Presentación para el Google Developers Group - Panamá acerca de la tecnología de almacén de datos Google BigQuery. Se detallan los conceptos, las características, las ventajas y el modelo de precios de la plataforma.
en tiempo real • Recibir información actualizada sobre todos los procesos de la empresa • Predecir los resultados empresariales con aprendizaje automático Ventajas
datos analíticos de la organización • Compartir los datos de forma segura con tan solo unos clics • Se pueden crear informes y paneles de control • Fácil de integrar con herramientas de inteligencia empresarial Ventajas
los controles de seguridad, gobierno y fiabilidad de Google • Alta disponibilidad y acuerdos de nivel de servicio (SLA) de 99.99% • Protege los datos con cifrado predeterminado • Las claves de cifrado son gestionadas por el usuario Ventajas
pueden crear y utilizar modelos de aprendizaje automático a partir de datos estructurados o semiestructurados a escala mundial directamente dentro de BigQuery mediante un lenguaje SQL sencillo y en mucho menos tiempo que antes.
Predict between categories Time Series Forecasting Logistic Regression Boosted Trees Classifier ARIMA-PLUS Matix Factorization Generate Recommendations Legend Start Tasks Models Examples Autoencoder Reduce Data Dimenstionality PCA DNN Classifier Wide & Deep Classifier AutoML Table Classifer Group data into clusters K-Means Predict values Linear Regression Find Anomalies Identify spam emails Identify tumor types Product recommendation Create personalized content Perform customer segmentation Predict sales figures Predict stock prices Predict housing prices based on historical data Detect fraud Predict credit risk Analysis of written text Analysis of DNA data Boosted Trees Regressor DNN Regressor AutoML Table Regressor Wide & Deep Regressor
totalmente gestionada y multinube que permite analizar datos de varias nubes, como AWS y Azure, de forma segura y rentable. Usa SQL estándar y la interfaz de BigQuery que ya conoces para responder preguntas rápidamente y compartir resultados con una monitorización centralizada de todos tus conjuntos de datos.
en memoria que está integrado en BigQuery y permite a los usuarios analizar de forma interactiva conjuntos de datos grandes y complejos con un tiempo de respuesta a las consultas inferior a un segundo y con una simultaneidad alta. BI Engine se integra de forma nativa con Google Data Studio mediante un solo nodo. También acelera de forma nativa otras herramientas de inteligencia empresarial a través de la interfaz de SQL de BI Engine.
la perfección la arquitectura sin servidor de BigQuery y la compatibilidad nativa del análisis geoespacial para aumentar los flujos de trabajo analíticos con los datos de ubicación. Simplifica los análisis, consulta los datos espaciales de formas diferentes y explora líneas de negocio totalmente nuevas gracias a la compatibilidad con puntos, líneas y polígonos (tanto únicos como múltiples) arbitrarios en formatos comunes de datos geoespaciales.
sector minorista y escala fácilmente tu negocio. Solo tienes que migrar al moderno almacén de datos de Google Cloud. • Optimiza tu proceso de migración desde Netezza, Oracle, Redshift, Teradata o Snowflake a BigQuery y consigue datos valiosos más rápido. Migrar almacenes de datos a BigQuery Casos Prácticos
mayor precisión y descubrir oportunidades en tu negocio. • Los patrones de referencia de analítica inteligente están diseñados para reducir el tiempo de amortización de los usos de analítica más comunes. Además, incluyen código de muestra y guías de referencia técnicas. Analítica predictiva Casos Prácticos
generals • Salud y ciencias biológicas • Estadísticas de registros • Reconocimiento de patrones • Previsión • Estadísticas de flujo de clics en tiempo real • Análisis de series temporales • Trabaja con data lakes Analítica predictiva Casos Prácticos
trasacciones financieras con AI Platform, Dataflow y BigQuery Se implementa una aplicación de detección de anomalías que identifica transacciones fraudulentas mediante un árbol potenciado
en BigQuery los datos de fuentes distintas. • Permite subir archivos de datos de fuentes locales, Google Drive o segmentos de Cloud Storage, así como utilizar BigQuery Data Transfer Service o los segmentos de Data Fusion, o bien recurrir a los partners de Google en integración de datos, que están a la cabeza del sector. Dispones de máxima flexibilidad para incorporar datos a tu almacén. Incorporar todo tipo de datos a BigQuery Casos Prácticos
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