Datenanalyse

Dokumentation und Ressourcen, mit denen Sie das Potenzial Ihrer Daten ausschöpfen und sie mit Google Cloud -Produkten in verwertbare KI-Erkenntnisse umwandeln können.

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Datenanalysen in Google Cloud

Lesen Sie die Dokumentation und Artikel im Cloud Architecture Center zu Produkten, Funktionen und Verfahren für Datenanalyse.
Hier erfahren Sie, wie BigQuery Unternehmen dabei hilft, Einblicke in ihre Daten zu erhalten.
Planen Sie Ihren Ansatz mit Ressourcen des Architecture Center für eine Vielzahl von Daten- und Analysethemen.
Planen Sie, wie Sie ein Analytics Lakehouse zum Speichern, Verarbeiten und Aktivieren von Daten entwerfen.

Schulungen, Blogartikel und mehr

Rufen Sie Schulungskurse, Blogartikel und andere zugehörige Ressourcen auf.
Lernen Sie Google Cloud Technologien kennen, die für die Rolle als Fachkraft für Datenanalyse unerlässlich sind.
Hier erfahren Sie, wie Sie Daten in Looker analysieren und Self-Service-Analysen für Ihre Nutzer einrichten.
Wählen Sie die Dienste aus, mit denen Sie Ihre Daten- und Analysearbeitslasten ausführen möchten.

Produkte für die Datenanalyse nach Anwendungsfall

Maximieren Sie Bereiche oder verwenden Sie den Filter, um Produkte und Anleitungen für typische Anwendungsfälle zu finden.

Nutzen Sie eine serverlose, kosteneffiziente Multi-Cloud-Plattform für Daten und KI, mit der Sie wertvolle Geschäftsinformationen aus Big Data gewinnen können. Die Plattform basiert auf Gemini.

Analysieren Sie Ihre Daten in einer vollständig verwalteten, hoch skalierbaren Datenplattform mit integriertem maschinellen Lernen (ML).

Sie erhalten Business Intelligence in Echtzeit, die auf regulierten Daten basiert, wiederholbare Analysen ermöglicht und ein umfassendes Verständnis der Daten fördert.

Sie können Ihre Investitionen in Datenanalyse maximieren, wenn Sie analytische Abfragen in großen Datenmengen ausführen.
Auf die aktuelle, vertrauenswürdige Version Ihrer Daten zugreifen, sie analysieren und darauf reagieren.
Beeindruckende Datenpräsentationen für bessere Geschäftsentscheidungen

Den gesamten Datenlebenszyklus verwalten und die Verwaltung, Ermittlung, Steuerung und Freigabe von Daten und KI-Assets erleichtern.

Intelligentes Datenmanagement mit einheitlichen Metadaten, Governance und Sicherheitsrichtlinien ermöglichen.
Sie können Daten und Statistiken in großem Umfang über Organisationsgrenzen hinweg mit einem robusten Sicherheits- und Datenschutz-Framework teilen.
Vereinheitlichen Sie verteilte Daten, automatisieren Sie Datenverwaltung und Data Governance und ermöglichen Sie die Datenermittlung und Qualitätsprüfungen für verschiedene Google Cloud und Drittanbieterquellen.
Sensible Daten ermitteln und entfernen
Daten mit einem vollständig verwalteten, skalierbaren Dienst für die Datenermittlung und Metadatenverwaltung finden und analysieren. (verworfen)

Daten aus verschiedenen Datenquellen skalierbar und sicher aufnehmen, transformieren und laden sowie eine End-to-End-Orchestrierung für das Unternehmen erstellen.

