Google Cloud Data Analytics, чтобы разблокировать значение ИИ к 2025 году
4 мая 2025 г.
RogerLee
0
В 2025 году сфера аналитики данных превзошла простую отчетность, превращаясь в мощную силу, которая, в сочетании с ИИ, стимулирует исключительный рост бизнеса и ценность клиента. Решения Google Cloud Analytics, такие как BigQuery, Liking и Vertex AI, возглавляют этот платеж, оснащающий аналитиками данных, ученых и инженеров инструментами, чтобы выходить за рамки традиционной аналитики в новую эру принятия решений, управляемых данными. Вместе эти технологии открывают потенциал данных для улучшения нашего понимания бизнеса и более широкого мира.
Data и AI Revolution в Google Cloud Analytics
Разблокировка значения с помощью AI-аналитики данных
Слияние анализа данных и ИИ революционизирует бизнес-операции и принятие решений. Когда мы продвигаемся в 2025 году, компании больше не удовлетворены, просто просматривая исторические данные; Они стремятся использовать прогнозирующие и предписывающие возможности ИИ для уточнения операций, адаптирования опыта клиентов и раскрыть новые возможности роста. Этот сдвиг требует современной платформы анализа данных, которая может управлять массовыми объемами данных, легко интегрироваться с инструментами ИИ и позволяет специалистам для данных получить действенную информацию.
Используя ИИ, данные и аналитика способствуют взрывному росту в ценности клиента и эффективности бизнеса. Возможности безграничны, ограничены только вашим творчеством и данными в вашем распоряжении. Компании открывают новые идеи из существующих данных и применяют их инновационными способами.
Традиционная аналитика стала устаревшей. Чтобы оставаться конкурентоспособными, предприятия должны продвинуться за пределы базовой аналитики. Вам необходимо использовать силу ваших данных с помощью таких инструментов, как BigQuery для хранилища данных, просмотреть аналитику и BI и Vertex AI для возможностей ИИ.
Облако данных Google охватывает эти продукты, формируя основу для подлинной бизнес -трансформации. Такие компании, как Priceline, используют такие инструменты, как BigQuery и Vertex AI, чтобы лучше понять своих клиентов, улучшить персонализацию и оптимизировать цены.
Истории успеха: реальное влияние аналитики данных Google Cloud Analytics
Преобразующее влияние аналитики данных Google Cloud ярко продемонстрировано благодаря историям успеха компаний, которые приняли платформу. В этих организациях наблюдалось значительные улучшения в ключевых бизнес-метриках, улучшение вовлечения клиентов и более эффективные операции, подчеркивая мощность принятия решений, управляемых данными.
Puma увеличила среднюю стоимость заказа на 19%, лучше понимая, как адаптировать контент для своих клиентов. Они также получили доступ в реальном времени к уровням запасов в четыре раза быстрее.
Alaska Air соединяет данные в режиме реального времени в BigQuery с ИИ, чтобы предоставить замечательные гостевые впечатления, трансформируя процесс регистрации клиентов из бордюра в ворота менее чем за пять минут.
SNAP построил унифицированную платформу данных с несколькими двигателями, работающими в одной копии данных, подпитывая свои трубопроводы машинного обучения (ML) с минимальной инженерной поддержкой. Эта система позволяет им масштабировать науку о данных и эксперименты ML, адаптируя персонализированный опыт для более чем 340 миллионов пользователей.
Kenvue, потребительская компания здравоохранения, ежедневно подключается с 1,2 миллиардами пользователей с такими брендами, как Tylenol, Aveeno, Neutrogena и Band-Aid. Они разрабатывают пользовательские приложения для пользователей для запроса данных и генерации визуализации с использованием естественного языка, значительно ускоряя время для понимания.
Новая эра масштаба с BigQuery, Looker и Vertex AI
Платформа Google Data Cloud знаменует собой новую эру масштаба в аналитике данных, позволяя пользователям использовать масштаб и скорость для лучшего, более быстрого принятия решений. Это конкурентное преимущество позволяет компаниям быстро внедрять инновации и оставаться впереди игры.
