2025年までにAI値のロックを解除するGoogleクラウドデータ分析

2025年、データ分析の領域は単なる報告を超越し、AIと組み合わせると並外れたビジネスの成長と顧客価値を促進する強力な力に進化しました。 Google Cloudのデータ分析ソリューションは、BigQuery、Looker、Vertex AIなどの料金をリードしており、データアナリスト、科学者、エンジニアに、従来の分析を超えてデータ駆動型の意思決定の新しい時代にプッシュするツールを装備しています。一緒に、これらのテクノロジーは、企業とより広い世界の理解を高めるためのデータの可能性を解き放ちています。

Google Cloud AnalyticsのデータとAI革命

AIを搭載したデータ分析で価値を解除します

データ分析とAIの融合は、事業運営と意思決定に革命をもたらしています。 2025年に進むにつれて、企業は履歴データのレビューだけに満足していません。彼らは、AIの予測的で規範的な機能を使用して、運用を改良し、顧客体験を調整し、新しい成長の機会を明らかにしたいと考えています。このシフトには、膨大なデータ量を管理し、AIツールと簡単に統合し、データの専門家が実用的な洞察を導き出すことができる最新のデータ分析プラットフォームが必要です。

AIを活用することにより、データと分析は顧客価値とビジネスパフォーマンスの爆発的な成長を促進しています。可能性は無限であり、あなたの創造性と自由に使えるデータによってのみ制限されています。企業は、既存のデータから新しい洞察を発見し、革新的な方法でこれらを適用しています。

従来の分析は時代遅れになっています。競争力を維持するには、企業は基本的な分析を超えて進む必要があります。データウェアハウジング用のBigQuery、AnalyticsとBIのLooker、AI機能用のVertex AIなどのツールでデータのパワーを活用する必要があります。

Google Data Cloudにはこれらの製品が含まれており、本物のビジネス変革のためのバックボーンを形成しています。 Pricelineなどの企業は、BigQueryやVertex AIなどのツールを使用して、顧客をよりよく理解し、パーソナライズを強化し、価格設定を最適化しています。

サクセスストーリー：Googleクラウドデータ分析の実際の影響

Google Cloud Data Analyticsの変革的影響は、プラットフォームを採用した企業のサクセスストーリーを通じて鮮明に紹介されています。これらの組織は、主要なビジネスメトリックの大幅な強化、顧客エンゲージメントの改善、およびより効率的な運用を見ており、データ駆動型の意思決定の力を強調しています。

PUMAは、顧客にコンテンツを調整する方法をよりよく理解することにより、平均注文値を19％増加させました。また、在庫レベルへのリアルタイムアクセスを最大4倍高速に獲得しました。

Alaska Airは、BigQueryのリアルタイムデータをAIと接続して、驚くべきゲストエクスペリエンスを提供し、顧客のチェックインプロセスを5分以内に縁石からGATEに変換します。

SNAPは、単一のデータコピー全体で複数のエンジンが動作する統一データプラットフォームを構築し、機械学習（ML）パイプラインを最小限のエンジニアリングサポートで燃料としました。このシステムにより、データサイエンスとML実験をスケーリングし、3億4,000万人以上のユーザーのパーソナライズされたエクスペリエンスを調整できます。

消費者保健会社であるKenvueは、Tylenol、Aveeno、Neutrogena、Band-Aidなどのブランドを通じて毎日12億人のユーザーとつながります。彼らは、ユーザーがデータを照会し、自然言語を使用して視覚化を生成するためのカスタムアプリを開発しており、洞察までの時間を大幅に加速しています。

BigQuery、Looker、およびVertex AIを備えた新しいスケールの時代

Google Data Cloudプラットフォームは、データ分析におけるスケールの新しい時代をマークし、ユーザーがスケールと速度を高め、より速い意思決定を行うことができます。この競争力により、企業は迅速に革新し、ゲームの先を行くことができます。

これがビジネスを支援する方法です：

• 顧客は、BigQueryでLLM API呼び出しを使用してSQLに埋め込みを生成しています。
• サーバーレスのスパークの使用は、過去1年間で500％急増しました。
• BigQueryの非構造化データの管理は600％以上増加しています。
• Google Data Cloudは、市場の代替品と比較して54％の節約を提供します。

