外部数据增强分析或 AI 计划时,增加数据资产的价值。发现并访问来自 Google、公共或商业提供商的独特且有价值的数据集和预构建的解决方案。使用 BigQuery 的数据交换服务 Analytics Hub 安全地跨组织共享和交换数据资产。

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