Вот как это помогает бизнесу:
- Клиенты генерируют встраивание с SQL, используя вызовы API LLM в BigQuery.
- Использование Server Spark выросло на 500% в прошлом году.
- Управление неструктурированными данными BigQuery выросло более 600%.
- Google Data Cloud предлагает 54% экономию по сравнению с альтернативами рынка.
Клиенты говорят
Понимание от клиентов Google Cloud, которые ценят клиентов
Вот что говорят реальные клиенты о Google Data Cloud:
Ричард Спенсер, CIO, Belk: «Google был отличным партнером, потому что они сразу говорили о розничных случаях использования и о том, как мы можем думать об этом».
Marcus Fountain, Sr. Mgr. Цифровое ускорение, McCormick & Company: «Без отличного фонда данных невозможно по -настоящему добраться до следующих шагов, где вы пытаетесь достичь в качестве компании. Google BigQuery изменил для нас игровой автомат».
Эрик Хиггинс, вице -президент по науке о данных, Estée Lauder Companies: «Спроектирование инструментов Google, таких как BigQuery и Vertex AI, позволила нам быстро двигаться».
Луис Угина, директор по данным, Macquarie Bank: «Cloud и AI собираются разблокировать что -то довольно мощное. Чрезвычайно мощный. Банк сможет работать на автопилоте».
Игорь Черни, директор по информационным вопросам, Backcountry: «Looker and BigQuery - буквально мозг нашего бизнеса».
Google Data Cloud Prigion
Экономия средств с облаком Google Data Cloud
Google стремится предлагать свою платформу Google Data Cloud по наиболее конкурентоспособным ценам. В среднем, Google Data Cloud на 54% дешевле, чем любая альтернатива рынка. Несмотря на то, что конкретные данные о использовании и ценах не предоставляются, Google продолжает вводить новшества, чтобы обеспечить большую ценность и сэкономить деньги своих клиентов.
Google Data Cloud: взвешивание плюсов и минусов
Плюс
- Доступный вариант анализа данных
- Мощный двигатель ИИ
- Отличная совместимость
- Информация в реальном времени
Минусы
- Навыки данных и знания, необходимые для использования платформы
- Крутая кривая обучения
- Может потребоваться несколько недель для достижения результатов производственного уровня
Реальные варианты использования: отрасли, преобразованные в облаке данных Google
Промышленности, преобразованные Google Cloud Data Analytics
Analytics Google Cloud Data Analytics демонстрирует свою универсальность в различных отраслях, преобразуя, как работают бизнес, принимают обоснованные решения и повышают общую эффективность. Вот некоторые из отраслей, получающих выгоду от Google Cloud Data Analytics:
- Розничная торговля: розничные продавцы получают доступ в режиме реального времени о инвентаре и продуктах, чтобы предоставить персонализированные рекомендации для клиентов.
- Потребительские продукты: такие компании, как McCormick, используют Google Data Cloud для достижения следующего уровня.
- Cosmetics: такие компании, как Estée Lauder, используют силу вершины AI для принятия быстрых решений.
- Банковское дело и финансы: Google Cloud позволяет финансовым учреждениям, таким как Macquarie Bank работать на автопилоте с мощностью Cloud и AI.
- Розничная торговля (Outdoor): компании по производству Empower и BigQuery, такие как Backcountry, чтобы собрать информацию, необходимую для повседневных решений.
Часто задаваемые вопросы об анализе данных Google Cloud
Что такое облако данных Google?
Google Data Cloud объединяет инструменты анализа данных, такие как BigQuery, Looker и Vertex AI, работая вместе, чтобы предоставить новую ценность для клиентов, дать точные рекомендации и предоставить информацию, необходимые для решений, основанных на данных.
Что может сделать BigQuery?
BigQuery предлагает многочисленные функции, в том числе возможность подключить миллионы данных. С недавними обновлениями вы можете генерировать вставки, используя SQL через вызовы API LLM.
Какие компании успешно использовали Google Data Cloud?
