Google Cloud Data Analytics到2025年解鎖AI值

在2025年，數據分析領域僅僅超越了報告，發展成為強大的力量，當與AI結合使用時，它會驅動出色的業務增長和客戶價值。 Google Cloud的數據分析解決方案（例如BigQuery，Looker和Vertex AI）正在領導這一收費，為數據分析師，科學家和工程師提供了將超越傳統分析技術推向數據驅動決策的新時代的工具。這些技術共同釋放了數據的潛力，以增強我們對企業和更廣闊世界的理解。

Google Cloud Analytics中的數據和AI革命

通過AI驅動數據分析解鎖值

數據分析和AI的融合正在徹底改變業務運營和決策。隨著我們前進到2025年，公司不再對審查歷史數據感到滿意。他們渴望使用AI的預測性和規定功能來完善運營，量身定制客戶體驗以及發現新的增長機會。這種轉變需要一個現代的數據分析平台，該平台可以管理大量數據量，毫不費力地與AI工具集成，並使數據專業人員能夠獲得可行的見解。

通過利用AI，數據和分析可以推動客戶價值和業務績效的爆炸性增長。可能性是無限的，僅受您的創造力和可以使用的數據的限制。公司正在從現有數據中發現新的見解，並以創新的方式應用這些見解。

傳統分析已經過時了。為了保持競爭力，企業必須超越基本分析。您需要使用BigQuery等工具來利用數據的功能，用於數據倉庫，分析和BI的查找器以及Vertex AI具有AI功能。

Google Data Cloud包括這些產品，形成了真正的業務轉型的骨幹。 Priceline等公司正在使用BigQuery和Vertex AI等工具來更好地了解其客戶，增強個性化和優化定價。

成功案例：Google雲數據分析的現實影響

Google Cloud數據分析的變革性影響通過採用該平台的公司的成功案例生動地展示了。這些組織在關鍵業務指標，改善客戶參與度以及更有效的運營方面看到了大幅增強，突出了數據驅動的決策的力量。

PUMA通過更好地了解如何為客戶定制內容，將其平均訂單價值提高了19％。他們還可以實時訪問庫存水平的速度高達四倍。

阿拉斯加航空公司將BigQuery的實時數據與AI連接起來，以提供出色的來賓體驗，並在不到五分鐘的時間內將其客戶入住流程從路邊轉變為門。

SNAP構建了一個統一的數據平台，其中多個發動機在單個數據副本上運行，從而在最小的工程支持下為他們的機器學習（ML）管道加油。該系統使他們能夠擴展數據科學和ML實驗，從而為超過3.4億用戶定制個性化體驗。

消費者衛生公司Kenvue每天通過Tylenol，Aveeno，Neutrogena和創可貼等品牌與12億用戶聯繫。他們正在開發自定義應用程序以查詢數據並使用自然語言生成可視化，從而大大加速了洞察力。

BigQuery，Looker和Vertex AI的新規模時代

Google Data Cloud平台標誌著數據分析的一個新時代，使用戶能夠利用規模和速度，以提高決策速度。這種競爭優勢使公司能夠快速創新並保持領先地位。

這是幫助企業的方式：

• 客戶正在使用BigQuery中使用LLM API調用來生成使用SQL的嵌入。
• 在過去的一年中，對無服務器火花的使用飆升了500％。
• Bigquery對非結構化數據的管理已增長了600％以上。
• 與市場替代品相比，Google Data Cloud可節省54％。

客戶說話

Google Cloud尊貴客戶的見解

這是真實客戶對Google Data Cloud的看法：

理查德·斯賓塞（Richard Spencer），CIO，BELK：“ Google是一個很好的合作夥伴，因為他們立即談論了零售用例以及我們如何考慮。”

Marcus Fountain，Sr。 Mgr。 McCormick＆Company的數字加速度：“如果沒有一個良好的數據基礎，就不可能真正到達您試圖作為一家公司的下一步措施。GoogleBigquery對我們來說是改變遊戲規則的人。”

數據科學副總裁埃里克·希金斯（Eric Higgins），EstéeLauderCompanies：“ Google工具（例如BigQuery和Vertex AI）的互操作性使我們能夠迅速移動。”

Macquarie Bank首席數據官Luis Uguina：“ Cloud和AI將解鎖功能非常強大的東西。非常強大。銀行將能夠在Autopilot上運行。”

偏遠地區首席信息官伊戈爾·切爾尼（Igor Cherney）：“ Looker and Bigquery實際上是我們業務的大腦。”

Google數據云價格

Google數據云節省成本

Google致力於以最有競爭力的價格提供其Google Data Cloud平台。平均而言，Google Data Cloud比任何市場替代方案便宜54％。儘管沒有提供特定的用法和定價細節，但Google仍在繼續創新以提供更多價值並為客戶節省資金。

Google數據云：權衡利弊

優點

• 負擔得起的數據分析選項
• 強大的AI引擎
• 出色的互操作性
• 實時信息

缺點

• 使用平台所需的數據技能和知識
• 陡峭的學習曲線
• 可能需要幾個星期才能實現生產級成果

現實世界中的用例：Google數據云轉型的行業

Google Cloud Data Analytics轉型的行業

Google Cloud Data Analytics（Google Cloud Data Analytics）展示了其在各個行業之間的多功能性，從而改變了企業的運作方式，做出明智的決策並提高整體效率。以下是一些從Google Cloud數據分析中受益的行業：

• 零售：零售商正在訪問有關庫存和產品的實時信息，以向客戶提供個性化建議。
• 消費產品：像McCormick這樣的公司正在利用Google Data Cloud達到新的水平。
• 化妝品： EstéeLauder等公司正在利用頂點AI的力量來快速決定。
• 銀行和金融： Google Cloud使Macquarie Bank這樣的金融機構能夠在自動駕駛儀上運營雲和AI的力量。
• 零售（戶外）： Looker and BigQuery授權偏遠地區這樣的公司，以收集日常決策所需的信息。

關於Google雲數據分析的常見問題

Google數據云是什麼？

Google Data Cloud結合了BigQuery，Looker和Vertex AI等數據分析工具，共同努力為客戶提供新價值，提出準確的建議並提供數據驅動的決策所需的見解。

Bigquery可以做什麼？

BigQuery提供了許多功能，包括連接數百萬個數據點的能力。有了最近的更新，您可以通過LLM API調用使用SQL生成嵌入式。

哪些公司成功使用了Google Data Cloud？

PUMA，Alaska Air，Snap，Kenvue，Belk，McCormick＆Company，EstéeLauderCompanies，Macquarie Bank和Backcountry等公司都在Google Data Cloud上取得了巨大的成功。

有關數據分析和AI的相關問題

AI如何改善數據分析？

AI通過加速決策流程，從數據中提供有意義的見解來更好地了解您的客戶群，並促進個性化，以在正確的時間向合適的人提供正確的報價，從而增強數據分析。

什麼是大型語言模型？

大型語言模型（LLM）是AI算法，它利用深度學習技術和大量數據集來理解，總結，生成和預測新內容。這些模型使用數十億個參數，可以自動生成諸如摘要，翻譯，預測和代碼等文本培訓的內容。例子包括Bert，GPT-3，LAMDA等。