{"id":8849,"date":"2021-09-13T10:04:30","date_gmt":"2021-09-13T13:04:30","guid":{"rendered":"https:\/\/geoblog.mkwebb.com.br2\/?p=8849"},"modified":"2025-01-09T10:35:38","modified_gmt":"2025-01-09T13:35:38","slug":"data-cloud-4-razoes-para-analisar-os-dados-do-seu-negocio-na-nuvem-do-google-e-conquistar-vantagem-competitiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geoambiente.com.br\/blog\/data-cloud-4-razoes-para-analisar-os-dados-do-seu-negocio-na-nuvem-do-google-e-conquistar-vantagem-competitiva\/","title":{"rendered":"Data Cloud: 4 raz\u00f5es para analisar os dados na nuvem do Google"},"content":{"rendered":"\r\n

Menos da metade das organiza\u00e7\u00f5es consegue analisar seus dados para impulsionar a inova\u00e7\u00e3o, sendo que apenas 29% experimentam resultados de neg\u00f3cios transformadores e somente 24% evolu\u00edram para organiza\u00e7\u00f5es data-driven.<\/p>\r\n

Isso ocorre pois muitas dessas empresas n\u00e3o possuem uma abordagem integrada para an\u00e1lise de dados. \u00c9 comum que os dados estejam fragmentados em v\u00e1rios bancos de dados, que por sua vez est\u00e3o distribu\u00eddos em v\u00e1rias nuvens p\u00fablicas e privadas.

Para ajudar as companhias a tornar esses dados acess\u00edveis e \u00fateis, o Google criou a abordagem \u201cdata cloud\u201d. O objetivo \u00e9 destruir os silos de dados<\/a>, unificar com seguran\u00e7a os diferentes conjuntos de dados de uma organiza\u00e7\u00e3o e reunir a intelig\u00eancia acion\u00e1vel de que precisam para manter sua vantagem competitiva. Em outras palavras: transformar o big data em smart data!<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Leia mais: <\/strong>Como modernizar sistemas legados com ado\u00e7\u00e3o da nuvem p\u00fablica do Google?<\/a>

A seguir, detalhamos 4 raz\u00f5es para analisar os dados do seu neg\u00f3cio na Plataforma Google Cloud (GCP)<\/strong> e conquistar vantagem competitiva:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

1. Aproveite velocidade, escala, seguran\u00e7a e recursos incompar\u00e1veis<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Os clientes preferem a Google Cloud Platform (GCP) para acessar ferramentas de dados espec\u00edficas, como o BigQuery<\/strong>, a solu\u00e7\u00e3o de armazenamento de dados sem servidor do Google. O BigQuery apresenta um SLA de 99,99% e utiliza provisionamento autom\u00e1tico de recursos em uma arquitetura distribu\u00edda multilocat\u00e1ria.

Esses diferenciais possibilitam realizar consultas complexas em conjuntos de dados de escala de petabytes com velocidade. O BigQuery n\u00e3o \u00e9 apenas simples e r\u00e1pido, mas tamb\u00e9m \u00e9 altamente econ\u00f4mico. O custo por um per\u00edodo de tr\u00eas anos \u00e9 at\u00e9 34% menor do que os servi\u00e7os concorrentes de data warehouse em nuvem<\/strong>.

Outro recurso \u00e9 o Cloud Spanner<\/strong>, o banco de dados relacional totalmente gerenciado do Google. Por mesclar os benef\u00edcios dos bancos de dados relacionais com escalabilidade horizontal n\u00e3o relacional e desempenho, o Cloud Spanner oferece dados com baixa lat\u00eancia, mantendo a consist\u00eancia transacional. O SLA de disponibilidade \u00e9 de 99,999%, o que o torna l\u00edder do setor.

De acordo com o Google, os usu\u00e1rios do Spanner logo poder\u00e3o usar o BigQuery para consultar dados transacionais, o que lhes permite obter insights mais ricos em tempo real. O Key Visualizer<\/strong>, agora dispon\u00edvel na visualiza\u00e7\u00e3o, fornece aos desenvolvedores recursos de monitoramento interativo para que eles possam identificar padr\u00f5es de uso rapidamente.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

2. Unifique os dados de diferentes lugares<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Geralmente, se um analista de dados precisa executar uma consulta no BigQuery em dados armazenados em outra nuvem, ele teria que primeiro mover ou copi\u00e1-los para a GCP, o que refletia na cobran\u00e7a de taxas de sa\u00edda.

