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Google Cloud Data Analytics pour débloquer la valeur d'IA d'ici 2025

Google Cloud Data Analytics pour débloquer la valeur d'IA d'ici 2025

5 mai 2025
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En 2025, le domaine de l'analyse de données a dépassé le simple reporting, évoluant en une force puissante qui, combinée à l'IA, favorise une croissance exceptionnelle des entreprises et une valeur accrue pour les clients. Les solutions d'analyse de données de Google Cloud, telles que BigQuery, Looker et Vertex AI, mènent cette charge, équipant les analystes de données, les scientifiques et les ingénieurs avec les outils nécessaires pour dépasser les analyses traditionnelles et entrer dans une nouvelle ère de prise de décision basée sur les données. Ensemble, ces technologies libèrent le potentiel des données pour améliorer notre compréhension des entreprises et du monde en général.

La révolution des données et de l'IA dans l'analyse de Google Cloud

Libérer de la valeur avec l'analyse de données alimentée par l'IA

La fusion de l'analyse de données et de l'IA révolutionne les opérations commerciales et la prise de décision. À mesure que nous avançons en 2025, les entreprises ne se contentent plus de revoir les données historiques ; elles sont impatientes d'utiliser les capacités prédictives et prescriptives de l'IA pour affiner les opérations, personnaliser les expériences client et découvrir de nouvelles opportunités de croissance. Ce changement exige une plateforme d'analyse de données moderne capable de gérer des volumes massifs de données, de s'intégrer facilement avec les outils d'IA et de permettre aux professionnels des données de tirer des insights exploitables.

L'ancien paradigme a disparu et pour rester compétitives, les entreprises doivent exploiter les données et l'IA pour réussir.

En exploitant l'IA, les données et l'analyse alimentent une croissance explosive de la valeur client et des performances commerciales. Les possibilités sont infinies, limitées uniquement par votre créativité et les données à votre disposition. Les entreprises découvrent de nouveaux insights à partir des données existantes et les appliquent de manière innovante.

Les analyses traditionnelles sont devenues obsolètes. Pour rester compétitives, les entreprises doivent aller au-delà des analyses de base. Vous devez exploiter la puissance de vos données avec des outils comme BigQuery pour l'entreposage de données, Looker pour l'analyse et le BI, et Vertex AI pour les capacités d'IA.

Le Google Data Cloud englobe ces produits, formant la colonne vertébrale d'une véritable transformation commerciale. Des entreprises comme Priceline utilisent des outils tels que BigQuery et Vertex AI pour mieux comprendre leurs clients, améliorer la personnalisation et optimiser les prix.

Histoires de succès : Impact réel de l'analyse de données de Google Cloud

L'impact transformateur de l'analyse de données de Google Cloud est vivement illustré par les histoires de succès des entreprises qui ont adopté la plateforme. Ces organisations ont constaté des améliorations significatives dans les métriques commerciales clés, une meilleure engagement des clients et des opérations plus efficaces, mettant en évidence la puissance de la prise de décision basée sur les données.

Histoire de succès de Puma avec l'analyse de données de Google Cloud.Puma a augmenté sa valeur moyenne de commande de 19 % en comprenant mieux comment adapter le contenu à ses clients. Ils ont également obtenu un accès en temps réel aux niveaux d'inventaire jusqu'à quatre fois plus rapide.

Histoire de succès d'Alaska Air avec l'analyse de données de Google Cloud.Alaska Air connecte les données en temps réel dans BigQuery avec l'IA pour offrir des expériences client remarquables, transformant leur processus d'enregistrement des clients, du trottoir à la porte, en moins de cinq minutes.

Histoire de succès de Snap avec l'analyse de données de Google Cloud.Snap a construit une plateforme de données unifiée avec plusieurs moteurs travaillant sur une seule copie de données, alimentant leurs pipelines d'apprentissage automatique (ML) avec un support d'ingénierie minimal. Ce système leur permet de mettre à l'échelle l'expérimentation en science des données et ML, en personnalisant les expériences pour plus de 340 millions d'utilisateurs.

