Créez un entrepôt de données plus rapide, plus évolutif et optimisé en termes de coûts dans le cloud.
Stockage de données illimité, données sécurisées et accessibles aux équipes réparties dans le monde entier et traitement dynamique de grands ensembles de données en temps réel. Ce ne sont que quelques-uns des avantages liés au passage à un entrepôt de données basé sur le cloud.
En tant que pierre angulaire de la Business Intelligence, BigQuery permet une transformation, une intégration et une analyse ininterrompue des données. Mettez vos projets en marche en un rien de temps. Modernisez votre infrastructure de données avec la méthodologie de migration éprouvée de Google et nos services.
Rationalisez vos charges de travail et exécutez des analyses avec BigQuery basé sur du ML.
Voyez jusqu'à une diminution de 52% de votre TCO.
Faites confiance à l'infrastructure de cybersécurité nouvelle génération de Big Query pour protéger vos données.
Migration fluide sans temps d'arrêt.
Créez et mettez en œuvre des modèles de ML directement dans votre entrepôt de données avec BigQuery ML. Entraînez des modèles puissants sur des données structurées avec Cloud Machine Learning Engine et l'intégration TensorFlow.
Réduisez le besoin de réécrire le code et fournissez des fonctionnalités SQL avancées avec un dialecte SQL standard conforme à ANSI: 2011 - pris en charge par BigQuery.
Modèles de tarification à la demande ou forfaitaires disponibles pour que vous puissiez choisir le prix qui vous convient le mieux.
Obtenez les ressources dont vous avez besoin, quand vous en avez besoin. Évitez les frais généraux liés à l'infrastructure ou à l'ingénierie système.
Restez à jour avec votre entreprise et prévoyez les résultats commerciaux en temps réel. Découvrez l'API d'insertion de streaming haute vitesse de BigQuery, qui garantit une base puissante pour les analyses en temps réel.
Bénéficiez d'un coût total de possession sur trois ans inférieur de 26% à 34% par rapport aux alternatives d'entrepôt de données Cloud.
Garantissez la sécurité, la gouvernance et la fiabilité grâce aux contrôles de BigQuery et au chiffrement des données par défaut.
Accédez et partagez en toute sécurité des informations analytiques dans votre organisation en quelques clics.
Ajoutez une belle visualisation des données avec des outils de BI comme Looker.
Accélérez jusqu'à 3 fois vos projets de données et d'analyse en automatisant les processus répétés tels que la gestion de la configuration, la gestion des versions, l'orchestration, etc.
Standardisez les structures et les processus et répliquez les projets de données et d'analyse dans toute votre organisation.
Assurez facilement la gouvernance des données.
Obtenez un écosystème DevOps de premier ordre prêt à l'emploi pour vos projets de données et d'analyse.
Cela inclut la stabilité du déploiement, un code déclaratif lisible, une itération rapide, un CI / CD entièrement géré, une infrastructure en tant que code et plus encore.
«Nous voulions vraiment être préparés pour l’avenir dans la manière dont nous procédons à l’analyse des données. Avec beaucoup de flexibilité et l'utilisation de nouvelles technologies. »
Günther Ghijsels
CIO & CDO, Randstad Group Belgique
BigQuery ML enables data scientists and data analysts to build and operationalize ML models on planet-scale structured or semi-structured data, directly inside BigQuery, using simple SQL—in a fraction of the time. Export BigQuery ML models for online prediction into Cloud AI Platform or your own serving layer. Learn more about the models we currently support.
BigQuery BI Engine is a blazing-fast in-memory analysis service for BigQuery that allows users to analyze large and complex datasets interactively with sub-second query response time and high concurrency. BigQuery BI Engine seamlessly integrates with familiar tools like Data Studio and will help accelerate data exploration and analysis for Looker, Sheets, and our BI partners in the coming months.
BigQuery GIS uniquely combines the serverless architecture of BigQuery with native support for geospatial analysis, so you can augment your analytics workflows with location intelligence. Simplify your analyses, see spatial data in fresh ways, and unlock entirely new lines of business with support for arbitrary points, lines, polygons, and multi-polygons in common geospatial data formats.
Un plan de mise en œuvre créé lors de la phase de pré-étude avec les parties prenantes du client.
Les points clés traités dans ce document sont
Les pipelines ETL sont testés et livrés avec l'entrepôt de données. En outre, le pipeline ETL doit être évolutif.
La livraison comprend le CI / CD pour les modifications ETL et de schéma de l'entrepôt de données.
L'entrepôt de données sera rapproché de l'entrepôt de données précédent et signé par le client.
Toutes les visualisations fonctionnelles de l'ancien entrepôt de données seront migrées vers le nouvel entrepôt de données et également rapprochées pour garantir que les rapports affichent les mêmes résultats.
La mise en œuvre de Looker peut également être incluse dans ce livrable, ainsi que les meilleures pratiques pertinentes.
Les optimisations des coûts sur BigQuery seront effectuées après l'utilisation du nouvel entrepôt de données.
Des suggestions telles que la conversion à un forfait à tarif fixe peuvent être justifiées si l'utilisation correspond au besoin.
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