Google Cloud Data Analytics, um den KI -Wert bis 2025 freizuschalten
4. Mai 2025
RogerLee
0
Im Jahr 2025 hat sich der Bereich der Datenanalyse nur über die bloße Berichterstattung entwickelt und sich zu einer leistungsstarken Kraft entwickelt, die in Kombination mit KI ein außergewöhnliches Geschäftswachstum und den Kundenwert fördert. Die Datenanalyse-Lösungen von Google Cloud wie BigQuery, Looker und Vertex AI führen diese Ladung an und bieten Datenanalysten, Wissenschaftler und Ingenieure mit den Tools aus, um die traditionellen Analysen in eine neue Ära der datengesteuerten Entscheidungsfindung zu übertreffen. Zusammen entsperren diese Technologien das Potenzial von Daten, um unser Verständnis von Unternehmen und der breiteren Welt zu verbessern.
Die Daten und die KI -Revolution in Google Cloud Analytics
Verriegelung von Wert mit KI-angetanter Datenanalyse
Die Verschmelzung von Datenanalysen und KI revolutioniert den Geschäftsbetrieb und die Entscheidungsfindung. Wenn wir in 2025 voranschreiten, sind Unternehmen nicht mehr mit der Überprüfung historischer Daten zufrieden. Sie sind bestrebt, die prädiktiven und präkriptiven Fähigkeiten von AI zu nutzen, um den Betrieb zu verfeinern, Kundenerlebnisse zu maßgenceptieren und neue Wachstumschancen aufzudecken. Diese Verschiebung erfordert eine moderne Datenanalyseplattform, die massive Datenvolumina verwalten, mühelos in KI -Tools integriert und Datenfachleuten ermöglichen kann, umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten.
Durch die Nutzung von KI und Analyse befeuern Daten und Analysen das explosive Wachstum des Kundenwerts und der Geschäftsleistung. Die Möglichkeiten sind grenzenlos, nur durch Ihre Kreativität und die Ihnen zur Verfügung stehenden Daten. Unternehmen entdecken neue Erkenntnisse aus vorhandenen Daten und wenden diese auf innovative Weise an.
Traditionelle Analysen sind veraltet. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen über grundlegende Analysen hinausgehen. Sie müssen die Leistung Ihrer Daten mit Tools wie BigQuery für Data Warehousing, Looker for Analytics und BI sowie Vertex AI für KI -Funktionen nutzen.
Die Google Data Cloud umfasst diese Produkte und bildet das Rückgrat für echte Geschäftstransformation. Unternehmen wie Priceline verwenden Tools wie BigQuery und Vertex AI, um ihre Kunden besser zu verstehen, die Personalisierung zu verbessern und die Preisgestaltung zu optimieren.
Erfolgsgeschichten: Wirkliche Auswirkungen von Google Cloud Data Analytics
Die transformativen Auswirkungen von Google Cloud Data Analytics werden durch die Erfolgsgeschichten von Unternehmen, die die Plattform übernommen haben, lebendig vorgestellt. In diesen Organisationen wurde erhebliche Verbesserungen der wichtigsten Geschäftsmetriken, verbessertes Kundenbindung und effizientere Vorgänge festgestellt, wodurch die Leistung der datengesteuerten Entscheidungsfindung hervorgehoben wurde.
Puma erhöhte ihren durchschnittlichen Bestellwert um 19%, indem er besser verstand, wie Inhalte an ihre Kunden anpassen können. Sie erhielten auch Echtzeitzugriff auf die Bestandsniveaus bis zu viermal schneller.
Alaska Air verbindet Echtzeitdaten in BigQuery mit KI, um bemerkenswerte Gasterlebnisse zu liefern und ihren Kundencheckprozess in weniger als fünf Minuten vom Bordstein zu Gate zu verändern.
SNAP erstellte eine einheitliche Datenplattform mit mehreren Motoren in einer einzigen Datenkopie und förderte ihre Pipelines für maschinelles Lernen (ML) mit minimaler technischer Unterstützung. Dieses System ermöglicht es ihnen, Data Science und ML Experimentation zu skalieren und personalisierte Erfahrungen für über 340 Millionen Benutzer anzupassen.
