{"id":9471,"date":"2022-11-01T11:34:42","date_gmt":"2022-11-01T14:34:42","guid":{"rendered":"https:\/\/geoblog.mkwebb.com.br2\/?p=9471"},"modified":"2025-01-09T09:54:37","modified_gmt":"2025-01-09T12:54:37","slug":"data-cloud-5-lancamentos-do-google-cloud-que-impulsionam-a-estrategia-de-dados-das-empresas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geoambiente.com.br\/blog\/data-cloud-5-lancamentos-do-google-cloud-que-impulsionam-a-estrategia-de-dados-das-empresas\/","title":{"rendered":"Data Cloud: 5 lan\u00e7amentos do Google Cloud que impulsionam a estrat\u00e9gia de dados das empresas"},"content":{"rendered":"\r\n

A digitaliza\u00e7\u00e3o dos neg\u00f3cios transformou os dados em ouro digital, impulsionando o uso da nuvem. Contudo, extrair valor dos dados ainda \u00e9 um obst\u00e1culo, uma vez que eles est\u00e3o dispon\u00edveis em diversos formatos em uma nuvem ou em um sistema de nuvem h\u00edbrida.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Quando uma organiza\u00e7\u00e3o analisa seus dados e constr\u00f3i o ecossistema de dados baseado em aplicativos e ferramentas, o caminho mais r\u00e1pido e eficiente para o valor do neg\u00f3cio \u00e9 prioridade. Tornar os dados mais acess\u00edveis e facilitar a transforma\u00e7\u00e3o de dados em insights<\/strong> \u00e9 o que atrai muitas empresas para o Google Cloud. Atualmente, mais de 800 empresas de software utilizam o Data Cloud do Google<\/strong> para criar seus produtos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Leia mais: <\/strong>BigQuery: conhe\u00e7a as novas capacidades de an\u00e1lise de dados n\u00e3o estruturados e de streaming no Google Cloud<\/a><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Nesse sentido, o Google fez diversos an\u00fancios durante seu evento Google Cloud Next\u201922 para acelerar a jornada de dados e IA dos clientes. Confira os principais a seguir.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    \r\n
  1. Suporte cont\u00ednuo a mais de 40 parceiros de plataforma de dados<\/strong> que oferecem integra\u00e7\u00f5es validadas por meio do BigQuery. Dentre eles: Collibra, Elastic, MongoDB, Palantir Foundry e ServiceNow.<\/li>\r\n
  2. De acordo com o Google, at\u00e9 90% de todos os dados de uma organiza\u00e7\u00e3o s\u00e3o dados n\u00e3o estruturados. Pensando nisso, a big tech anunciou que agora o BigQuery <\/strong>(data warehouse do Google)<\/a> \u00e9 capaz de analisar dados n\u00e3o estruturados e de streaming. Esses dados n\u00e3o estruturados podem ser documentos brutos e PDFs, v\u00eddeo e \u00e1udio, at\u00e9 mesmo registros de call center.<\/li>\r\n
  3. O BigLake<\/strong> do Google agora suporta todos os principais formatos de dados, incluindo Apache Iceberg e Linux Foundation Delta Lake, com perspectiva para adicionar o APachi Hudi em breve.<\/li>\r\n
  4. Nova experi\u00eancia integrada no BigQuery para Apache Spark<\/strong> que integra pipelines SQL aos procedimentos do BigQuery. Mesmo que unificar dados seja uma tarefa cada vez mais complexa para as empresas, a gigante de tecnologia quer facilitar o acesso aos dados.<\/li>\r\n
  5. Lan\u00e7amento do Vertex AI Vision<\/strong>, uma extens\u00e3o do Vertex AI que ajuda os profissionais de dados a visualizar melhor os dados. A ideia \u00e9 que a ferramenta facilite a cria\u00e7\u00e3o e implanta\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es de vis\u00e3o computacional para entender e utilizar dados.<\/li>\r\n
  6. Outro destaque \u00e9 o Looker <\/a><\/strong>e o Looker Studio<\/strong>. Com eles, os clientes podem permitir que os analistas de autoatendimento protejam e governem os dados, com suporte empresarial e recursos de governan\u00e7a. O Looker tamb\u00e9m funciona com outras ferramentas populares, como o Tableau.<\/li>\r\n<\/ol>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Data Cloud aberta<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Os dados s\u00e3o o ativo mais valioso em qualquer transforma\u00e7\u00e3o digital. Por\u00e9m, as limita\u00e7\u00f5es no uso de dados impedem as organiza\u00e7\u00f5es de avan\u00e7ar nessa jornada. E quanto maior o volume de dados, mais eles est\u00e3o distribu\u00eddos em diferentes nuvens, mais s\u00e3o usados para diferentes cargas de trabalho e acessados por mais pessoas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Somente um ecossistema de nuvem de dados abertos pode dar conta dessa complexidade e liberar todo o potencial dos dados, removendo as barreiras da transforma\u00e7\u00e3o digital. \u00c9 por isso que a grande aposta do Google em dados est\u00e1 ancorada na abordagem \u201copen Data Cloud\u201d. Com o Data Cloud, o Google permite que os clientes ganhem valor exponencial de seus dados de neg\u00f3cios, combinando flexibilidade e intelig\u00eancia. Com esses an\u00fancios, o Google fortalece uma vis\u00e3o integrada de dados estruturados e n\u00e3o estruturados juntamente com dados em silos e ambientes multicloud.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    Durante o evento, Thomas Kurian, CEO da Google Cloud, refor\u00e7ou que o foco da companhia para a computa\u00e7\u00e3o em nuvem \u00e9 simplificar toda a tecnologia de que as organiza\u00e7\u00f5es precisam. Isso reflete, por exemplo, na capacidade do BigQuery de analisar dados armazenados na AWS da Amazon, Microsoft Azure e outras nuvens, sem precisar mover a taxa de sa\u00edda de economia de dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

    No BigQuery, os clientes podem usar consultas SQL e executar programas escritos em Spark, aproveitando os recursos integrados de aprendizado de m\u00e1quina. A ferramenta tamb\u00e9m oferece suporte a formatos de armazenamento vitais e agora \u00e9 compat\u00edvel com o Apache Iceberg.<\/p>\r\n\r\n\r\n\n

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