Datenaufnahme in BigQuery im großen Maßstab automatisieren, ohne Code schreiben zu müssen, entweder nach Zeitplan oder ad hoc.
Workflows mit einem vollständig verwalteten Orchestrierungsdienst auf der Grundlage von Apache Airflow erstellen, planen, beobachten und verwalten.
Datenpipelines mithilfe einer vollständig verwalteten, codefreien Datenintegration mit grafischer Benutzeroberfläche schnell erstellen und verwalten.
Mit Dataform erhalten Sie eine End-to-End-Lösung, mit der Datenteams SQL-Pipelines in BigQuery erstellen, versionieren und orchestrieren können.
Verwenden Sie einen serverlosen, nutzerfreundlichen CDC- (Change Data Capture-) und Replikationsdienst für die Datenerfassung in Echtzeit.
Daten zwischen Cloud-Speicherdiensten wie AWS S3 und Cloud Storage übertragen
Mithilfe eines rackfähigen Speichers große Datenmengen zu Google Cloud übertragen

Migrieren Sie Ihr Lakehouse oder Data Warehouse zu BigQuery mit benutzerfreundlichen Tools, die auf Gemini basieren und Sie in jeder Migrationsphase unterstützen.

Hier finden Sie allgemeine Konzepte und ein Framework, mit dem Sie Ihre Migration zu BigQuery organisieren und strukturieren können.
Informationen zum BigQuery Migration Service, einer umfassenden Lösung für die Migration Ihres Data Warehouse oder Lakehouse zu BigQuery.

Nutzen Sie die Möglichkeiten von Daten – von der robusten Batchverarbeitung mit verwaltetem Apache Spark und Apache Hadoop bis hin zur dynamischen Echtzeit-Streamverarbeitung mit serverlosen, skalierbaren Pipelines mit Apache Beam.

Pipelines für die Batch- und Streamdatenverarbeitung in Echtzeit entwickeln
Batchverarbeitung, Abfragen und Streaming mit einem verwalteten Apache Spark- und Apache Hadoop-Dienst durchführen.
Mit Serverless for Apache Spark können Sie Apache Spark-Batcharbeitslasten ausführen, ohne Ihren eigenen Cluster bereitstellen und verwalten zu müssen.
Ein vollständig verwalteter Apache Hive-Metastore (HMS), der auf Google Cloudausgeführt wird.

Ereignisstreams in Echtzeit aufnehmen, verarbeiten und analysieren und umsetzbare Echtzeitinformationen generieren.

Pipelines für die Batch- und Streamdatenverarbeitung in Echtzeit entwickeln
Verwenden Sie einen verwalteten Cloud-Dienst, mit dem Sie Apache Kafka-Streams direkt in Google Cloudaufnehmen können.
Ereignisstreams jeder Größe von überall aufnehmen

Die Leistungsfähigkeit von generativer KI und Machine Learning lässt sich nahtlos in Ihre Daten einbinden, um tiefere Einblicke zu gewinnen.

ML-Modelle (Machine Learning) direkt mit SQL-Abfragen erstellen und trainieren.
Vollständige Pipelines für maschinelles Lernen (ML) bereitstellen und verwalten.
KI-basierte Unterstützung für die Arbeit mit Ihren Daten in BigQuery
KI-basierte Unterstützung bei der Arbeit mit Ihren Daten in Looker
Generative KI mit einer vollständig verwalteten, einheitlichen KI-Entwicklungsplattform erstellen und verwenden
Indexierte Blockchain-Daten, die über BigQuery für eine einfache Analyse mit SQL zur Verfügung gestellt werden
Mit Referenzarchitekturen, Inhalten für die Bereitstellung von Paketlösungen und Integrationsdiensten können Sie schnell mit Ihrer Daten- und KI-Cloud-Reise beginnen.
Informationen zur Google Earth Engine, einem Dienst zur Verarbeitung raumbezogener Daten Mit Earth Engine können Sie raumbezogene Verarbeitungen im großen Maßstab mithilfe von Google Cloudausführen.
Verwenden Sie eine End-to-End-Lösung, die eine skalierbare und nahtlose Verbindung zwischen der Fertigungsebene und der Cloud ermöglicht.