Kenvue, ein Verbrauchergesundheitsunternehmen, verbindet sich täglich mit 1,2 Milliarden Nutzern über Marken wie Tylenol, Aveeno, Neutrogena und Pflaster. Sie entwickeln benutzerdefinierte Apps, mit denen Benutzer Daten abfragen und Visualisierungen unter Verwendung natürlicher Sprache generieren können, wodurch die Zeit bis zur Einsicht erheblich beschleunigt wird.
Die neue Ära der Skala mit BigQuery, Looker und Scheitelpunkt AI
Die Google Data Cloud-Plattform markiert eine neue Zeit in der Datenanalyse und ermöglicht es den Benutzern, Skalierung und Geschwindigkeit für eine bessere und schnellere Entscheidungsfindung zu nutzen. Mit diesem Wettbewerbsvorteil können Unternehmen schnell innovieren und dem Spiel voraus sind.
So hilft es Unternehmen:
- Kunden generieren Emetten mit SQL mit LLM -API -Aufrufen in BigQuery.
- Die Verwendung von Serverless Spark ist im vergangenen Jahr um 500% gestiegen.
- Die Verwaltung unstrukturierter Daten durch BigQuery ist über 600%gestiegen.
- Google Data Cloud bietet im Vergleich zu Marktalternativen 54% Einsparungen.
Die Kunden sprechen
Erkenntnisse von den geschätzten Kunden von Google Cloud
Hier ist, was echte Kunden über Google Data Cloud sagen:
Richard Spencer, CIO, Belk: "Google war ein ausgezeichneter Partner, weil sie sofort über Anwendungsfälle im Einzelhandel gesprochen haben und wie wir darüber nachdenken können."
Marcus Fountain, Sr. Mgr. Digitale Beschleunigung, McCormick & Company: "Ohne eine großartige Datenstiftung ist es unmöglich, die nächsten Schritte zu erreichen, an denen Sie als Unternehmen erreichen möchten. Google BigQuery war für uns ein Spielveränderer."
Eric Higgins, VP von Data Science, Estée Lauder Companies: "Die Interoperabilität von Google -Tools wie BigQuery und Vertex AI hat es uns ermöglicht, sich schnell zu bewegen."
Luis Uguina, Chief Data Officer der Macquarie Bank: "Cloud und KI werden etwas ziemlich mächtiges freischalten. Extrem leistungsfähig. Die Bank wird in der Lage sein, mit Autopilot zu laufen."
Igor Cherney, Chief Information Officer, Backcountry: "Looker und BigQuery sind buchstäblich das Gehirn unseres Geschäfts."
Google Data Cloud -Preisgestaltung
Kosteneinsparungen bei Google Data Cloud
Google ist bestrebt, seine Google Data Cloud -Plattform zu den wettbewerbsfähigsten Preisen anzubieten. Im Durchschnitt ist Google Data Cloud zu 54% billiger als jede Marktalternative. Während keine spezifischen Nutzungs- und Preisdetails zur Verfügung gestellt werden, ist Google weiterhin innovativ, um mehr Wert zu bieten und den Kunden Geld zu sparen.
Google Data Cloud: Abwägung der Vor- und Nachteile
Profis
- Erschwingliche Datenanalyseoption
- Leistungsstarker KI -Motor
- Große Interoperabilität
- Echtzeitinformationen
Nachteile
- Datenfähigkeiten und Kenntnisse, die für die Nutzung der Plattform erforderlich sind
- Steile Lernkurve
- Kann einige Wochen dauern, um die Ergebnisse der Produktionsstörungen zu erzielen
Anwendungsfälle in realer Welt: Branchen, die durch die Datenwolke von Google transformiert werden
Branchen, die von Google Cloud Data Analytics transformiert werden
Google Cloud Data Analytics demonstriert seine Vielseitigkeit in verschiedenen Branchen, verändert die Funktionsweise von Unternehmen, trifft fundierte Entscheidungen und verbessert die Gesamteffizienz. Hier sind einige der Branchen, die von Google Cloud Data Analytics profitieren:
- Einzelhandel: Einzelhändler zugreifen in Echtzeitinformationen zu Inventar und Produkten, um Kunden personalisierte Empfehlungen zu geben.
- Verbraucherprodukte: Unternehmen wie McCormick nutzen die Google Data Cloud, um das nächste Level zu erreichen.
