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O que há de novo e o que vem por aí com a análise de dados

Os dados são a base para as empresas modernas e vão além de apenas coletá-los e armazená-los. Em um mundo onde as coisas estão mudando constantemente, você precisa ser capaz de acessar e analisar dados para obter insights para conduzir decisões de negócios impactantes. Big data está em nosso DNA: o Google está na vanguarda da inovação movida a dados há anos, com a missão de organizar as informações do mundo e torná-las universalmente acessíveis e úteis. O Google foi criado para processar e analisar grandes conjuntos de dados, e a mesma tecnologia que faz isso acontecer está disponível para todas as empresas por meio de nossa plataforma de análise inteligente.

Se há uma lição desse ano imprevisível, é que sempre precisamos estar preparados para tudo. Nossos clientes nos confiam seus dados, e é por isso que nossa visão se concentra em oferecer uma plataforma analítica com confiabilidade e segurança comprovadas para cargas de trabalho de missão crítica.

No Google Cloud Next ’20: OnAir esta semana, você verá nossa visão ganhar vida em três princípios básicos de nossa plataforma de análise: aberta, inteligente e flexível. Vamos mergulhar fundo nas novidades em análise de dados e no que você pode explorar esta semana para ajudar a mover sua estratégia de dados adiante.

Plataforma aberta que oferece escolha e portabilidade

Sabemos que você deseja opções ao escolher soluções analíticas. Isso inclui a escolha de implantação em nuvem híbrida e múltipla, a escolha de aproveitar os serviços de código aberto (OSS) e a opção de aproveitar APIs abertas para facilitar a migração e o acesso aos dados. O BigQuery e seu ecossistema de produtos de dados oferecem uma plataforma aberta, para que você obtenha o máximo de flexibilidade para gerenciar aplicativos analíticos e soluções baseadas em dados. É por isso que anunciamos recentemente o BigQuery Omni , uma solução analítica flexível em várias nuvens que permite analisar dados no Google Cloud, AWS e Azure (em breve) sem mover dados. Confira Analytics em um mundo com várias nuvens com a sessão do BigQuery Omni para saber mais.

Também recebemos o Looker no Google Cloud no início deste ano . Looker é uma plataforma de dados e análise executada no Google Cloud ou na nuvem de sua escolha e pode aproveitar os benefícios do BigQuery. O Looker permite que as equipes de dados liberem experiências de dados poderosas e vão além dos relatórios e painéis tradicionais para fornecer BI moderno, insights integrados, fluxos de trabalho baseados em dados e aplicativos personalizados. A Looker acaba de anunciar os blocos da Looker para a Google Marketing Platform completa, e atualizações significativas para criadores de aplicativos agora estão disponíveis no Looker Marketplace. Para saber mais sobre esses anúncios, confira o Mapa do Looker: sessão 2020 e além ou sua postagem: Novos aprimoramentos de recursos do Looker para a força de trabalho orientada a dados. Também estamos mostrando nossa primeira integração com Looker e BigQuery BI Engine nesta sessão: Always Fast and Fresh Dashboards: Inside BigQuery BI Engine .

Por fim, também oferecemos uma combinação de serviços gerenciados como Dataproc – O que há de novo no processamento de dados de código aberto e a capacidade de usar linguagens de código aberto como Spark e Presto com a API BigQuery Storage , permitindo que os clientes continuem usando ferramentas familiares em seus dados no Google Cloud. Esses são ótimos exemplos de como continuamos a fornecer uma plataforma aberta para nossos clientes.

Serviços inteligentes integrados para fazer mais com o que você tem

A plataforma de análise inteligente do Google Cloud fornece serviços inteligentes integrados em nossas ferramentas e processos, para que os usuários não tenham que aprender coisas novas para tirar proveito disso. As empresas querem aumentar as soluções atuais com IA e ML e otimizar os resultados de negócios com inteligência em tempo real. O Google Cloud oferece serviços de IA líderes do setor para melhorar essas decisões e experiências do cliente.

