Zbuduj szybszą, bardziej skalowalną i zoptymalizowaną kosztowo hurtownię danych w chmurze.
Nieograniczone i bezpieczne przechowywanie danych i ich dostępność dla globalnie rozproszonych zespołów oraz dynamiczne przetwarzanie dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym. To tylko niektóre z korzyści związanych z przejściem do hurtowni danych w chmurze.
Fundament technologiczny Business Intelligence, BigQuery umożliwa nieprzerwane gromadzenie danych, przetwarzanie i ich analizę. Uruchom swoje projekty praktycznie w mgnieniu oka i unowocześnij infrastrukturę do przesyłania i gromadzenia danych, dzięki sprawdzonej technologii Google.
Usprawnij procesy działania i przeprowadź analizy za pomocą BigQuery ML.
Uzyskaj nawet 52% spadek kosztów TCO.
Zaufaj infrastrukturze nowej generacji Big Query z wysokim poziomem cyberbezpieczeństwa, aby zapewnić bezpieczeństwo danych.
Ciesz się płynną migracją bez przestojów.
Twórz i operuj modelami ML bezpośrednio w hurtowni danych za pomocą BigQuery ML. Wykorzystuj zaawansowane modele do zarządzania danymi strukturalnymi dzięki integracji z Cloud Machine Learning Engine i TensorFlow.
Zmniejsz potrzebę przepisywania kodu i zapewnij zaawansowane funkcje SQL dzięki standardowemu dialektowi języka SQL zgodnemu z ANSI: 2011 - obsługiwanemu przez BigQuery.
Plan kosztowy przygotowany na żądanie lub ryczałtowy dopasowany do Twoich potrzeb.
Uzyskaj potrzebne zasoby wtedy, gdy ich potrzebujesz. Pomiń koszty związane z utrzymywaniem infrastruktury lub inżynierią systemu.
Bądź na bieżąco z informacjami o swojej firmie i przewiduj wyniki biznesowe w czasie rzeczywistym. Poznaj interfejs API do szybkiego przesyłania strumieniowego w BigQuery, który zapewnia potężną podstawę do analiz w czasie rzeczywistym.
Skorzystaj z trzyletniego TCO niższego o 26–34% niż alternatywne hurtownie danych w chmurze.
Zapewnij bezpieczeństwo, nadzór i niezawodność dzięki kontrolom dostępu BigQuery i domyślnemu szyfrowaniu danych.
Bezpieczny dostęp i udostępnianie wniosków z analiz w organizacji za pomocą kilku kliknięć.
Możesz też korzystać z wizualizacji wyników analiz za pomocą narzędzi BI, takich jak Looker.
Przyspiesz gromadzenie danych i analizy nawet trzykrotnie, automatyzując powtarzające się procesy, takie jak zarządzanie konfiguracjami (config management), numerowanie wersji, koordynacja, itp.
Ustandaryzuj struktury i procesy oraz replikuj dane i projekty analityczne w całej organizacji.
Zapewnij łatwe zarządzanie danymi.
Wykorzystaj najwyższej klasy ekosystem DevOps do swoich projektów związanych z danymi i analizami.
Jego możliwości obejmują stabilność wdrożenia, czytelny kod deklaracyjny, szybką iterację, zgodność z zasadami CI/CD, zarządzanie serwerami IaC i nie tylko.
„Chcieliśmy być przygotowani na przyszłe zmiany, jeśli chodzi o sposób przeprowadzania analizy danych. Dzięki dużej elastyczności i wykorzystaniu nowych technologii. ”
Günther Ghijsels
CIO & CDO, Randstad GroupBelgia
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.
Plan wdrożeniowy stworzony w fazie wstępnej analizy z klientem.
System ETL jest testowany i dostarczony wraz z rozwiązaniem Data Warehouse. Upewnimy się też, że system ten jest wysoce skalowalny.
Wdrożenie obejmuje zasady CI/CD dla ETL i zmiany schematu Data Warehouse.
Data Warehouse zostanie połączona z poprzednim rozwiązaniem i wyłączona przez klienta.
Wszelkie wizualizacje z poprzedniej hurtowni danych zostaną przeniesione do nowej, a także uzgodnione, aby zapewnić, że raporty pokazują te same wyniki.
Można też uwzględnić wdrożenie rozwiązania Looker wraz z najlepszymi praktykami używania tego systemu.
Optymalizacje kosztów w BigQuery zostaną przeprowadzone po użyciu nowej hurtowni danych.
Sugestie, np. przejścia na plan ryczałtowy, mogą być uzasadnione, jeśli użycie odpowiada potrzebom.
Sign up for our monthly update newsletter & receive event invitations, the latest news, initiatives & offers right in your inbox.
We promise we won't spam your inbox with unnecessary emails.
Nasi eksperci chętnie pomogą!