Histoire de succès de Kenvue avec l'analyse de données de Google Cloud.Kenvue, une entreprise de santé grand public, se connecte quotidiennement avec 1,2 milliard d'utilisateurs à travers des marques comme Tylenol, Aveeno, Neutrogena et Band-Aid. Ils développent des applications personnalisées permettant aux utilisateurs d'interroger les données et de générer des visualisations à l'aide du langage naturel, accélérant significativement le temps d'accès aux insights.

La nouvelle ère de l'échelle avec BigQuery, Looker et Vertex AI

La plateforme Google Data Cloud marque une nouvelle ère d'échelle dans l'analyse de données, permettant aux utilisateurs d'exploiter l'échelle et la vitesse pour une prise de décision meilleure et plus rapide. Cet avantage concurrentiel permet aux entreprises d'innover rapidement et de rester en tête.

Aperçu des histoires de succès de Google Data Cloud.Voici comment cela aide les entreprises :

  • Les clients génèrent des embeddings avec SQL en utilisant des appels d'API LLM dans BigQuery.
  • L'utilisation de Spark sans serveur a bondi de 500 % au cours de l'année dernière.
  • La gestion des données non structurées par BigQuery a augmenté de plus de 600 %.
  • Google Data Cloud offre une économie de 54 % par rapport aux alternatives du marché.

Les clients parlent

Insights des clients précieux de Google Cloud

Voici ce que les vrais clients disent de Google Data Cloud :

Témoignage de Richard Spencer, CIO, Belk.Richard Spencer, CIO, Belk : "Google a été un excellent partenaire car ils ont immédiatement parlé des cas d'utilisation dans le commerce de détail et de la manière dont nous pouvons y réfléchir."

Témoignage de Marcus Fountain, Sr. Mgr. Digital Acceleration, McCormick & Company.Marcus Fountain, Sr. Mgr. Digital Acceleration, McCormick & Company : "Sans une base de données solide, il est impossible de passer aux étapes suivantes pour atteindre les objectifs de l'entreprise. Google BigQuery a été un véritable tournant pour nous."

Eric Higgins, VP of Data Science, Estée Lauder Companies : "L'interopérabilité des outils Google, tels que BigQuery et Vertex AI, nous a permis d'avancer rapidement."

Luis Uguina, Chief Data Officer, Macquarie Bank : "Le cloud et l'IA vont débloquer quelque chose de très puissant. Extrêmement puissant. La banque pourra fonctionner en pilote automatique."

Igor Cherney, Chief Information Officer, Backcountry : "Looker et BigQuery sont littéralement le cerveau de notre entreprise."

Prix de Google Data Cloud

Économies de coûts avec Google Data Cloud

Google s'engage à offrir sa plateforme Google Data Cloud aux prix les plus compétitifs. En moyenne, Google Data Cloud est 54 % moins cher que toute alternative sur le marché. Bien que les détails spécifiques d'utilisation et de tarification ne soient pas fournis, Google continue d'innover pour offrir plus de valeur et faire économiser de l'argent à ses clients.

Google Data Cloud : Peser le pour et le contre

Avantages

  • Option d'analyse de données abordable
  • Moteur d'IA puissant
  • Excellente interopérabilité
  • Informations en temps réel

Inconvénients

  • Compétences et connaissances en données requises pour utiliser la plateforme
  • Courbe d'apprentissage abrupte
  • Peut prendre quelques semaines pour obtenir des résultats de qualité production

Cas d'utilisation réels : Industries transformées par Google Data Cloud

Industries transformées par l'analyse de données de Google Cloud

L'analyse de données de Google Cloud démontre sa polyvalence dans diverses industries, transformant la manière dont les entreprises opèrent, prennent des décisions éclairées et améliorent leur efficacité globale. Voici quelques-unes des industries qui bénéficient de l'analyse de données de Google Cloud :