Такие компании, как Puma, Alaska Air, Snap, Kenvue, Belk, McCormick & Company, Estée Lauder Companies, Macquarie Bank и Backcountry, добились значительного успеха в Google Data Cloud.
Связанные вопросы об аналитике данных и искусственном интеллекте
Как ИИ может улучшить аналитику данных?
ИИ улучшает аналитику данных за счет ускорения процессов принятия решений, предоставляя значимую информацию из ваших данных, чтобы лучше понять вашу клиентскую базу и содействовать персонализации для предоставления правильного предложения нужным людям в нужное время.
Что такое крупные языковые модели?
Большие языковые модели (LLM) - это алгоритмы ИИ, которые используют методы глубокого обучения и массовые наборы данных для понимания, суммирования, генерирования и прогнозирования нового контента. Эти модели, которые используют миллиарды параметров, могут автоматически генерировать контент, такие как резюме, переводы, прогнозы и код при обучении по тексту. Примеры включают Берт, GPT-3, Lamda и другие.
Связанная статья
Генерация голоса AI: ваше окончательное руководство на 2025 год
Искусственный интеллект (ИИ) по -настоящему изменил ландшафт творческих и технологических областей, и генерация голоса ИИ возглавила заряд. Способность создавать реалистичные, персонализированные голоса искусственного интеллекта стали более доступными, чем когда -либо, открыв огромный спектр возможностей для создателя контента
Microsoft 365 Copilot представляет редизайн с расширенным поиском, изображением и ноутбуком
Microsoft готовится к новому приложению Microsoft 365 Copilot, предназначенное для удовлетворения потребностей бизнеса, при этом более тесно интегрируясь с удобными для потребителя функциями обычного Copilot. Обновленная версия может похвастаться поиском с AI, новой функцией «Создать», которая использует OPE
Анализ: юмористический взгляд Трампа на ужине Аль Смит
Ужин «Аль Смит»-это заветное событие, известное своим беззаботным обменом юмора и самоуничижимостью среди политических деятелей. Тем не менее, участие Дональда Трампа, особенно его появление в 2016 году, вызвало значительные дебаты о пределах политической сатиры и роли юмора на публике
Комментарии (0)
4 мая 2025 г.
RogerLee
0
В 2025 году сфера аналитики данных превзошла простую отчетность, превращаясь в мощную силу, которая, в сочетании с ИИ, стимулирует исключительный рост бизнеса и ценность клиента. Решения Google Cloud Analytics, такие как BigQuery, Liking и Vertex AI, возглавляют этот платеж, оснащающий аналитиками данных, ученых и инженеров инструментами, чтобы выходить за рамки традиционной аналитики в новую эру принятия решений, управляемых данными. Вместе эти технологии открывают потенциал данных для улучшения нашего понимания бизнеса и более широкого мира.
Data и AI Revolution в Google Cloud Analytics
Разблокировка значения с помощью AI-аналитики данных
Слияние анализа данных и ИИ революционизирует бизнес-операции и принятие решений. Когда мы продвигаемся в 2025 году, компании больше не удовлетворены, просто просматривая исторические данные; Они стремятся использовать прогнозирующие и предписывающие возможности ИИ для уточнения операций, адаптирования опыта клиентов и раскрыть новые возможности роста. Этот сдвиг требует современной платформы анализа данных, которая может управлять массовыми объемами данных, легко интегрироваться с инструментами ИИ и позволяет специалистам для данных получить действенную информацию.
Используя ИИ, данные и аналитика способствуют взрывному росту в ценности клиента и эффективности бизнеса. Возможности безграничны, ограничены только вашим творчеством и данными в вашем распоряжении. Компании открывают новые идеи из существующих данных и применяют их инновационными способами.
Традиционная аналитика стала устаревшей. Чтобы оставаться конкурентоспособными, предприятия должны продвинуться за пределы базовой аналитики. Вам необходимо использовать силу ваших данных с помощью таких инструментов, как BigQuery для хранилища данных, просмотреть аналитику и BI и Vertex AI для возможностей ИИ.
