ניתוח נתונים

מאמרי עזרה ומקורות מידע שיעזרו לכם למצות את הפוטנציאל של הנתונים ולהפוך אותם לתובנות מבוססות-AI שניתן לפעול לפיהן באמצעות Google Cloud מוצרים.

רוצים להתחיל להשתמש בחינם?
  • פיתוח באמצעות המודלים והכלים הכי עדכניים של AI גנרטיבי
  • שימוש בחינם ביותר מ-20 מוצרים פופולריים, כולל Compute Engine וממשקי API של AI
  • בלי חיובים אוטומטיים ובלי התחייבות
צפייה במבצעים למוצרים בחינם

מוזמנים להתנסות ביותר מ-20 מוצרים חינמיים

אתם יכולים להשתמש ביותר מ-20 מוצרים בחינם לתרחישי שימוש נפוצים, כולל ממשקי API של AI, מכונות וירטואליות, מחסני נתונים (data warehouse) ועוד.

ניתוח נתונים ב- Google Cloud

קוראים מסמכים ומאמרים ב-Cloud Architecture Center על מוצרים, יכולות ונהלים של ניתוח נתונים.
כאן מוסבר איך BigQuery עוזר לארגונים לקבל תובנות מהנתונים שלהם.
אפשר לתכנן את הגישה בעזרת מקורות מידע ממרכז הארכיטקטורה בנושאים שונים שקשורים לנתונים ולניתוח נתונים.
תכנון של בית נתונים לניתוח נתונים לאחסון, לעיבוד ולהפעלה של נתונים.

הדרכה, מאמרים בבלוג ועוד

קורסים, מאמרים בבלוגים ומקורות מידע קשורים אחרים.
לומדים על Google Cloud טכנולוגיות חיוניות לתפקיד של מנתח נתונים.
במאמר הזה מוסבר איך לבחון נתונים ב-Looker ולהגדיר ניתוח נתונים בשירות עצמי למשתמשים.
בעזרת הדרכה מעשית והנחיות ממומחי Google, תוכלו לעבור משלב יצירת אב טיפוס עם Gemini לשלב הפריסה של סוכנים מאובטחים ברמה שמתאימה לארגונים.
בוחרים את השירותים שבהם רוצים להריץ את עומסי העבודה של הנתונים והניתוחים.

מוצרים לניתוח נתונים לפי תרחיש לדוגמה

אפשר להרחיב את הקטעים או להשתמש במסנן כדי למצוא מוצרים ומדריכים לתרחישי שימוש אופייניים.

פלטפורמת נתונים ו-AI בעננים מרובים, ללא שרת (serverless) וחסכונית, שנועדה לעזור לכם להפוך נתונים גדולים לתובנות עסקיות חשובות שמבוססות על Gemini.

פלטפורמת נתונים מנוהלת שאפשר להתאים לעומס, בעלת יכולות מובנות של למידת מכונה (ML), שעוזרת להבין את הנתונים.
הסוכנים מבוססים על נתונים ארגוניים, והם מקבלים הקשר איכותי שמבוסס על AI.

קבלתם בינה עסקית בזמן אמת, שמבוססת על נתונים מפוקחים, ומציעה ניתוח שניתן לחזור עליו ומעוררת הבנה מעמיקה של הנתונים.

מפיקים את המקסימום מההשקעה בניתוח נתונים כשמריצים שאילתות ניתוח על מערכי נתונים גדולים.
גרסה עדכנית ומהימנה של הנתונים, שאפשר לגשת אליהם, לנתח אותם ולבצע בהם פעולות.
גיבוי השערות באמצעות נתונים כדי לקבל החלטות עסקיות טובות יותר.

לנהל את מחזור החיים של הנתונים מקצה לקצה, ולשפר את הניהול, הגילוי, השליטה והשיתוף של נתונים ונכסי AI.

ניהול נתונים חכם באמצעות מטא-נתונים מאוחדים ומדיניות ניהול ואבטחה.
שיתוף נתונים ותובנות בהיקף נרחב בין יחידות שונות בארגון באמצעות מסגרת אבטחה ופרטיות חזקה.
הסוכנים מבוססים על נתונים ארגוניים, והם מקבלים הקשר איכותי שמבוסס על AI.
חיפוש וצנזור מידע אישי רגיש.

הטמעה, שינוי וטעינה של נתונים ממקורות נתונים שונים בצורה מאובטחת וניתנת להרחבה, ויצירת תזמור מקצה לקצה לארגון.

