Google Cloud Data Analytics, um den KI -Wert bis 2025 freizuschalten

Im Jahr 2025 hat die Welt der Datenanalytik die bloße Berichterstattung hinter sich gelassen und sich zu einer mächtigen Kraft entwickelt, die in Kombination mit KI außergewöhnliches Geschäfts wachstum und Kundennutzen fördert. Die Datenanalytik-Lösungen von Google Cloud, wie BigQuery, Looker und Vertex AI, führen diesen Wandel an und rüsten Datenanalysten, -wissenschaftler und -ingenieure mit den Werkzeugen aus, um über traditionelle Analytik hinauszugehen und eine neue Ära der datengetriebenen Entscheidungsfindung einzuleiten. Gemeinsam erschließen diese Technologien das Potenzial von Daten, um unser Verständnis von Unternehmen und der Welt insgesamt zu verbessern.

Die Daten- und KI-Revolution in Google Cloud Analytics

Wertschöpfung mit KI-gestützter Datenanalytik

Die Verschmelzung von Datenanalytik und KI revolutioniert Geschäftsabläufe und Entscheidungsfindung. Mit dem Fortschreiten ins Jahr 2025 sind Unternehmen nicht mehr damit zufrieden, nur historische Daten zu betrachten; sie sind bestrebt, die prädiktiven und präskriptiven Fähigkeiten von KI zu nutzen, um Abläufe zu verfeinern, Kundenerlebnisse individuell zu gestalten und neue Wachstumschancen zu entdecken. Dieser Wandel erfordert eine moderne Datenanalytik-Plattform, die große Datenmengen verwalten, sich nahtlos mit KI-Tools integrieren und Datenexperten ermöglichen kann, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Durch die Nutzung von KI treiben Daten und Analytik ein explosives Wachstum im Kundennutzen und der Geschäftsleistung voran. Die Möglichkeiten sind grenzenlos, nur begrenzt durch Ihre Kreativität und die verfügbaren Daten. Unternehmen entdecken neue Erkenntnisse aus bestehenden Daten und wenden diese auf innovative Weise an.

Traditionelle Analytik ist veraltet. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen über grundlegende Analytik hinausgehen. Sie müssen die Kraft Ihrer Daten mit Tools wie BigQuery für Data Warehousing, Looker für Analytik und BI und Vertex AI für KI-Fähigkeiten nutzen.

Die Google Data Cloud umfasst diese Produkte und bildet das Rückgrat für echte Geschäftstransformation. Unternehmen wie Priceline nutzen Tools wie BigQuery und Vertex AI, um ihre Kunden besser zu verstehen, die Personalisierung zu verbessern und die Preisgestaltung zu optimieren.

Erfolgsgeschichten: Reale Auswirkungen von Google Cloud Data Analytics

Die transformative Wirkung von Google Cloud Data Analytics wird durch die Erfolgsgeschichten von Unternehmen, die die Plattform übernommen haben, eindrucksvoll demonstriert. Diese Organisationen haben bedeutende Verbesserungen in wichtigen Geschäftsmetriken, verbessertes Kundenengagement und effizientere Abläufe erzielt, was die Kraft der datengetriebenen Entscheidungsfindung unterstreicht.

Puma erhöhte den durchschnittlichen Bestellwert um 19 %, indem sie besser verstanden, wie sie Inhalte auf ihre Kunden zuschneiden können. Sie erhielten auch bis zu viermal schneller Echtzeitzugriff auf Inventarstände.

Alaska Air verknüpft Echtzeitdaten in BigQuery mit KI, um bemerkenswerte Gästeerlebnisse zu bieten, und transformiert den Check-in-Prozess der Kunden vom Bordstein bis zum Gate in weniger als fünf Minuten.

Snap hat eine einheitliche Datenplattform mit mehreren Engines aufgebaut, die über eine einzige Datenkopie arbeiten, und ihre Machine-Learning-Pipelines mit minimalem Engineering-Aufwand betrieben. Dieses System ermöglicht es ihnen, Datenwissenschaft und ML-Experimente zu skalieren und personalisierte Erlebnisse für über 340 Millionen Nutzer anzupassen.

Kenvue, ein Unternehmen für Verbrauchergesundheit, erreicht täglich 1,2 Milliarden Nutzer durch Marken wie Tylenol, Aveeno, Neutrogena und Band-Aid. Sie entwickeln maßgeschneiderte Apps, mit denen Nutzer Daten abfragen und Visualisierungen mithilfe natürlicher Sprache erstellen können, was die Zeit bis zur Erkenntnis erheblich beschleunigt.

Die neue Ära der Skalierung mit BigQuery, Looker und Vertex AI

Die Google Data Cloud Plattform markiert eine neue Ära der Skalierung in der Datenanalytik und ermöglicht Nutzern, Skalierung und Geschwindigkeit für bessere, schnellere Entscheidungsfindung zu nutzen. Dieser Wettbewerbsvorteil erlaubt es Unternehmen, schnell zu innovieren und die Nase vorn zu haben.