A boa not\u00edcia \u00e9 que o Google eliminou esse obst\u00e1culo no ano passado com o lan\u00e7amento do BigQuery Omni<\/strong>, uma solu\u00e7\u00e3o anal\u00edtica de v\u00e1rias nuvens que permite aos usu\u00e1rios acessar e analisar dados na AWS <\/strong>e Microsoft Azure<\/strong> sem mover ou copiar conjuntos de dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Outra novidade \u00e9 o Datastream<\/strong>, o novo Change Data Capture (CDC) sem servidor do Google e servi\u00e7o de replica\u00e7\u00e3o que replica fluxos de dados de bancos de dados Oracle <\/strong>e MySQL <\/strong>para servi\u00e7os da GCP, como BigQuery e Cloud Spanner, em tempo real. A solu\u00e7\u00e3o possibilita \u00e0s companhias aproveitar an\u00e1lises em tempo real, replica\u00e7\u00e3o de banco de dados e arquiteturas orientadas a eventos, simplificando sua arquitetura e reduzindo significativamente a lat\u00eancia.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

3. Democratize a an\u00e1lise de dados e o aprendizado de m\u00e1quina<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

A maioria das empresas n\u00e3o possui times de cientistas de dados e, sim, analistas altamente qualificados que conhecem os dados. Para permitir que qualquer pessoa analise, explore e crie visualiza\u00e7\u00f5es de dados e as compartilhe com um simples link, a GCP oferece o Looker<\/strong>, plataforma de an\u00e1lise intuitiva e de autoatendimento.

O Looker foi desenvolvido para v\u00e1rias nuvens. Com o rec\u00e9m-lan\u00e7amento do Looker<\/a> para Microsoft Azure, os usu\u00e1rios podem escolher hospedar sua inst\u00e2ncia do Looker na GCP, AWS, Azure ou no local.

Nos \u00faltimos anos, o Google vem se emprenhando para democratizar a an\u00e1lise de dados e tamb\u00e9m o aprendizado de m\u00e1quina. O BigQuery ML <\/strong>elimina a complexidade das solu\u00e7\u00f5es tradicionais de machine learning, permitindo que os analistas usem apenas SQL b\u00e1sico para construir e implantar modelos de ML.

Isso tamb\u00e9m vale para os usu\u00e1rios que n\u00e3o trabalham com BigQuery ou SQL. Ou seja, qualquer pessoa que saiba usar uma planilha pode usar o Planilhas Conectadas para importar e analisar at\u00e9 10 bilh\u00f5es de linhas de dados do BigQuery diretamente do Google Planilhas<\/strong>, utilizando apenas tabelas din\u00e2micas, gr\u00e1ficos e fun\u00e7\u00f5es padr\u00e3o.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

4. Torne os dados acess\u00edveis em escala<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Lidar com a fragmenta\u00e7\u00e3o de dados leva as empresas a fazerem compensa\u00e7\u00f5es para garantir que os analistas possam acess\u00e1-los com mais facilidade. Muitas vezes, esses usu\u00e1rios s\u00e3o for\u00e7ados a mover ou duplicar dados entre silos, ampliando os casos de uso de an\u00e1lise em potencial. Por outras, decidem deixar os dados como est\u00e3o, prejudicando a agilidade.

O Dataplex<\/strong><\/a>, o novo data fabric inteligente do Google, ajuda as organiza\u00e7\u00f5es a se libertarem dos silos de dos. Ele oferece uma experi\u00eancia que permite analisar dados de forma integrada, reunindo o melhor do Google Cloud e ferramentas de c\u00f3digo aberto para as organiza\u00e7\u00f5es poderem gerenciar, monitorar e administrar centralmente seus dados em data lakes<\/a><\/strong>, data warehouses e data marts, e tornar os dados de alta qualidade acess\u00edveis com seguran\u00e7a para as melhores tecnologias de IA \/ ML do Google.<\/p>\r\n

 <\/p>\r\n

\"image-2\"<\/p>\n

A Geoambiente \u00e9 parceira Premier do Google Cloud e oferece ao mercado a solu\u00e7\u00e3o Google Cloud enquanto plataforma, al\u00e9m de servi\u00e7os desenvolvidos pelo nosso time de especialistas com base na tecnologia em nuvem. Atendemos empresas que s\u00e3o refer\u00eancia de mercado (tanto setor privado quanto p\u00fablico).<\/p>\n

Sabemos como maximizar o poder da plataforma para atingir os objetivos do seu neg\u00f3cio. Para saber mais informa\u00e7\u00f5es sobre como a Geoambiente pode ajudar sua empresa a come\u00e7ar a jornada na nuvem, entre em contato com os nossos especialistas de Google Cloud.<\/p>\n<\/div><\/div>\r\n

<\/span><\/i>Fale com os nossos especialistas<\/a>\r\n

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Conte\u00fado recomendado:<\/strong>
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\"Guia: <\/a><\/div>\r\n
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Menos da metade das organiza\u00e7\u00f5es consegue analisar seus dados para impulsionar a inova\u00e7\u00e3o, sendo que apenas 29% experimentam resultados de neg\u00f3cios transformadores e somente 24% evolu\u00edram para organiza\u00e7\u00f5es data-driven. 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