.jpg)
Daten sind absolut allgegenwärtig und werden im heutigen digitalen Zeitalter schnell zu einem äußerst wertvollen Gut. Google ist als führendes Unternehmen im Bereich der Datenanalyse bekannt und hat die Macht der Daten mobilisiert, indem es in den letzten mehr als 20 Jahren die Suchmaschinenabfragen beherrscht hat. Für unsere Kunden ist es eine natürliche Entwicklung, Google Cloud for Data Analytics zu übernehmen, eine Plattform, die Cloud-native Analysen für Streaming- und Batch-Verarbeitung in großem Maßstab bietet.
Eines der größten Probleme, mit denen sich Führungskräfte konfrontiert sehen, ist die Frage, wie sie die gesammelten Daten effektiv nutzen können. Die Daten sind oft unstrukturiert und es gibt besondere Herausforderungen in Bezug auf die Einhaltung von Vorschriften: GDPR für Daten europäischer Bürger und CCPA für Bürger der Vereinigten Staaten. GCP hilft Anwendern dabei, Daten über den gesamten Lebenszyklus hinweg sinnvoll zu nutzen, das Potenzial von Big Data zu erschließen, ihr Geschäft neu zu gestalten und sich erfolgreich durch das Minenfeld des Datenschutzes zu bewegen.
Dateneingabe
Alle Daten benötigen eine Quelle, und praktisch alle GCP-Services generieren Daten, die aufgenommen werden können. GCP arbeitet nahtlos mit verschiedenen Quellen, Systemen wie Datenbanken, CRMs und Marketing-Tools wie Salesforce zusammen. Oftmals werden diese Datenquellen außerhalb von GCP gehostet. Messaging-Tools streamen Ereignisse in halsbrecherischer Geschwindigkeit und nutzen intelligente Entscheidungsfindung, um die Daten zu verarbeiten. Es gibt zahlreiche Tools von Drittanbietern, die sich in GCP integrieren lassen, wie z. B. Confluent und Fivetran.
Datenspeicherung
Gestreamte Daten werden in der Regel auf Google Cloud Storage (GCS) gespeichert. Dieser globale Dienst ist extrem effizient und hoch redundant. Cloud-Storage gibt es in zahlreichen Varianten: Standardspeicher (Hot Storage), Nearline-Speicher, Coldline-Speicher und Archivspeicher (Cold Storage) für Daten, auf die nur selten zugegriffen wird. Wenn die Quelldaten strukturiert sind, können sie direkt in BigQuery eingelesen und auch direkt in ML-Dienste wie die Cloud Vision API und Cloud Natural Language API eingespeist werden.
Verarbeiten und Analysieren
Damit Daten für Sie arbeiten können, müssen sie transformiert und analysiert werden. Bei der Verarbeitung großer Datensätze skaliert GCP automatisch die für die Verarbeitung riesiger Datenmengen erforderlichen Ressourcen mithilfe von Diensten wie Cloud Dataproc, Cloud Dataflow und Cloud Dataprep. Dataproc ist ideal für Hadoop- oder Apache Spark-Anwendungen, die Daten in ML- und Data Science-Ökosysteme einspeisen. Dataflow arbeitet nahtlos mit vereinheitlichtem Streaming und Stapelverarbeitung. Dataprep ist ein UI-gesteuertes Datenvorbereitungstool, das automatisch skaliert. Beide sind vollständig verwaltete Dienste, so dass sich die Benutzer auf die Analyse konzentrieren können.
Erforschen und Visualisieren
Die letzte Phase des Datenlebenszyklus besteht in der Verwendung von GCP-Tools, die Ihnen helfen, die Daten sinnvoll zu nutzen. Die visuelle Auswertung von Daten ist der Schlüssel zum Erkennen von Trends und zur Darstellung wichtiger Informationen für Entscheidungsträger.
Die Vertex AI Workbench ist jetzt das Standardprodukt von GCP, das zur Visualisierung von Daten in einer benutzerfreundlichen Weboberfläche und für den Zugriff und die Untersuchung von Daten in einem Jupyter-Notebook verwendet wird. Die Notebooks unterstützen Python und die Daten können an fast jeden Endpunkt exportiert werden. Looker von GCP ist ein großartiges Tool für BI-Plattformen, das mit der BigQuery BI Engine für Live-Abfragen gegen BigQuery-Datensätze integriert ist. Google Data Studio kann Daten mit zahlreichen vordefinierten Einstellungen und visualisierten Beispielen visualisieren.
Smart Analytics auf GCP
Smart Analytics schafft in der heutigen vernetzten Welt einen echten Geschäftswert und bietet Geschäftslösungen für alltägliche Herausforderungen.
Streaming-Analytik
Echtzeit-Datenanalysen sind in eCommerce-Anwendungen, die Clickstream-Daten verfolgen, sehr beliebt. Die Nutzung dieser Informationen bietet einen einzigartigen Einblick in die Kundengewohnheiten und Einkaufspräferenzen und wird dann in intelligentes Marketing eingebettet, um die Nutzer gezielt anzusprechen und den Umsatz zu maximieren. Finanzdienstleister nutzen Streaming zur Betrugsvorhersage und zur Erstellung von Kundenprofilen über Ausgabegewohnheiten.
GCP bietet Datenverarbeitung in Echtzeit mit Pub/Sub, einem hoch skalierbaren Dienst, der Hunderte von Millionen von Ereignissen pro Sekunde aus beliebigen Quellen streamen kann, und mit der Streaming-API von BigQuery können Millionen von Ereignissen in Ihr Data Warehouse gepumpt werden. Der Dienst lässt sich mit bestehenden Tools wie Apache Kafka, Spark oder Beam integrieren.
Geospatial Analytics & AI
[Bei GIS-Daten Geographic Information System dreht sich alles um Bilder aus GPS, Satellitenaufnahmen und Karten. Geospatial Analytics konzentrieren sich auf Identifikatoren im Zusammenhang mit Standortinformationen (z. B. eine Kundenadresse). Unternehmen, die auf globale Logistik angewiesen sind, profitieren in hohem Maße von dieser Technologie durch effiziente und umweltfreundlichere Routenplanung.
GIS-Daten werden in der Stadtplanung, bei der Vorhersage von Telekommunikationssignalstärken und sogar bei der Erkundung natürlicher Ressourcen eingesetzt. In dem Maße, in dem sich Unternehmen zu umweltfreundlicheren Unternehmen entwickeln, kann die KI Einblicke in die Erreichung von Nachhaltigkeit bieten. Google Earth und Google Maps sind nur zwei Dienste, die auf GIS-Daten basieren, und BigQuery ist die Grundlage für die Datenanalyse mit Standard-SQL.
Wir haben nur an der Oberfläche gekratzt, wie GCP Smart Analytics die Geschäftsintelligenz durch Analytik und KI verbessern kann.