Облако данных Google охватывает эти продукты, формируя основу для подлинной бизнес -трансформации. Такие компании, как Priceline, используют такие инструменты, как BigQuery и Vertex AI, чтобы лучше понять своих клиентов, улучшить персонализацию и оптимизировать цены.
Истории успеха: реальное влияние аналитики данных Google Cloud Analytics
Преобразующее влияние аналитики данных Google Cloud ярко продемонстрировано благодаря историям успеха компаний, которые приняли платформу. В этих организациях наблюдалось значительные улучшения в ключевых бизнес-метриках, улучшение вовлечения клиентов и более эффективные операции, подчеркивая мощность принятия решений, управляемых данными.
Puma увеличила среднюю стоимость заказа на 19%, лучше понимая, как адаптировать контент для своих клиентов. Они также получили доступ в реальном времени к уровням запасов в четыре раза быстрее.
Alaska Air соединяет данные в режиме реального времени в BigQuery с ИИ, чтобы предоставить замечательные гостевые впечатления, трансформируя процесс регистрации клиентов из бордюра в ворота менее чем за пять минут.
SNAP построил унифицированную платформу данных с несколькими двигателями, работающими в одной копии данных, подпитывая свои трубопроводы машинного обучения (ML) с минимальной инженерной поддержкой. Эта система позволяет им масштабировать науку о данных и эксперименты ML, адаптируя персонализированный опыт для более чем 340 миллионов пользователей.
Kenvue, потребительская компания здравоохранения, ежедневно подключается с 1,2 миллиардами пользователей с такими брендами, как Tylenol, Aveeno, Neutrogena и Band-Aid. Они разрабатывают пользовательские приложения для пользователей для запроса данных и генерации визуализации с использованием естественного языка, значительно ускоряя время для понимания.
Новая эра масштаба с BigQuery, Looker и Vertex AI
Платформа Google Data Cloud знаменует собой новую эру масштаба в аналитике данных, позволяя пользователям использовать масштаб и скорость для лучшего, более быстрого принятия решений. Это конкурентное преимущество позволяет компаниям быстро внедрять инновации и оставаться впереди игры.
Вот как это помогает бизнесу:
- Клиенты генерируют встраивание с SQL, используя вызовы API LLM в BigQuery.
- Использование Server Spark выросло на 500% в прошлом году.
- Управление неструктурированными данными BigQuery выросло более 600%.
- Google Data Cloud предлагает 54% экономию по сравнению с альтернативами рынка.
Клиенты говорят
Понимание от клиентов Google Cloud, которые ценят клиентов
Вот что говорят реальные клиенты о Google Data Cloud:
Ричард Спенсер, CIO, Belk: «Google был отличным партнером, потому что они сразу говорили о розничных случаях использования и о том, как мы можем думать об этом».
Marcus Fountain, Sr. Mgr. Цифровое ускорение, McCormick & Company: «Без отличного фонда данных невозможно по -настоящему добраться до следующих шагов, где вы пытаетесь достичь в качестве компании. Google BigQuery изменил для нас игровой автомат».
Эрик Хиггинс, вице -президент по науке о данных, Estée Lauder Companies: «Спроектирование инструментов Google, таких как BigQuery и Vertex AI, позволила нам быстро двигаться».
Луис Угина, директор по данным, Macquarie Bank: «Cloud и AI собираются разблокировать что -то довольно мощное. Чрезвычайно мощный. Банк сможет работать на автопилоте».
Игорь Черни, директор по информационным вопросам, Backcountry: «Looker and BigQuery - буквально мозг нашего бизнеса».
Google Data Cloud Prigion
Экономия средств с облаком Google Data Cloud
Google стремится предлагать свою платформу Google Data Cloud по наиболее конкурентоспособным ценам. В среднем, Google Data Cloud на 54% дешевле, чем любая альтернатива рынка. Несмотря на то, что конкретные данные о использовании и ценах не предоставляются, Google продолжает вводить новшества, чтобы обеспечить большую ценность и сэкономить деньги своих клиентов.