So hilft es Unternehmen:

• Kunden generieren Embeddings mit SQL über LLM-API-Aufrufe in BigQuery.
• Die Nutzung von serverlosem Spark ist im letzten Jahr um 500 % gestiegen.
• Die Verwaltung unstrukturierter Daten durch BigQuery ist um über 600 % gewachsen.
• Google Data Cloud bietet 54 % Einsparungen im Vergleich zu Marktalternativen.

Die Kunden sprechen

Erkenntnisse von Google Clouds geschätzten Kunden

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 sprachen und wie wir darüber nachdenken können."

Marcus Fountain, Sr. Mgr. Digital Acceleration, McCormick & Company: "Ohne eine großartige Datengrundlage ist es unmöglich, die nächsten Schritte zu erreichen, die man als Unternehmen anstrebt. Google BigQuery war für uns ein Gamechanger."

Eric Higgins, VP of Data Science, Estée Lauder Companies: "Die Interoperabilität der Google-Tools wie BigQuery und Vertex AI hat es uns ermöglicht, schnell voranzugehen."

Luis Uguina, Chief Data Officer, Macquarie Bank: "Cloud und KI werden etwas ganz Mächtiges freisetzen. Extrem mächtig. Die Bank wird in der Lage sein, auf Autopilot zu laufen."

Igor Cherney, Chief Information Officer, Backcountry: "Looker und BigQuery sind buchstäblich das Gehirn unseres Geschäfts."

Google Data Cloud Preisgestaltung

Kosteneinsparungen mit Google Data Cloud

Google ist bestrebt, seine Google Data Cloud Plattform zu den wettbewerbsfähigsten Preisen anzubieten. Im Durchschnitt ist Google Data Cloud 54 % günstiger als jede Marktalternative. Während spezifische Nutzungs- und Preisdetails nicht bereitgestellt werden, innoviert Google weiterhin, um mehr Wert zu liefern und seinen Kunden Geld zu sparen.

Google Data Cloud: Abwägen der Vor- und Nachteile

Vorteile

• Bezahlbare Datenanalytik-Option
• Leistungsstarker KI-Motor
• Großartige Interoperabilität
• Echtzeitinformationen

Nachteile

• Datenkenntnisse und Wissen erforderlich, um die Plattform zu nutzen
• Steile Lernkurve
• Kann einige Wochen dauern, um produktionsreife Ergebnisse zu erzielen

Reale Anwendungsfälle: Branchen, die durch Google Data Cloud transformiert wurden

Branchen, die durch Google Cloud Data Analytics transformiert wurden

Google Cloud Data Analytics zeigt seine Vielseitigkeit in verschiedenen Branchen und transformiert, wie Unternehmen arbeiten, fundierte Entscheidungen treffen und die Gesamteffizienz steigern. Hier sind einige der Branchen, die von Google Cloud Data Analytics profitieren:

• Einzelhandel: Einzelhändler greifen in Echtzeit auf Informationen über Inventar und Produkte zu, um personalisierte Empfehlungen für Kunden zu geben.
• Konsumgüter: Unternehmen wie McCormick nutzen Google Data Cloud, um das nächste Level zu erreichen.
• Kosmetik: Unternehmen wie Estée Lauder nutzen die Kraft von Vertex AI, um schnelle Entscheidungen zu treffen.
• Banken und Finanzen: Google Cloud ermöglicht Finanzinstituten wie Macquarie Bank, mit der Kraft von Cloud und KI auf Autopilot zu operieren.
• Einzelhandel (Outdoor): Looker und BigQuery befähigen Unternehmen wie Backcountry, die für den täglichen Betrieb benötigten Informationen zu sammeln.

Häufig gestellte Fragen zu Google Cloud Data Analytics

Was ist die Google Data Cloud?

Die Google Data Cloud kombiniert Datenanalytik-Tools wie BigQuery, Looker und Vertex AI, die zusammenarbeiten, um neuen Wert für Kunden zu liefern, genaue Empfehlungen zu geben und die Erkenntnisse für datengetriebene Entscheidungen bereitzustellen.

Was kann BigQuery?

BigQuery bietet zahlreiche Funktionen, einschließlich der Möglichkeit, Millionen von Datenpunkten zu verbinden. Mit den neuesten Updates können Sie Embeddings mit SQL über LLM-API-Aufrufe generieren.

Welche Unternehmen waren mit Google Data Cloud erfolgreich?

Unternehmen wie Puma, Alaska Air, Snap, Kenvue, Belk, McCormick & Company, Estée Lauder Companies, Macquarie Bank und Backcountry haben mit Google Data Cloud erheblichen Erfolg erzielt.

Verwandte Fragen zu Datenanalytik und KI

Wie kann KI die Datenanalytik verbessern?

KI verbessert die Datenanalytik, indem sie Entscheidungsprozesse beschleunigt, bedeutende Erkenntnisse aus Ihren Daten liefert, um Ihre Kundenbasis besser zu verstehen, und die Personalisierung erleichtert, um das richtige Angebot zur richtigen Zeit an die richtigen Personen zu liefern.

Was sind Large Language Models?

Large Language Models (LLMs) sind KI-Algorithmen, die Deep-Learning-Techniken und riesige Datensätze nutzen, um 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 mit Text trainiert werden. Beispiele sind BERT, GPT-3, LaMDA und andere.