- Kosmetik: Unternehmen wie Estée Lauder nutzen die Macht der Vertex -KI, um schnelle Entscheidungen zu treffen.
- Bankwesen und Finanzen: Google Cloud ermöglicht Finanzinstituten wie die Macquarie Bank, mit der Leistung von Cloud und KI einen Autopilot zu betreiben.
- Einzelhandel (Outdoor): Looker und BigQuery befähigen Unternehmen wie Backcountry, um die Informationen zu sammeln, die für tägliche Entscheidungen erforderlich sind.
Häufig gestellte Fragen zu Google Cloud -Datenanalyse
Was ist die Google Data Cloud?
Die Google Data Cloud kombiniert Datenanalyse-Tools wie BigQuery, Looker und Vertex AI, arbeiten zusammen, um den Kunden einen neuen Wert zu bieten, genaue Empfehlungen abzugeben und die für datengesteuerten Entscheidungen erforderlichen Erkenntnisse zu geben.
Was kann BigQuery tun?
BigQuery bietet zahlreiche Funktionen, einschließlich der Möglichkeit, Millionen von Datenpunkten zu verbinden. Mit aktuellen Updates können Sie Einbettungen mit SQL über LLM -API -Aufrufe generieren.
Welche Unternehmen haben mit Google Data Cloud erfolgreich verwendet?
Unternehmen wie Puma, Alaska Air, Snap, Kenvue, Belk, McCormick & Company, Estée Lauder Companies, Macquarie Bank und Backcountry haben mit Google Data Cloud einen erheblichen Erfolg erzielt.
Verwandte Fragen zu Datenanalysen und KI
Wie kann AI die Datenanalyse verbessern?
AI verbessert die Datenanalyse durch Beschleunigen von Entscheidungsprozessen, liefert aussagekräftige Erkenntnisse aus Ihren Daten, um Ihren Kundenstamm besser zu verstehen, und erleichtert die Personalisierung, um das richtige Angebot an die richtigen Personen zur richtigen Zeit zu liefern.
Was sind große Sprachmodelle?
Großsprachige Modelle (LLMs) sind AI -Algorithmen, die Deep -Lern -Techniken und massive Datensätze verwenden, um neue Inhalte zu verstehen, zusammenzufassen, zu generieren und vorherzusagen. Diese Modelle, die Milliarden von Parametern verwenden, können automatisch Inhalte wie Zusammenfassungen, Übersetzungen, Vorhersagen und Code generieren, wenn sie auf Text trainiert werden. Beispiele sind Bert, GPT-3, Lamda und andere.
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RogerLee
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Die Daten und die KI -Revolution in Google Cloud Analytics
Verriegelung von Wert mit KI-angetanter Datenanalyse
Die Verschmelzung von Datenanalysen und KI revolutioniert den Geschäftsbetrieb und die Entscheidungsfindung. Wenn wir in 2025 voranschreiten, sind Unternehmen nicht mehr mit der Überprüfung historischer Daten zufrieden. Sie sind bestrebt, die prädiktiven und präkriptiven Fähigkeiten von AI zu nutzen, um den Betrieb zu verfeinern, Kundenerlebnisse zu maßgenceptieren und neue Wachstumschancen aufzudecken. Diese Verschiebung erfordert eine moderne Datenanalyseplattform, die massive Datenvolumina verwalten, mühelos in KI -Tools integriert und Datenfachleuten ermöglichen kann, umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten.
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SNAP erstellte eine einheitliche Datenplattform mit mehreren Motoren in einer einzigen Datenkopie und förderte ihre Pipelines für maschinelles Lernen (ML) mit minimaler technischer Unterstützung. Dieses System ermöglicht es ihnen, Data Science und ML Experimentation zu skalieren und personalisierte Erfahrungen für über 340 Millionen Benutzer anzupassen.
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So hilft es Unternehmen:
- Kunden generieren Emetten mit SQL mit LLM -API -Aufrufen in BigQuery.
- Die Verwendung von Serverless Spark ist im vergangenen Jahr um 500% gestiegen.
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- Google Data Cloud bietet im Vergleich zu Marktalternativen 54% Einsparungen.
Die Kunden sprechen
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