資料分析

透過 Google Cloud 產品，發揮資料潛力並轉換為可做為行動依據的 AI 洞察，相關說明文件和資源請見此處。

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探索 Google Cloud

請參閱資料分析產品、功能和程序的說明文件和雲端架構中心文章。

BigQuery 簡介

瞭解 BigQuery 如何協助機構深入瞭解資料。

資料和分析資源

運用 Architecture Center 提供的各種資料和分析主題資源，規劃合適的方法。

快速部署解決方案：Analytics Lakehouse

規劃如何設計 Analytics Lakehouse，以儲存、處理及運用資料。

訓練課程、網誌文章等

前往訓練課程、網誌文章和其他相關資源。

資料分析師學習路徑

學習資料分析師職位必備的 Google Cloud 技術。

透過 Looker 學習路徑進行商業智慧和數據分析

瞭解如何在 Looker 中探索資料，以及為使用者設定自助式分析。

資料和分析工作負載的決策樹

選擇要執行資料和分析工作負載的服務。

依用途分類的資料分析產品

展開各節或使用篩選器，找出常見用途的產品和指南。

使用符合成本效益的無伺服器多雲端資料和 AI 平台，將大數據轉化為寶貴的業務深入分析資料，並運用 Gemini 強化分析結果。

使用具備高擴充性的全代管資料平台，透過內建的機器學習 (ML) 技術瞭解資料。

以受管理資料為基礎，即時取得商業智慧，重複執行數據分析作業，深入瞭解資料。

對大型資料集執行分析查詢時，可充分運用資料分析投資。
存取最新且可信任的資料版本，加以分析並採取行動。
運用資料分析功能做出更完善的業務決策。

管理端對端資料生命週期，更輕鬆地管理、探索、控管及共用資料和 AI 資產。

透過統一的中繼資料、管理和安全政策，啟用智慧型資料管理。
透過完善的安全與隱私權架構，跨越機構疆界大規模分享資料和洞察資訊。
整合分散式資料、自動執行資料管理和控管作業，並在各種 Google Cloud 和第三方來源中啟用資料探索和品質檢查。
找出並遮蓋機密資料。
使用可擴充的全代管資料探索與中繼資料管理服務來探索及瞭解資料。(已淘汰)

以可擴充且安全的方式，從不同的資料來源擷取、轉換及載入資料，並為企業建構端對端協調流程。

無須編寫程式碼，即可按照時程或臨時自動將大量資料擷取至 BigQuery。
使用在 Apache Airflow 上建構的全代管自動化調度管理服務，建立、安排、監控和管理工作流程。
使用無程式碼的全代管資料整合服務，透過圖形介面快速建構和管理資料管道。
取得端對端體驗，協助資料團隊在 BigQuery 中建構、版本控管及自動調度管理 SQL pipeline。
使用無伺服器且易於使用的變更資料擷取 (CDC) 和複製服務，即時擷取資料。
在 AWS S3 和 Cloud Storage 等 Cloud Storage 服務之間移轉資料。
使用機架式儲存空間將大量資料遷移至 Google Cloud 。

透過 Gemini 輔助的簡單易用工具，將 lakehouse 或 warehouse 遷移至 BigQuery，在遷移作業的每個階段都能獲得協助。

瞭解一般概念和架構，可用於整理及規劃 BigQuery 遷移作業。
瞭解 BigQuery Migration Service，這是一套全方位解決方案，可將資料倉儲或湖倉遷移至 BigQuery。

從使用代管 Apache Spark 和 Apache Hadoop 進行穩健的批次處理，到使用 Apache Beam 透過無伺服器可擴充管道進行動態即時串流處理，都能為您的資料歷程提供助力。

開發即時批次與串流資料處理管道。
使用代管型 Apache Spark 和 Apache Hadoop 服務，執行批次處理、查詢和串流作業。
使用 Dataproc Serverless 執行 Apache Spark 批次工作負載，不必佈建及管理自己的叢集。

即時擷取、處理及分析事件串流，並產生可執行的即時洞察資料。

開發即時批次與串流資料處理管道。
使用代管雲端服務，直接將 Apache Kafka 串流資料擷取到 Google Cloud。
隨時隨地擷取各種規模的事件串流資料。

直接在資料中整合生成式 AI 和機器學習技術的強大功能，取得更深入的洞察資訊。

直接使用 SQL 查詢建構及訓練機器學習模型。
部署及管理完整的機器學習管道。
使用 AI 輔助功能，在 BigQuery 中處理資料。
取得 AI 輔助功能，協助您在 Looker 中處理資料。
使用全代管的統合式 AI 開發平台，建構及使用生成式 AI。
透過 BigQuery 取得已編列索引的區塊鏈資料，並透過 SQL 輕鬆進行分析。
取得參考架構、套裝解決方案部署內容和整合服務，迅速展開資料和 AI 雲端旅程。
瞭解 Google Earth Engine (地理空間處理服務)。Earth Engine 支援大規模執行地理空間處理作業，並由 Google Cloud提供技術支援。
使用端對端解決方案，在工廠區和雲端之間提供可擴充的流暢連線。