顧客は話します

Google Cloudの大切な顧客からの洞察

これが、Googleデータクラウドについて実際の顧客が言っていることです。

リチャード・スペンサー、CIO、ベルク：「Googleは、小売のユースケースとそれについてどのように考えることができるかについてすぐに話したので、優秀なパートナーでした。」

Marcus Fountain、Sr。Mgr。 Digital Acceleration、McCormick＆Company：「優れたデータファンデーションがなければ、会社として達成しようとしている次のステップに実際に到達することは不可能です。GoogleBigqueryは私たちにとってゲームチェンジャーでした。」

EstéeLauderCompaniesのデータサイエンス担当副社長であるEric Higgins：「BigQueryやVertex AIなどのGoogleツールの相互運用性により、迅速に移動することができました。」

マッコーリー銀行の最高データ責任者であるルイス・ウギナ：「クラウドとAIは非常に強力なもののロックを解除します。非常に強力です。銀行はオートパイロットで運営することができます。」

バックカントリーの最高情報責任者であるイゴール・チェルニー：「見物人とビッグクエリは文字通り私たちのビジネスの脳です。」

Google Data Cloud価格設定

Googleデータクラウドでのコスト削減

Googleは、Google Data Cloudプラットフォームを最も競争力のある価格で提供することに専念しています。平均して、Google Data Cloudは、市場の代替品よりも54％安くなっています。特定の使用と価格設定の詳細は提供されていませんが、Googleは引き続き価値を提供し、顧客のお金を節約するために革新し続けています。

Google Data Cloud：長所と短所の重量

長所

• 手頃な価格のデータ分析オプション
• 強力なAIエンジン
• 優れた相互運用性
• リアルタイム情報

短所

• プラットフォームを使用するために必要なデータスキルと知識
• 急な学習曲線
• 生産グレードの結果を達成するのに数週間かかる場合があります

現実世界のユースケース：Googleのデータクラウドによって変革された業界

Google Cloud Data Analyticsによって変革された業界

Google Cloud Data Analyticsは、さまざまな業界での汎用性を実証し、ビジネスの運営方法を変え、情報に基づいた意思決定を行い、全体的な効率を高めます。 Google Cloud Data Analyticsの恩恵を受ける業界の一部は次のとおりです。

• 小売業者：小売業者は、在庫と製品に関するリアルタイムの情報にアクセスして、顧客にパーソナライズされた推奨事項を提供しています。
• 消費者製品： McCormickのような企業は、Googleデータクラウドを活用して次のレベルに到達しています。
• 化粧品： EstéeLauderなどの企業は、頂点AIの力を使用して迅速な決定を下しています。
• 銀行と金融： Google Cloudは、Macquarie Bankなどの金融機関がクラウドとAIの力でオートパイロットで運営できるようにします。
• 小売（屋外）： LookerとBigQueryは、バックカントリーのような企業を日常的な決定に必要な情報を収集することができます。

Google Cloudデータ分析に関するよくある質問

Googleデータクラウドとは何ですか？

Google Data Cloudは、BigQuery、Looker、Vertex AIなどのデータ分析ツールを組み合わせて、顧客に新しい価値を提供し、正確な推奨事項を作成し、データ駆動型の意思決定に必要な洞察を提供するために協力します。

BigQueryは何ができますか？

BigQueryは、数百万のデータポイントを接続する機能など、多数の機能を提供しています。最近の更新を使用すると、LLM API呼び出しを介してSQLを使用して埋め込みを生成できます。

Google Data Cloudを使用して成功した企業はどれですか？

Puma、Alaska Air、Snap、Kenvue、Belk、McCormick＆Company、EstéeLauderCompanies、Macquarie Bank、Backcountryなどの企業はすべて、Google Data Cloudで大成功を収めています。

データ分析とAIに関する関連する質問

AIはどのようにしてデータ分析を改善できますか？

AIは、意思決定プロセスを加速し、データから有意義な洞察を提供して顧客ベースをよりよく理解し、適切なタイミングで適切なオファーを適切な人に提供するためのパーソナライズを促進することにより、データ分析を強化します。

大規模な言語モデルとは何ですか？

大規模な言語モデル（LLM）は、深い学習技術と大規模なデータセットを利用して、新しいコンテンツを理解、要約、生成、予測するAIアルゴリズムです。数十億のパラメーターを使用するこれらのモデルは、テキストでトレーニングされたときに要約、翻訳、予測、コードなどのコンテンツを自動的に生成できます。例には、Bert、GPT-3、Lamdaなどが含まれます。