2025 년까지 Google Cloud Data Analytics AI Value 잠금을 해제합니다.
2025년 5월 4일
RogerLee
0
2025 년에 데이터 분석 영역은 단순한보고를 초월하여 AI와 결합 할 때 탁월한 비즈니스 성장과 고객 가치를 주도하는 강력한 힘으로 발전했습니다. BigQuery, Looker 및 Vertex AI와 같은 Google Cloud의 데이터 분석 솔루션은이 청구를 주도하고 있으며, 데이터 분석가, 과학자 및 엔지니어는 전통적인 분석을 넘어 새로운 데이터 중심 의사 결정 시대로 밀어 넣을 수있는 도구를 장비합니다. 이러한 기술은 함께 비즈니스와 더 넓은 세계에 대한 이해를 향상시키기 위해 데이터의 잠재력을 잠금 해제하고 있습니다.
Google Cloud Analytics의 데이터 및 AI 혁명
AI 기반 데이터 분석으로 값 잠금 해제
데이터 분석 및 AI의 융합은 비즈니스 운영 및 의사 결정에 혁명을 일으키고 있습니다. 우리가 2025 년으로 진출함에 따라, 회사는 더 이상 역사적 데이터를 검토하는 것에 만족하지 않습니다. 그들은 AI의 예측 및 처방 능력을 사용하여 운영을 개선하고 고객 경험을 조정하며 새로운 성장 기회를 발견하기를 간절히 원합니다. 이러한 변화는 대규모 데이터 볼륨을 관리하고 AI 도구와 쉽게 통합하며 데이터 전문가가 실행 가능한 통찰력을 도출 할 수있는 최신 데이터 분석 플랫폼을 요구합니다.
AI를 활용함으로써 데이터 및 분석은 고객 가치 및 비즈니스 성과의 폭발적인 성장을 불러 일으키고 있습니다. 가능성은 무한하며 창의성과 데이터에 의해서만 제한됩니다. 회사는 기존 데이터에서 새로운 통찰력을 발견하고이를 혁신적인 방식으로 적용하고 있습니다.
전통적인 분석은 구식이되었습니다. 경쟁력을 유지하려면 기업은 기본 분석을 넘어서야합니다. 데이터웨어 하우징을위한 BigQuery, Analytics 및 BI의 Looker 및 AI 기능 용 Vertex AI와 같은 도구를 사용하여 데이터의 전력을 활용해야합니다.
Google Data Cloud는 이러한 제품을 포함하여 진정한 비즈니스 혁신을위한 백본을 형성합니다. Priceline과 같은 회사는 BigQuery 및 Vertex AI와 같은 도구를 사용하여 고객을 더 잘 이해하고 개인화를 향상 시키며 가격을 최적화하고 있습니다.
성공 사례 : Google Cloud Data Analytics의 실제 영향
Google Cloud Data Analytics의 혁신적 영향은 플랫폼을 채택한 회사의 성공 사례를 통해 생생하게 전시됩니다. 이러한 조직은 주요 비즈니스 메트릭, 고객 참여 개선 및보다 효율적인 운영이 크게 향상되어 데이터 중심 의사 결정의 힘을 강조했습니다.
Puma는 고객에게 컨텐츠를 조정하는 방법을 더 잘 이해함으로써 평균 주문 가치를 19% 늘 렸습니다. 또한 재고 수준에 대한 실시간 액세스를 최대 4 배 더 빠르게 얻었습니다.
Alaska Air는 BigQuery의 실시간 데이터를 AI와 연결하여 놀라운 게스트 경험을 제공하여 고객 체크인 프로세스를 5 분 이내에 연석에서 게이트로 변환합니다.
Snap은 단일 데이터 사본에서 여러 엔진을 사용하여 통합 데이터 플랫폼을 구축하여 엔지니어링 지원을 최소화하여 기계 학습 (ML) 파이프 라인에 연료를 공급했습니다. 이 시스템을 통해 데이터 과학 및 ML 실험을 확장하여 3 억 4 천만 명 이상의 사용자를위한 개인화 된 경험을 조정할 수 있습니다.
소비자 건강 회사 인 Kenvue는 Tylenol, Aveeno, Neutrogena 및 Band-Aid와 같은 브랜드를 통해 매일 12 억 명의 사용자와 연결됩니다. 사용자가 자연어를 사용하여 데이터를 쿼리하고 시각화를 생성 할 수있는 사용자 정의 앱을 개발하여 통찰력에 시간을 가속화하고 있습니다.
BigQuery, Looker 및 Vertex AI와 함께 새로운 규모의 시대
Google Data Cloud 플랫폼은 데이터 분석의 새로운 규모의 시대를 나타내므로 사용자가 더 나은 더 빠른 의사 결정을 위해 규모와 속도를 활용할 수 있습니다. 이 경쟁 우위를 통해 기업은 빠르게 혁신하고 게임을 앞서 나갈 수 있습니다.
비즈니스를 돕는 방법은 다음과 같습니다.
