Google Cloud Data Analytics到2025年解锁AI值

在2025年，数据分析领域仅仅超越了报告，发展成为强大的力量，当与AI结合使用时，它会驱动出色的业务增长和客户价值。 Google Cloud的数据分析解决方案（例如BigQuery，Looker和Vertex AI）正在领导这一收费，为数据分析师，科学家和工程师提供了将超越传统分析技术推向数据驱动决策的新时代的工具。这些技术共同释放了数据的潜力，以增强我们对企业和更广阔世界的理解。

Google Cloud Analytics中的数据和AI革命

通过AI驱动数据分析解锁值

数据分析和AI的融合正在彻底改变业务运营和决策。随着我们前进到2025年，公司不再对审查历史数据感到满意。他们渴望使用AI的预测性和规定功能来完善运营，量身定制客户体验以及发现新的增长机会。这种转变需要一个现代的数据分析平台，该平台可以管理大量数据量，毫不费力地与AI工具集成，并使数据专业人员能够获得可行的见解。

通过利用AI，数据和分析可以推动客户价值和业务绩效的爆炸性增长。可能性是无限的，仅受您的创造力和可以使用的数据的限制。公司正在从现有数据中发现新的见解，并以创新的方式应用这些见解。

传统分析已经过时了。为了保持竞争力，企业必须超越基本分析。您需要使用BigQuery等工具来利用数据的功能，用于数据仓库，分析和BI的查找器以及Vertex AI具有AI功能。

Google Data Cloud包括这些产品，形成了真正的业务转型的骨干。 Priceline等公司正在使用BigQuery和Vertex AI等工具来更好地了解其客户，增强个性化和优化定价。

成功案例：Google云数据分析的现实影响

Google Cloud数据分析的变革性影响通过采用该平台的公司的成功案例生动地展示了。这些组织在关键业务指标，改善客户参与度以及更有效的运营方面看到了大幅增强，突出了数据驱动的决策的力量。

PUMA通过更好地了解如何为客户定制内容，将其平均订单价值提高了19％。他们还可以实时访问库存水平的速度高达四倍。

阿拉斯加航空公司将BigQuery的实时数据与AI连接起来，以提供出色的来宾体验，并在不到五分钟的时间内将其客户入住流程从路边转变为门。

SNAP构建了一个统一的数据平台，其中多个发动机在单个数据副本上运行，从而在最小的工程支持下为他们的机器学习（ML）管道加油。该系统使他们能够扩展数据科学和ML实验，从而为超过3.4亿用户定制个性化体验。

消费者卫生公司Kenvue每天通过Tylenol，Aveeno，Neutrogena和创可贴等品牌与12亿用户联系。他们正在开发自定义应用程序以查询数据并使用自然语言生成可视化，从而大大加速了洞察力。

BigQuery，Looker和Vertex AI的新规模时代

Google Data Cloud平台标志着数据分析的一个新时代，使用户能够利用规模和速度，以提高决策速度。这种竞争优势使公司能够快速创新并保持领先地位。

这是帮助企业的方式：

• 客户正在使用BigQuery中使用LLM API调用来生成使用SQL的嵌入。
• 在过去的一年中，对无服务器火花的使用飙升了500％。
• Bigquery对非结构化数据的管理已增长了600％以上。
• 与市场替代品相比，Google Data Cloud可节省54％。

客户说话

Google Cloud尊贵客户的见解

这是真实客户对Google Data Cloud的看法：

理查德·斯宾塞（Richard Spencer），CIO，BELK：“ Google是一个很好的合作伙伴，因为他们立即谈论了零售用例以及我们如何考虑。”

Marcus Fountain，Sr。Mgr。 McCormick＆Company的数字加速度：“如果没有一个良好的数据基础，就不可能真正到达您试图作为一家公司的下一步措施。GoogleBigquery对我们来说是改变游戏规则的人。”

数据科学副总裁埃里克·希金斯（Eric Higgins），EstéeLauderCompanies：“ Google工具（例如BigQuery和Vertex AI）的互操作性使我们能够迅速移动。”

Macquarie Bank首席数据官Luis Uguina：“ Cloud和AI将解锁功能非常强大的东西。非常强大。银行将能够在Autopilot上运行。”

偏远地区首席信息官伊戈尔·切尔尼（Igor Cherney）：“ Looker and Bigquery实际上是我们业务的大脑。”

Google数据云价格

Google数据云节省成本

Google致力于以最有竞争力的价格提供其Google Data Cloud平台。平均而言，Google Data Cloud比任何市场替代方案便宜54％。尽管没有提供特定的用法和定价细节，但Google仍在继续创新以提供更多价值并为客户节省资金。

Google数据云：权衡利弊

优点

• 负担得起的数据分析选项
• 强大的AI引擎
• 出色的互操作性
• 实时信息

缺点

• 使用平台所需的数据技能和知识
• 陡峭的学习曲线
• 可能需要几个星期才能实现生产级成果

现实世界中的用例：Google数据云转型的行业

Google Cloud Data Analytics转型的行业

Google Cloud Data Analytics（Google Cloud Data Analytics）展示了其在各个行业之间的多功能性，从而改变了企业的运作方式，做出明智的决策并提高整体效率。以下是一些从Google Cloud数据分析中受益的行业：

• 零售：零售商正在访问有关库存和产品的实时信息，以向客户提供个性化建议。
• 消费产品：像McCormick这样的公司正在利用Google Data Cloud达到新的水平。
• 化妆品： EstéeLauder等公司正在利用顶点AI的力量来快速决定。
• 银行和金融： Google Cloud使Macquarie Bank这样的金融机构能够在自动驾驶仪上运营云和AI的力量。
• 零售（户外）： Looker and BigQuery授权偏远地区这样的公司，以收集日常决策所需的信息。

关于Google云数据分析的常见问题

Google数据云是什么？

Google Data Cloud结合了BigQuery，Looker和Vertex AI等数据分析工具，共同努力为客户提供新价值，提出准确的建议并提供数据驱动的决策所需的见解。

Bigquery可以做什么？

BigQuery提供了许多功能，包括连接数百万个数据点的能力。有了最近的更新，您可以通过LLM API调用使用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。

有关数据分析和AI的相关问题

AI如何改善数据分析？

AI通过加速决策流程，从数据中提供有意义的见解来更好地了解您的客户群，并促进个性化，以在正确的时间向合适的人提供正确的报价，从而增强数据分析。

什么是大型语言模型？

大型语言模型（LLM）是AI算法，它利用深度学习技术和大量数据集来理解，总结，生成和预测新内容。这些模型使用数十亿个参数，可以自动生成诸如摘要，翻译，预测和代码等文本培训的内容。例子包括Bert，GPT-3，LAMDA等。