Com o BigQuery ML, por exemplo, os usuários podem construir modelos de ML personalizados usando SQL padrão sem mover dados do warehouse. Recentemente, adicionamos novos modelos , incluindo árvores aumentadas usando XGBoost, DNNs usando TensorFlow, agrupamento K-means, fatoração de matriz e muito mais. Estamos levando isso adiante, aproveitando esses modelos para construir soluções de IA em tempo real, como detecção de anomalias , reconhecimento de padrões e previsão preditiva que podem ser usados ​​em vários setores. Esses padrões de design detalhados e prescritivos ajudam a construir soluções que podem encontrar anomalias em transações de log, como com este telco, detectar objetos em videoclipes ou prever o valor da vida útil do cliente (LTV). Demandbase está usando o BigQuery ML e vai aprimorar seus casos de uso em O que há de novo no BigQuery ML, Apresentando Demandbase .

Flexibilidade para que você possa escalar na velocidade dos negócios

Finalmente, construímos ferramentas de análise de dados que fornecem flexibilidade. Sabemos que nossos clientes abrangem diferentes setores e vários casos de uso. Por exemplo, a flexibilidade nos modelos de preços do BigQuery permite que você combine e combine níveis de preços entre ambientes de maneira exclusiva para atender às demandas e ter controle direto sobre custo e desempenho. No ano passado, anunciamos os Flex Slots , picos de capacidade analítica de curto prazo por até 60 segundos por vez; uma oferta promocional do BigQuery com 95% de desconto para novos clientes com slots de teste ; e agora, estamos anunciando que você pode comprar um mínimo de 100 slotsde cada vez em incrementos de 100 slots. Essa mudança se aplica a todos os tipos de compromisso – flexível, mensal e anual. Ouvimos de pequenas e médias empresas e organizações nativas digitais que eles queriam esse novo nível de preços, e isso realmente democratiza os preços fixos nesses diferentes segmentos. Saiba mais aqui.

Além disso, atendemos às diferentes necessidades dos clientes em nosso portfólio. Os analistas de dados preferem a interface SQL familiar, que eles podem acessar na IU do BigQuery, enquanto os cientistas de dados preferem ambientes de notebook, possibilitados usando a API Storage e o Dataproc Hub , e os analistas de negócios preferem uma interface de BI fácil de consumir como Looker e Tableau . Além disso, você pode usar uma interface de planilha familiar com o Connected Sheets e uma interface de linguagem natural com o novo serviço Data QnA para extrair insights de seus dados . Para qualquer uma dessas interfaces, todos os dados residem no BigQuery, então você não precisa se preocupar com silos de dados ou várias cópias de dados. Esta é a verdadeira democratização da análise para todos.

Confiabilidade comprovada para cargas de trabalho de missão crítica

Para que tudo isso funcione, você precisa de uma plataforma confiável que ofereça segurança, confiabilidade, governança e conformidade para aplicativos de missão crítica. É por isso que acabamos de anunciar 4 9s de disponibilidade para BigQuery – até 99,99% de disponibilidade com SLAs garantidos, proporcionando tranquilidade de que a plataforma estará disponível para atender a todas as suas necessidades.

Estamos vendo a adoção de nossa plataforma em varejo, mídia e entretenimento, telecomunicações, serviços financeiros, transporte e muito mais. Você pode conferir as sessões de clientes, incluindo BlackRock , Iron Mountain , Twitter , MLB , Veolia , Verizon Media , Telus , Carto , Refinitiv , Geotab , Bluecore e Demandbase .

Sintonize e assista a todas as sessões de nossas mais de 40 sessões de discussão para aprender mais com Googlers, clientes e parceiros, e depois encontre-as sob demanda. Para começar a sua transformação orientada a dados, baixe este relatório HBR para descobrir como os líderes de dados em valor conseguem gerar resultados de sua estratégia de dados corporativos.

Fonte: Blog Google

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