- 고객은 BigQuery에서 LLM API 통화를 사용하여 SQL로 임베딩을 생성하고 있습니다.
- Serverless Spark 사용은 작년에 500% 증가했습니다.
- 구조화되지 않은 데이터에 대한 BigQuery의 관리는 600%이상 증가했습니다.
- Google Data Cloud는 시장 대안에 비해 54% 절약을 제공합니다.
고객은 말합니다
Google Cloud의 소중한 고객의 통찰력
Google Data Cloud에 대해 실제 고객이 말하는 내용은 다음과 같습니다.
Richard Spencer, CIO, Belk : "Google은 소매 사용 사례와 우리가 생각할 수있는 방법에 대해 즉시 이야기했기 때문에 훌륭한 파트너였습니다."
마커스 분수, Sr. Mgr. Digital Acceleration, McCormick & Company : "훌륭한 데이터 재단이 없으면 회사로서 달성하려는 다음 단계를 실제로 얻는 것은 불가능합니다. Google BigQuery는 우리를위한 게임 체인저였습니다."
Estée Lauder Companies의 데이터 과학 부사장 인 Eric Higgins : "BigQuery 및 Vertex AI와 같은 Google 도구의 상호 운용성으로 인해 빠르게 움직일 수있었습니다."
Macquarie Bank의 최고 데이터 책임자 인 Luis Uguina : "클라우드와 AI는 매우 강력한 것을 잠금 해제 할 것입니다. 매우 강력합니다. 은행은 자동 조종 장치에서 실행할 수있을 것입니다."
Igor Cherney, Bearcountry의 최고 정보 책임자 : "Looker와 BigQuery는 말 그대로 우리 사업의 두뇌입니다."
Google 데이터 클라우드 가격
Google Data Cloud의 비용 절감
Google은 Google Data Cloud 플랫폼을 가장 경쟁력있는 가격으로 제공하기 위해 전용합니다. 평균적으로 Google Data Cloud는 시장 대안보다 54% 저렴합니다. 구체적인 사용 및 가격 세부 정보는 제공되지 않지만 Google은 더 많은 가치를 제공하고 고객의 돈을 절약하기 위해 지속적으로 혁신하고 있습니다.
Google 데이터 클라우드 : 장단점의 무게
프로
- 저렴한 데이터 분석 옵션
- 강력한 AI 엔진
- 큰 상호 운용성
- 실시간 정보
단점
- 플랫폼 사용에 필요한 데이터 기술과 지식
- 가파른 학습 곡선
- 생산 등급 결과를 달성하는 데 몇 주가 걸릴 수 있습니다
실제 사용 사례 : Google의 데이터 클라우드로 변환 된 산업
Google Cloud Data Analytics에 의해 혁신 된 산업
Google Cloud Data Analytics는 다양한 산업 분야의 다양성을 보여 주며 비즈니스 운영 방식을 변화시키고 정보에 입각 한 결정을 내리고 전반적인 효율성을 향상시킵니다. Google Cloud Data Analytics의 혜택을받는 산업은 다음과 같습니다.
- 소매 : 소매 업체는 인벤토리 및 제품에 대한 실시간 정보에 액세스하여 고객에게 개인화 된 권장 사항을 제공합니다.
- 소비자 제품 : McCormick과 같은 회사는 Google Data Cloud를 활용하여 다음 단계에 도달하고 있습니다.
- 화장품 : Estée Lauder와 같은 회사는 Vertex AI의 힘을 사용하여 빠른 결정을 내리고 있습니다.
- 은행 및 금융 : Google Cloud를 사용하면 Macquarie Bank와 같은 금융 기관이 클라우드 및 AI의 전력으로 자동 조종 장치에서 운영 할 수 있습니다.
- 소매 (Outd
Google Cloud Data Analytics에 대한 자주 묻는 질문
Google Data Cloud는 무엇입니까?
Google Data Cloud는 BigQuery, Looker 및 Vertex AI와 같은 데이터 분석 도구를 결합하여 고객에게 새로운 가치를 제공하고 정확한 권장 사항을 작성하며 데이터 중심 의사 결정에 필요한 통찰력을 제공합니다.
BigQuery는 무엇을 할 수 있습니까?
BigQuery는 수백만 개의 데이터 포인트를 연결하는 기능을 포함하여 다양한 기능을 제공합니다. 최근 업데이트를 사용하면 LLM API 통화를 통해 SQL을 사용하여 임베딩을 생성 할 수 있습니다.
Google Data Cloud를 사용하여 성공한 회사는 어디입니까?
Puma, Alaska Air, Snap, Kenvue, Belk, McCormick & Company, Estée Lauder Company, Macquarie Bank 및 Backcountry와 같은 회사는 Google Data Cloud에서 큰 성공을 거두었습니다.
데이터 분석 및 AI에 대한 관련 질문
AI는 어떻게 데이터 분석을 향상시킬 수 있습니까?
