ניתוח נתונים

מאמרי עזרה ומקורות מידע שיעזרו לכם להפיק את המקסימום מהנתונים 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.

חקירת ניתוח הנתונים ב Google Cloud

קוראים מאמרים בתיעוד וב-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 אגם נתונים לניתוח נתונים לאחסון, לעיבוד ולהפעלה של נתונים.

הדרכה, מאמרים בבלוג ועוד

קורסים, מאמרים בבלוגים ומשאבים קשורים אחרים.
לומדים על Google Cloud טכנולוגיות חיוניות לתפקיד של מנתח נתונים.
במאמר הזה מוסבר איך לחקור נתונים ב-Looker ולהגדיר ניתוח נתונים בשירות עצמי למשתמשים.
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 AI ונתונים בעננים מרובים, חסכונית וללא שרת (serverless), שנועדה לעזור לכם להפוך נתונים גדולים לתובנות עסקיות חשובות באמצעות Gemini.

פלטפורמת נתונים מנוהלת שאפשר להתאים לעומס, בעלת יכולות מובנות של למידת מכונה (ML), שעוזרת להבין את הנתונים.
הוספת הקשר לסוכנים באמצעות הקשר איכותי מבוסס-AI לנכסי נתונים ארגוניים.

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

מקסום ההשקעות בניתוח נתונים כשמריצים שאילתות אנליטיות 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, ולפשט 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.
הוספת הקשר לסוכנים באמצעות הקשר איכותי מבוסס-AI לנכסי נתונים ארגוניים.
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 ליצור צינורות SQL ב-BigQuery, לשלוט בגרסאות שלהם ולתזמן אותם.
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.
כדאי לקרוא 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 בזמן אמת שאפשר לפעול לפיהן.

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.
קבלת עזרה מבוססת-AI לעבודה עם הנתונים ב-Looker.
ניהול של מערכי נתונים, הפעלת שאילתות ופריסה של צינורות נתונים ישירות מסביבת הפיתוח המשולבת המועדפת.
הוספת הקשר לסוכנים באמצעות הקשר איכותי מבוסס-AI לנכסי נתונים ארגוניים.
פלטפורמה מאוחדת ומנוהלת לפיתוח AI, שמאפשרת ליצור AI גנרטיבי ולהשתמש בו.
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 הנתונים וה-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.
להשתמש בפתרון מקצה לקצה שמספק קישוריות חלקה וניתנת להרחבה בין רצפת הייצור לבין הענן.