  • Commerce de détail : Les détaillants accèdent à des informations en temps réel sur les stocks et les produits pour fournir des recommandations personnalisées aux clients.
  • Produits de consommation : Des entreprises comme McCormick exploitent Google Data Cloud pour atteindre le niveau supérieur.
  • Cosmétique : Des entreprises telles qu'Estée Lauder utilisent la puissance de Vertex AI pour prendre des décisions rapides.
  • Banque et finance : Google Cloud permet aux institutions financières comme Macquarie Bank de fonctionner en pilote automatique grâce à la puissance du cloud et de l'IA.
  • Commerce de détail (plein air) : Looker et BigQuery permettent à des entreprises comme Backcountry de recueillir les informations nécessaires pour les décisions quotidiennes.

Questions fréquemment posées sur l'analyse de données de Google Cloud

Qu'est-ce que le Google Data Cloud ?

Le Google Data Cloud combine des outils d'analyse de données comme BigQuery, Looker et Vertex AI, travaillant ensemble pour offrir une nouvelle valeur aux clients, faire des recommandations précises et fournir les insights nécessaires pour des décisions basées sur les données.

Que peut faire BigQuery ?

BigQuery offre de nombreuses fonctions, y compris la capacité de connecter des millions de points de données. Avec les mises à jour récentes, vous pouvez générer des embeddings en utilisant SQL via des appels d'API LLM.

Quelles entreprises ont réussi avec Google Data Cloud ?

Des entreprises telles que Puma, Alaska Air, Snap, Kenvue, Belk, McCormick & Company, Estée Lauder Companies, Macquarie Bank et Backcountry ont toutes connu un succès significatif avec Google Data Cloud.

Questions connexes sur l'analyse de données et l'IA

Comment l'IA peut-elle améliorer l'analyse de données ?

L'IA améliore l'analyse de données en accélérant les processus de prise de décision, en fournissant des insights significatifs à partir de vos données pour mieux comprendre votre clientèle et en facilitant la personnalisation pour offrir la bonne offre aux bonnes personnes au bon moment.

Que sont les grands modèles de langage ?

Les grands modèles de langage (LLMs) sont des algorithmes d'IA qui utilisent des techniques d'apprentissage profond et des ensembles de données massifs pour comprendre, résumer, générer et prédire de nouveaux contenus. Ces modèles, qui utilisent des milliards de paramètres, peuvent générer automatiquement des contenus comme des résumés, des traductions, des prédictions et du code lorsqu'ils sont entraînés sur du texte. Les exemples incluent BERT, GPT-3, LaMDA, et autres.

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commentaires (4)
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ThomasHernández
ThomasHernández 31 juillet 2025 03:42:05 UTC+02:00

This article really highlights how AI and data analytics are game-changers! Google Cloud's tools like BigQuery seem super powerful for businesses. I'm curious, though—how accessible are these for smaller companies? 🤔

FrankRodriguez
FrankRodriguez 28 juillet 2025 03:20:02 UTC+02:00

This article really opened my eyes to how AI and data analytics are teaming up! Google Cloud’s tools like BigQuery sound like game-changers for businesses. I’m curious, though—how do smaller companies keep up with these tech giants? 🤔

WillieRoberts
WillieRoberts 28 juillet 2025 03:19:04 UTC+02:00

This article really opened my eyes to how far data analytics has come! Google Cloud’s tools like BigQuery sound like game-changers for businesses. I’m curious, though—how do smaller companies keep up with these AI-driven giants? 🤔

BillyAdams
BillyAdams 23 juillet 2025 06:59:29 UTC+02:00

This article really opened my eyes to how far data analytics has come! Google Cloud’s tools like BigQuery sound like game-changers for businesses. I’m curious, though—how do smaller companies keep up with these big players in AI? 🤔

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