AI는 의사 결정 프로세스를 가속화하여 데이터 분석을 향상시키고, 데이터의 의미있는 통찰력을 제공하여 고객 기반을 더 잘 이해하고 적시에 올바른 사람들에게 올바른 제안을 전달하기 위해 개인화를 촉진합니다.
큰 언어 모델은 무엇입니까?
LLMS (Largin Language Model)는 딥 러닝 기술과 대규모 데이터 세트를 활용하여 새로운 컨텐츠를 이해, 요약, 생성 및 예측하는 AI 알고리즘입니다. 수십억 개의 매개 변수를 사용하는이 모델은 텍스트에서 훈련 할 때 요약, 번역, 예측 및 코드와 같은 컨텐츠를 자동으로 생성 할 수 있습니다. 예로는 Bert, GPT-3, Lamda 등이 있습니다.
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고객은 말합니다
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Igor Cherney, Bearcountry의 최고 정보 책임자 : "Looker와 BigQuery는 말 그대로 우리 사업의 두뇌입니다."
Google 데이터 클라우드 가격
Google Data Cloud의 비용 절감
Google은 Google Data Cloud 플랫폼을 가장 경쟁력있는 가격으로 제공하기 위해 전용합니다. 평균적으로 Google Data Cloud는 시장 대안보다 54% 저렴합니다. 구체적인 사용 및 가격 세부 정보는 제공되지 않지만 Google은 더 많은 가치를 제공하고 고객의 돈을 절약하기 위해 지속적으로 혁신하고 있습니다.
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프로
- 저렴한 데이터 분석 옵션
- 강력한 AI 엔진
- 큰 상호 운용성
- 실시간 정보
단점
- 플랫폼 사용에 필요한 데이터 기술과 지식
- 가파른 학습 곡선
- 생산 등급 결과를 달성하는 데 몇 주가 걸릴 수 있습니다
실제 사용 사례 : Google의 데이터 클라우드로 변환 된 산업
Google Cloud Data Analytics에 의해 혁신 된 산업
Google Cloud Data Analytics는 다양한 산업 분야의 다양성을 보여 주며 비즈니스 운영 방식을 변화시키고 정보에 입각 한 결정을 내리고 전반적인 효율성을 향상시킵니다. Google Cloud Data Analytics의 혜택을받는 산업은 다음과 같습니다.
- 소매 : 소매 업체는 인벤토리 및 제품에 대한 실시간 정보에 액세스하여 고객에게 개인화 된 권장 사항을 제공합니다.
- 소비자 제품 : McCormick과 같은 회사는 Google Data Cloud를 활용하여 다음 단계에 도달하고 있습니다.
- 화장품 : Estée Lauder와 같은 회사는 Vertex AI의 힘을 사용하여 빠른 결정을 내리고 있습니다.
- 은행 및 금융 : Google Cloud를 사용하면 Macquarie Bank와 같은 금융 기관이 클라우드 및 AI의 전력으로 자동 조종 장치에서 운영 할 수 있습니다.
- 소매 (Outd
Google Cloud Data Analytics에 대한 자주 묻는 질문
Google Data Cloud는 무엇입니까?
Google Data Cloud는 BigQuery, Looker 및 Vertex AI와 같은 데이터 분석 도구를 결합하여 고객에게 새로운 가치를 제공하고 정확한 권장 사항을 작성하며 데이터 중심 의사 결정에 필요한 통찰력을 제공합니다.
BigQuery는 무엇을 할 수 있습니까?
BigQuery는 수백만 개의 데이터 포인트를 연결하는 기능을 포함하여 다양한 기능을 제공합니다. 최근 업데이트를 사용하면 LLM API 통화를 통해 SQL을 사용하여 임베딩을 생성 할 수 있습니다.
Google Data Cloud를 사용하여 성공한 회사는 어디입니까?
Puma, Alaska Air, Snap, Kenvue, Belk, McCormick & Company, Estée Lauder Company, Macquarie Bank 및 Backcountry와 같은 회사는 Google Data Cloud에서 큰 성공을 거두었습니다.
데이터 분석 및 AI에 대한 관련 질문
AI는 어떻게 데이터 분석을 향상시킬 수 있습니까?
AI는 의사 결정 프로세스를 가속화하여 데이터 분석을 향상시키고, 데이터의 의미있는 통찰력을 제공하여 고객 기반을 더 잘 이해하고 적시에 올바른 사람들에게 올바른 제안을 전달하기 위해 개인화를 촉진합니다.
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LLMS (Largin Language Model)는 딥 러닝 기술과 대규모 데이터 세트를 활용하여 새로운 컨텐츠를 이해, 요약, 생성 및 예측하는 AI 알고리즘입니다. 수십억 개의 매개 변수를 사용하는이 모델은 텍스트에서 훈련 할 때 요약, 번역, 예측 및 코드와 같은 컨텐츠를 자동으로 생성 할 수 있습니다. 예로는 Bert, GPT-3, Lamda 등이 있습니다.
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