Cloudübergreifenden Datenzugriff einrichten

Hier erfahren Sie, wie Sie den cloudübergreifenden Datenzugriff einrichten, um Datensilos in Amazon Web Services (AWS) Google Cloud, und AlloyDB for PostgreSQL ohne komplexe ETL-Prozesse zu vereinheitlichen.

Sie verwenden Borderless Lakehouse als zentrale Intelligence-Plattform, AlloyDB als operative Datenquelle und Managed Service for Apache Spark für die vektorisierte Hochleistungsverarbeitung. Schließlich nutzen Sie Gemini, um aussagekräftige geschäftliche Erkenntnisse aus Ihrem Lakehouse zu gewinnen.

Szenario

In diesem Szenario haben Sie Daten aus den folgenden Quellen:

  • Transaktionsdaten (Nutzer, Bestellungen, Bestellpositionen) in einer operativen AlloyDB-Datenbank.
  • Produktdaten in einem AWS S3-Bucket.
  • Clickstream-Ereignislogs in Cloud Storage.

Sie verknüpfen diese Datensätze, um Zielgruppen für Ihre nächste Marketingkampagne zu ermitteln und personalisierte E-Mails zu erstellen.

Lerninhalte

In diesem Codelab führen Sie die folgenden Aufgaben aus:

  • Lakehouse-Katalogendpunkte einrichten und konfigurieren, um Datensilos in AWS S3, Cloud Storage und AlloyDB zu vereinheitlichen.
  • Vektorisierte Hochleistungsabfragen mit Managed Service for Apache Spark ausführen.
  • Transaktions-, Produkt- und Clickstream-Datensätze ohne Datenverschiebung oder komplexe ETL-Pipelines verknüpfen.
  • Mit Gemini geschäftliche Erkenntnisse gewinnen und personalisierte Marketing-E-Mails aus Ihrem Lakehouse erstellen.

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Starten Sie das detaillierte Codelab:

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Nächste Schritte