אפשר לבצע אוטומציה של הכנסת נתונים ל-BigQuery בקנה מידה נרחב בלי לכתוב קוד, על בסיס מתוזמן או אד-הוק.
ממשק גרפי משולב ומנוהל ליצירה וניהול בקלות של צינורות עיבוד נתונים בלי קוד.
חוויה מקצה לקצה שעוזרת לצוותי נתונים לבנות צינורות SQL, לשלוט בגרסאות שלהם ולתזמן אותם ב-BigQuery.
שירות ללא שרת (serverless) קל לשימוש לסימון נתונים שהשתנו (CDC) וליצירת רפליקות להטמעת נתונים בזמן אמת.
יצירה, תזמון, ניטור וניהול של תהליכי עבודה באמצעות שירות מנוהל ומתוזמר המבוסס על Apache Airflow.
העברת נתונים בין שירותי Cloud Storage כמו AWS S3 ו-Cloud Storage.
שליחת כמויות גדולות של נתונים ל- Google Cloud באמצעות אחסון נייד.
מסגרת מאוחדת, דקלרטיבית לארגון ולפריסה אוטומטית, שעברה אופטימיזציה לניהול חלק של צינורות עיבוד נתונים ו-AI ב- Google Cloud.

ליצור lakehouse פתוח, מנוהל ובעל ביצועים גבוהים שמספק מקור אמת יחיד, מבטל כפילויות של נתונים ומבטיח תובנות עקביות.

שילוב Google Cloud של שירותים בקוד פתוח ליצירת lakehouse לניתוח נתונים מתקדם ול-AI.

העברה של lakehouse או מחסן נתונים ל-BigQuery באמצעות כלים קלים לשימוש שמבוססים על Gemini ומסייעים בכל שלב בהעברה.

מידע על מושגים כלליים ומסגרת שאפשר להשתמש בהם כדי לארגן ולבנות את המעבר ל-BigQuery.
מידע על שירות ההעברה ל-BigQuery, שהוא פתרון מקיף להעברת מחסן נתונים או lakehouse ל-BigQuery.

התקדמות בתהליך השימוש בנתונים, החל מעיבוד ברצף (batch processing) באמצעות Apache Spark ו-Apache Hadoop מנוהלים, ועד לעיבוד דינמי של נתונים בסטרימינג בזמן אמת באמצעות צינורות עיבוד נתונים (pipelines) ניתנים להתאמה לעומס וחסרי שרת (serverless) באמצעות Apache Beam.

פיתוח צינורות לעיבוד נתונים באצווה ובסטרים בזמן אמת.
‫Apache Hive metastore‏ (HMS) מנוהל שפועל ב- Google Cloud.
שירות מנוהל ל-Apache Spark ו-Apache Hadoop המאפשר לבצע עיבוד ברצף (batch processing), לשלוח שאילתות ולהעביר נתונים בסטרימינג.

הטמעה, עיבוד וניתוח של מקורות נתונים מאירועים בזמן אמת, ויצירת תובנות פרקטיות בזמן אמת.

פיתוח צינורות לעיבוד נתונים באצווה ובסטרים בזמן אמת.
שימוש בשירות ענן מנוהל שמאפשר לכם להטמיע ישירות סטרימינג של Apache Kafka ב- Google Cloud.
הטמעת סטרימים של אירועים מכל מקום ובכל היקף.

שילוב חלק של היכולות של AI גנרטיבי ולמידת מכונה ישירות בנתונים, כדי להפיק תובנות מעמיקות יותר.

ליצור ולאמן מודלים של למידת מכונה (ML) ישירות באמצעות שאילתות SQL.
פריסה וניהול של צינורות עיבוד נתונים מלאים של למידת מכונה (ML).
אתם יכולים להשתמש בעזרה מבוססת-AI כדי לעבוד עם הנתונים שלכם ב-BigQuery.
קבלו עזרה מבוססת-AI לעבודה עם הנתונים ב-Looker.
אפשר לנהל את מערכי הנתונים, להריץ שאילתות ולפרוס צינורות נתונים ישירות מסביבת הפיתוח המשולבת או מכלי שורת הפקודה המועדפים.
הסוכנים מבוססים על נתונים ארגוניים, והם מקבלים הקשר איכותי שמבוסס על AI.
פיתוח ושימוש ב-AI גנרטיבי באמצעות פלטפורמה מאוחדת לפיתוח AI שמנוהלת באופן מלא.
אפשר לקבל נתונים של בלוקצ'יין שעברו אינדוקס וזמינים דרך BigQuery, כדי לנתח אותם בקלות באמצעות SQL.
קבלת ארכיטקטורות לדוגמה, תוכן לפריסת פתרונות ארוזים ושירותי שילוב כדי להתחיל את המסע שלכם בענן של נתונים ו-AI באמצעות Cortex Framework בקוד פתוח.
מידע על Google Earth Engine, שירות לעיבוד נתונים גיאו-מרחביים. עם Earth Engine, אתם יכולים לבצע עיבוד גיאו-מרחבי בהיקף נרחב, באמצעות Google Cloud.
שימוש בפתרון מקצה לקצה שמספק קישוריות חלקה וניתנת להרחבה בין רצפת הייצור לבין הענן.