Google Cloud Data Analytics para desbloquear el valor de IA para 2025

En 2025, el ámbito del análisis de datos ha superado el simple informe, evolucionando hacia una fuerza poderosa que, combinada con la IA, impulsa un crecimiento empresarial excepcional y un valor para el cliente. Las soluciones de análisis de datos de Google Cloud, como BigQuery, Looker y Vertex AI, lideran esta carga, equipando a analistas de datos, científicos e ingenieros con las herramientas para ir más allá del análisis tradicional hacia una nueva era de toma de decisiones basadas en datos. Juntas, estas tecnologías están desbloqueando el potencial de los datos para mejorar nuestra comprensión de los negocios y del mundo en general.

La revolución de los datos y la IA en el análisis de Google Cloud

Desbloqueando valor con análisis de datos impulsados por IA

La fusión del análisis de datos y la IA está revolucionando las operaciones empresariales y la toma de decisiones. A medida que avanzamos hacia 2025, las empresas ya no se conforman con revisar datos históricos; están ansiosas por usar las capacidades predictivas y prescriptivas de la IA para optimizar operaciones, personalizar experiencias de clientes y descubrir nuevas oportunidades de crecimiento. Este cambio exige una plataforma de análisis de datos moderna que pueda gestionar volúmenes masivos de datos, integrarse sin esfuerzo con herramientas de IA y permitir a los profesionales de datos obtener conocimientos accionables.

Al aprovechar la IA, los datos y el análisis están impulsando un crecimiento explosivo en el valor para el cliente y el rendimiento empresarial. Las posibilidades son ilimitadas, solo restringidas por tu creatividad y los datos a tu disposición. Las empresas están descubriendo nuevos conocimientos a partir de datos existentes y aplicándolos de maneras innovadoras.

El análisis tradicional se ha vuelto obsoleto. Para mantenerse competitivas, las empresas deben avanzar más allá del análisis básico. Necesitas aprovechar el poder de tus datos con herramientas como BigQuery para almacenamiento de datos, Looker para análisis y BI, y Vertex AI para capacidades de IA.

El Google Data Cloud abarca estos productos, formando la columna vertebral para una transformación empresarial genuina. Empresas como Priceline están usando herramientas como BigQuery y Vertex AI para entender mejor a sus clientes, mejorar la personalización y optimizar los precios.

Historias de éxito: Impacto en el mundo real del análisis de datos de Google Cloud

El impacto transformador del análisis de datos de Google Cloud se muestra vívidamente a través de las historias de éxito de las empresas que han adoptado la plataforma. Estas organizaciones han visto mejoras significativas en métricas empresariales clave, un mayor compromiso con los clientes y operaciones más eficientes, destacando el poder de la toma de decisiones basada en datos.

Puma aumentó su valor promedio de pedido en un 19% al entender mejor cómo personalizar contenido para sus clientes. También obtuvieron acceso en tiempo real a los niveles de inventario hasta cuatro veces más rápido.

Alaska Air conecta datos en tiempo real en BigQuery con IA para ofrecer experiencias de huéspedes extraordinarias, transformando su proceso de registro de clientes desde la acera hasta la puerta en menos de cinco minutos.

Snap construyó una plataforma de datos unificada con múltiples motores trabajando en una sola copia de datos, alimentando sus pipelines de aprendizaje automático (ML) con un soporte mínimo de ingeniería. Este sistema les permite escalar la ciencia de datos y la experimentación de ML, personalizando experiencias para más de 340 millones de usuarios.

Kenvue, una empresa de salud del consumidor, se conecta con 1.2 mil millones de usuarios diariamente a través de marcas como Tylenol, Aveeno, Neutrogena y Band-Aid. Están desarrollando aplicaciones personalizadas para que los usuarios consulten datos y generen visualizaciones usando lenguaje natural, acelerando significativamente el tiempo para obtener conocimientos.

La nueva era de escala con BigQuery, Looker y Vertex AI

La plataforma Google Data Cloud marca una nueva エラ de escala en el análisis de datos, permitiendo a los usuarios aprovechar la escala y la velocidad para tomar decisiones mejores y más rápidas. Esta ventaja competitiva permite a las empresas innovar rápidamente y mantenerse a la vanguardia.

Así es como está ayudando a las empresas:

• Los clientes están generando embeddings con SQL usando llamadas a la API de LLM en BigQuery.
• El uso de Spark sin servidor ha aumentado un 500% en el último año.
• La gestión de datos no estructurados de BigQuery ha crecido más de un 600%.
• Google Data Cloud ofrece un ahorro del 54% en comparación con alternativas del mercado.

