ניתוח נתונים

מאמרי עזרה ומקורות מידע שיעזרו לכם לממש את הפוטנציאל של הנתונים שלכם ולהפוך אותם לתובנות פרקטיות מבוססות-AI באמצעות מוצרי Google Cloud .

רוצים להתחיל להשתמש בחינם?
  • 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

לקרוא מסמכי תיעוד ומאמרים במרכז הארכיטקטורה של Cloud על מוצרים, יכולות ותהליכים של ניתוח נתונים.
איך BigQuery עוזר לארגונים לקבל תובנות מהנתונים שלהם.
תכננו את הגישה שלכם באמצעות משאבים של מרכז הארכיטקטורה במגוון נושאים של נתונים וניתוח.

הדרכות, מאמרים בבלוג ועוד

עוברים לקורסי הדרכה, למאמרים בבלוג ולמקורות מידע קשורים אחרים.
לומדים על טכנולוגיות של Google Cloud שחיוניות לתפקיד של מנתח נתונים.
למדו איך לחקור נתונים ב-Looker ולהגדיר ממשק בניהול עצמי למשתמשים שלכם.
עברו מיצירת אב טיפוס עם Gemini לפריסת סוכנים מאובטחים ברמה שמתאימה לארגונים, עם הדרכה מעשית וליווי ממומחים של Google.
בחירת השירותים להרצת עומסי העבודה של הנתונים וניתוח הנתונים.

מוצרים לניתוח נתונים לפי תרחישי שימוש

אפשר להרחיב את הקטעים או להשתמש במסנן כדי למצוא מוצרים ומדריכים לתרחישים לדוגמה.

פלטפורמת נתונים ו-AI בעננים מרובים, חסכונית וללא שרת (serverless), שנועדה לעזור לכם להפוך נתונים בהיקפים גדולים (Big Data) לתובנות עסקיות חשובות באמצעות Gemini.

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

קבלת בינה עסקית בזמן אמת, שמבוססת על נתונים מנוהלים, ומציעה ניתוח שניתן לחזור עליו ומעודדת הבנה מעמיקה של הנתונים.

מפיקים את המקסימום מההשקעה בניתוח נתונים כשמריצים שאילתות ניתוח על קבוצות נתונים גדולות.
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, פיקוח ושיתוף קלים יותר של נתונים ונכסי AI.

ניהול נתונים חכם באמצעות מטא-נתונים מאוחדים וכללי מדיניות אחידים בנושאי אבטחה ומשילות.
לשתף נתונים משותפים ותובנות בקנה מידה נרחב בין כל היחידות בארגון, באמצעות מסגרת אבטחה ופרטיות חזקה.
עיגון סוכנים באמצעות הקשר איכותי מבוסס-AI לנכסי נתונים ארגוניים.
חיפוש וצנזור מידע אישי רגיש.

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

הטמעת נתונים אוטומטית בקנה מידה נרחב ב-BigQuery בלי לכתוב קוד, על בסיס מתוזמן או אד-הוק.
ממשק גרפי משולב ומנוהל ליצירה וניהול בקלות של צינורות עיבוד נתונים בלי קוד.
העברת נתונים בצורה מאובטחת אל Cloud Storage וממנו באמצעות SSH File Transfer Protocol ‏(SFTP).
חוויה מקצה לקצה שעוזרת לצוותי נתונים ליצור, לנהל גרסאות ולתזמר צינורות עיבוד נתונים של SQL ב-BigQuery.
שירות ללא שרת (serverless) קל לשימוש לסימון נתונים שהשתנו (CDC) וליצירת רפליקות, שמאפשר להטמיע 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 ודקלרטיבית לתזמור ולפריסה אוטומטית, שמותאמת לניהול חלק של צינורות עיבוד נתונים ו-AI ב- Google Cloud.

בניית מאגר נתונים פתוח, מנוהל ובעל ביצועים גבוהים, שמשמש כמקור אמת יחיד (SSOT), מונע כפילויות בנתונים ומבטיח תובנות עקביות.

איחוד של Google Cloud ושירותי קוד פתוח כדי ליצור לייקהאוס לניתוח מתקדם ול-AI.

אתם יכולים להעביר את ה-lakehouse או את מחסן הנתונים שלכם ל-BigQuery באמצעות כלים קלים לשימוש שמבוססים על Gemini, שעוזרים בכל שלב בתהליך ההעברה.

מידע על מושגים כלליים ועל מסגרת שבה אפשר להשתמש כדי לארגן ולבנות את ההעברה ל-BigQuery.
מידע על שירות ההעברה ל-BigQuery, שהוא פתרון מקיף להעברת מחסן הנתונים או ה-lakehouse שלכם ל-BigQuery.

תוכלו לשפר את תהליך הטיפול בנתונים – מעיבוד חזק ברצף (batch processing) באמצעות Apache Spark ו-Apache Hadoop מנוהלים, ועד לעיבוד דינמי של זרמי נתונים (stream processing) בזמן אמת באמצעות צינורות עיבוד נתונים (pipelines) ללא שרת (serverless) שניתנים להתאמה לעומס באמצעות Apache Beam.

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

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

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

אתם יכולים לשלב בצורה חלקה את היכולות של AI גנרטיבי ולמידת מכונה ישירות בנתונים שלכם כדי לקבל תובנות מעמיקות יותר.

ליצור ולאמן מודלים של למידת מכונה (ML) ישירות באמצעות שאילתות SQL.
לפרוס ולנהל צינורות עיבוד נתונים שלמים של למידת מכונה (ML).
היעזרו בסיוע מבוסס-AI כדי לעבוד עם הנתונים שלכם ב-BigQuery.
אתם יכולים לקבל עזרה מבוססת-AI כדי לעבוד עם הנתונים שלכם ב-Looker.
ניהול של מערכי הנתונים ב- , הרצת שאילתות ופריסה של צינורות עיבוד נתונים ישירות מסביבת הפיתוח המשולבת (IDE) או מממשק שורת הפקודה (CLI) המועדפים עליכם.
עיגון סוכנים באמצעות הקשר איכותי מבוסס-AI לנכסי נתונים ארגוניים.
פיתוח ושימוש ב-AI גנרטיבי באמצעות פלטפורמה מאוחדת ומנוהלת לפיתוח AI.
קבלת נתוני בלוקצ'יין שנוספו לאינדקס וזמינים דרך BigQuery, לניתוח קל באמצעות SQL.
קבלו 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. בעזרת Earth Engine, אתם יכולים לבצע עיבוד גיאו-מרחבי בקנה מידה נרחב, באמצעות Google Cloud.
להשתמש בפתרון מקצה לקצה שמספק קישוריות חלקה וניתנת להתאמה בין רצפת הייצור לבין הענן.