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 שלנו ל-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

מתנסים ביותר מ-20 מוצרים שבחינם תמיד

תוכלו 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 מסמכים ומאמרים ב-מרכז הארכיטקטורה של Cloud על מוצרים, יכולות ונהלים של ניתוח נתונים.
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 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 נתונים ו-AI בענן מרובה עננים, ללא שרת 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.

קבלתם בינה עסקית (BI) בזמן אמת שמבוססת על נתונים מפוקחים, ומאפשרת ניתוח חוזר ומעמיק של הנתונים.

מקסום ההשקעות 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.

ניהול מחזור החיים של הנתונים מקצה לקצה, וניהול, גילוי, בקרה ושיתוף של נתונים ונכסי AI בצורה קלה יותר.

ניהול נתונים חכם באמצעות מטא-נתונים מאוחדים ומדיניות ניהול ואבטחה.
שיתוף נתונים ותובנות בהיקף נרחב בין יחידות שונות בארגון באמצעות מסגרת אבטחה ופרטיות חזקה.
איחוד נתונים מבוזרים, אוטומציה של ניהול נתונים ושל בקרת גישה, וביצוע גילוי נתונים ובדיקות איכות במגוון Google Cloud מקורות של צד שלישי.
חיפוש וצנזור מידע אישי רגיש.
ביצוע חיפושים והפקת תובנות מנתונים באמצעות שירות לחיפוש וניהול מטא-נתונים שאפשר להתאים לעומס. (הוצא משימוש)

הטמעה, טרנספורמציה 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.
יצירה, תזמון, ניטור וניהול של תהליכי עבודה באמצעות שירות מנוהל ומתוזמר המבוסס על Apache Airflow.
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.
העברת נתונים בין שירותי Cloud Storage כמו AWS S3 ו-Cloud Storage.
שליחת כמויות גדולות של נתונים ל- Google Cloud באמצעות אחסון נייד.

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 זרמי נתונים (stream processing) בזמן אמת באמצעות צינורות עיבוד נתונים בלי שרת (serverless) וניתנים להתאמה לעומס באמצעות Apache Beam.

פיתוח צינורות לעיבוד נתונים באצווה ובסטרים בזמן אמת.
שירות מנוהל ל-Apache Spark ו-Apache Hadoop המאפשר לבצע עיבוד ברצף (batch processing), לשלוח שאילתות ולהעביר נתונים בסטרימינג.
אפשר להשתמש ב-Serverless for Apache Spark כדי להריץ עומסי עבודה של Apache Spark בלי להקצות ולנהל אשכול משלכם.
‫Apache Hive metastore‏ (HMS) מנוהל שפועל ב- Google Cloud.

הטמעה, עיבוד וניתוח של מקורות נתונים מאירועים בזמן אמת, ויצירת תובנות בזמן אמת שאפשר לפעול לפיהן.

פיתוח צינורות לעיבוד נתונים באצווה ובסטרים בזמן אמת.
משתמשים בשירות ענן מנוהל שמאפשר להטמיע זרמי Apache Kafka ישירות 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.

פיתוח ואימון של 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 כדי לעבוד עם הנתונים ב-Looker.
פלטפורמה מאוחדת ומנוהלת לפיתוח AI, שמאפשרת לכם ליצור AI גנרטיבי ולהשתמש בו.
אפשר לקבל נתונים של בלוקצ'יין שעברו אינדוקס, שזמינים דרך BigQuery, כדי לנתח אותם בקלות באמצעות SQL.
קבלת ארכיטקטורות לדוגמה, תוכן לפריסת פתרונות מוכנים מראש 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.