Los clientes hablan

Perspectivas de los valiosos clientes de Google Cloud

Esto es lo que dicen los clientes reales sobre Google Data Cloud:

Richard Spencer, CIO, Belk: "Google fue un excelente socio porque inmediatamente hablaron sobre casos de uso en retail y cómo podemos pensar en ello."

Marcus Fountain, Gerente Senior de Aceleración Digital, McCormick & Company: "Sin una gran base de datos, es imposible avanzar realmente hacia los siguientes pasos para alcanzar los objetivos de la empresa. Google BigQuery ha sido un cambio de juego para nosotros."

Eric Higgins, VP de Ciencia de Datos, Estée Lauder Companies: "La interoperabilidad de las herramientas de Google, como BigQuery y Vertex AI, nos ha permitido movernos rápidamente."

Luis Uguina, Director de Datos, Macquarie Bank: "La nube y la IA van a desbloquear algo muy poderoso. Extremadamente poderoso. El banco podrá operar en piloto automático."

Igor Cherney, Director de Información, Backcountry: "Looker y BigQuery son literalmente el cerebro de nuestro negocio."

Precios de Google Data Cloud

Ahorro de costos con Google Data Cloud

Google está dedicado a ofrecer su plataforma Google Data Cloud a los precios más competitivos. En promedio, Google Data Cloud es un 54% más barato que cualquier alternativa del mercado. Aunque no se proporcionan detalles específicos de uso y precios, Google continúa innovando para ofrecer más valor y ahorrar dinero a sus clientes.

Google Data Cloud: Evaluando los pros y los contras

Ventajas

• Opción de análisis de datos asequible
• Potente motor de IA
• Gran interoperabilidad
• Información en tiempo real

Desventajas

• Se requieren habilidades y conocimientos de datos para usar la plataforma
• Curva de aprendizaje pronunciada
• Puede tomar algunas semanas alcanzar resultados de grado de producción

Casos de uso en el mundo real: Industrias transformadas por Google Data Cloud

Industrias transformadas por el análisis de datos de Google Cloud

El análisis de datos de Google Cloud demuestra su versatilidad en varias industrias, transformando cómo operan las empresas, toman decisiones informadas y mejoran la eficiencia general. Estas son algunas de las industrias que se benefician del análisis de datos de Google Cloud:

• Retail: Los minoristas están accediendo a información en tiempo real sobre inventario y productos para proporcionar recomendaciones personalizadas a los clientes.
• Productos de consumo: Empresas como McCormick están aprovechando Google Data Cloud para alcanzar el siguiente nivel.
• Cosmética: Empresas como Estée Lauder están usando el poder de Vertex AI para tomar decisiones rápidas.
• Banca y finanzas: Google Cloud permite a instituciones financieras como Macquarie Bank operar en piloto automático con el poder de la nube y la IA.
• Retail (al aire libre): Looker y BigQuery empoderan a empresas como Backcountry para recopilar la información necesaria para decisiones diarias.

Preguntas frecuentes sobre el análisis de datos de Google Cloud

¿Qué es Google Data Cloud?

Google Data Cloud combina herramientas de análisis de datos como BigQuery, Looker y Vertex AI, trabajando juntas para ofrecer nuevo valor a los clientes, hacer recomendaciones precisas y proporcionar los conocimientos necesarios para decisiones basadas en datos.

¿Qué puede hacer BigQuery?

BigQuery ofrece numerosas funciones, incluida la capacidad de conectar millones de puntos de datos. Con actualizaciones recientes, puedes generar embeddings usando SQL a través de llamadas a la API de LLM.

¿Qué empresas han tenido éxito usando Google Data Cloud?

Empresas como Puma, Alaska Air, Snap, Kenvue, Belk, McCormick & Company, Estée Lauder Companies, Macquarie Bank y Backcountry han experimentado un éxito significativo con Google Data Cloud.

Preguntas relacionadas sobre análisis de datos e IA

¿Cómo puede la IA mejorar el análisis de datos?

La IA mejora el análisis de datos al acelerar los procesos de toma de decisiones, proporcionar conocimientos significativos a partir de tus datos para entender mejor a tu base de clientes y facilitar la personalización para ofrecer la oferta adecuada a las personas adecuadas en el momento adecuado.

¿Qué son los modelos de lenguaje grandes?

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) son algoritmos de IA que utilizan técnicas de aprendizaje profundo y conjuntos de datos masivos para entender, resumir, generar y predecir contenido nuevo. Estos modelos, que usan miles de millones de parámetros, pueden generar automáticamente contenido como resúmenes, traducciones, predicciones y código cuando se entrenan con texto. Ejemplos incluyen BERT, GPT-3, LaMDA y otros.