Google Data Cloud: взвешивание плюсов и минусов
Плюс
- Доступный вариант анализа данных
- Мощный двигатель ИИ
- Отличная совместимость
- Информация в реальном времени
Минусы
- Навыки данных и знания, необходимые для использования платформы
- Крутая кривая обучения
- Может потребоваться несколько недель для достижения результатов производственного уровня
Реальные варианты использования: отрасли, преобразованные в облаке данных Google
Промышленности, преобразованные Google Cloud Data Analytics
Analytics Google Cloud Data Analytics демонстрирует свою универсальность в различных отраслях, преобразуя, как работают бизнес, принимают обоснованные решения и повышают общую эффективность. Вот некоторые из отраслей, получающих выгоду от Google Cloud Data Analytics:
- Розничная торговля: розничные продавцы получают доступ в режиме реального времени о инвентаре и продуктах, чтобы предоставить персонализированные рекомендации для клиентов.
- Потребительские продукты: такие компании, как McCormick, используют Google Data Cloud для достижения следующего уровня.
- Cosmetics: такие компании, как Estée Lauder, используют силу вершины AI для принятия быстрых решений.
- Банковское дело и финансы: Google Cloud позволяет финансовым учреждениям, таким как Macquarie Bank работать на автопилоте с мощностью Cloud и AI.
- Розничная торговля (Outdoor): компании по производству Empower и BigQuery, такие как Backcountry, чтобы собрать информацию, необходимую для повседневных решений.
Часто задаваемые вопросы об анализе данных Google Cloud
Что такое облако данных Google?
Google Data Cloud объединяет инструменты анализа данных, такие как BigQuery, Looker и Vertex AI, работая вместе, чтобы предоставить новую ценность для клиентов, дать точные рекомендации и предоставить информацию, необходимые для решений, основанных на данных.
Что может сделать BigQuery?
BigQuery предлагает многочисленные функции, в том числе возможность подключить миллионы данных. С недавними обновлениями вы можете генерировать вставки, используя SQL через вызовы API LLM.
Какие компании успешно использовали Google Data Cloud?
Такие компании, как Puma, Alaska Air, Snap, Kenvue, Belk, McCormick & Company, Estée Lauder Companies, Macquarie Bank и Backcountry, добились значительного успеха в Google Data Cloud.
Связанные вопросы об аналитике данных и искусственном интеллекте
Как ИИ может улучшить аналитику данных?
ИИ улучшает аналитику данных за счет ускорения процессов принятия решений, предоставляя значимую информацию из ваших данных, чтобы лучше понять вашу клиентскую базу и содействовать персонализации для предоставления правильного предложения нужным людям в нужное время.
Что такое крупные языковые модели?
Большие языковые модели (LLM) - это алгоритмы ИИ, которые используют методы глубокого обучения и массовые наборы данных для понимания, суммирования, генерирования и прогнозирования нового контента. Эти модели, которые используют миллиарды параметров, могут автоматически генерировать контент, такие как резюме, переводы, прогнозы и код при обучении по тексту. Примеры включают Берт, GPT-3, Lamda и другие.
Генерация голоса AI: ваше окончательное руководство на 2025 год
Искусственный интеллект (ИИ) по -настоящему изменил ландшафт творческих и технологических областей, и генерация голоса ИИ возглавила заряд. Способность создавать реалистичные, персонализированные голоса искусственного интеллекта стали более доступными, чем когда -либо, открыв огромный спектр возможностей для создателя контента
Microsoft 365 Copilot представляет редизайн с расширенным поиском, изображением и ноутбуком
Microsoft готовится к новому приложению Microsoft 365 Copilot, предназначенное для удовлетворения потребностей бизнеса, при этом более тесно интегрируясь с удобными для потребителя функциями обычного Copilot. Обновленная версия может похвастаться поиском с AI, новой функцией «Создать», которая использует OPE
Анализ: юмористический взгляд Трампа на ужине Аль Смит
Ужин «Аль Смит»-это заветное событие, известное своим беззаботным обменом юмора и самоуничижимостью среди политических деятелей. Тем не менее, участие Дональда Трампа, особенно его появление в 2016 году, вызвало значительные дебаты о пределах политической сатиры и роли юмора на публике
