Menos da metade das organizações aproveita seus dados para impulsionar a inovação, sendo que apenas 29% experimentam resultados de negócios transformadores e somente 24% evoluíram para organizações data-driven.
Isso ocorre pois muitas dessas empresas não possuem uma abordagem integrada para análise de dados. É comum que os dados estejam fragmentados em vários bancos de dados, que por sua vez estão distribuídos em várias nuvens públicas e privadas.
Para ajudar as companhias a tornar esses dados acessíveis e úteis, o Google criou a abordagem “data cloud”. O objetivo é destruir os silos de dados, unificar com segurança os diferentes conjuntos de dados de uma organização e reunir a inteligência acionável de que precisam para manter sua vantagem competitiva. Em outras palavras: transformar o big data em smart data!
Leia mais: Como modernizar sistemas legados com adoção da nuvem pública do Google?
A seguir, detalhamos 4 razões para analisar os dados do seu negócio na Plataforma Google Cloud (GCP) e conquistar vantagem competitiva:
1. Aproveite velocidade, escala, segurança e recursos incomparáveis
Os clientes preferem a Google Cloud Platform (GCP) para acessar ferramentas de dados específicas, como o BigQuery, a solução de armazenamento de dados sem servidor do Google. O BigQuery apresenta um SLA de 99,99% e utiliza provisionamento automático de recursos em uma arquitetura distribuída multilocatária.
Esses diferenciais possibilitam a realização de consultas complexas em conjuntos de dados de escala de petabytes com velocidade. O BigQuery não é apenas simples e rápido, mas também é altamente econômico. O custo por um período de três anos é até 34% menor do que as serviços concorrentes de data warehouse em nuvem.
Outro recurso é o Cloud Spanner, o banco de dados relacional totalmente gerenciado do Google. Por mesclar os benefícios dos bancos de dados relacionais com escalabilidade horizontal não relacional e desempenho, o Cloud Spanner oferece dados com baixa latência, mantendo a consistência transacional. O SLA de disponibilidade é de 99,999%, o que o torna líder do setor.
De acordo com o Google, os usuários do Spanner logo poderão usar o BigQuery para consultar dados transacionais, o que lhes permite obter insights mais ricos em tempo real. O Key Visualizer, agora disponível na visualização, fornece aos desenvolvedores recursos de monitoramento interativo para que eles possam identificar padrões de uso rapidamente.
2. Unifique os dados de diferentes lugares
Geralmente, se um analista de dados precisa executar uma consulta no BigQuery em dados armazenados em outra nuvem, ele teria que primeiro mover ou copiá-los para a GCP, o que refletia na cobrança de taxas de saída.
A boa notícia é que o Google eliminou esse obstáculo no ano passado com o lançamento do BigQuery Omni, uma solução analítica de várias nuvens que permite aos usuários acessar e analisar dados na AWS e Microsoft Azure sem mover ou copiar conjuntos de dados.
Outra novidade é o Datastream, o novo Change Data Capture (CDC) sem servidor do Google e serviço de replicação que replica fluxos de dados de bancos de dados Oracle e MySQL para serviços da GCP, como BigQuery e Cloud Spanner, em tempo real. A solução possibilita às companhias aproveitar análises em tempo real, replicação de banco de dados e arquiteturas orientadas a eventos, simplificando sua arquitetura e reduzindo significativamente a latência.
3. Democratize a análise de dados e o aprendizado de máquina
A maior parte das empresas não possui times de cientistas de dados e, sim, analistas altamente qualificados que conhecem os dados. Para permitir que qualquer pessoa analise, explore e crie visualizações de dados e as compartilhe com um simples link, a GCP oferece o Looker, plataforma de análise intuitiva e de autoatendimento.
O Looker foi desenvolvido para várias nuvens. Com o recém-lançamento do Looker para Microsoft Azure, os usuários podem escolher hospedar sua instância do Looker na GCP, AWS, Azure ou no local.
Nos últimos anos, o Google vem se emprenhando para democratizar a análise de dados e também o aprendizado de máquina. O BigQuery ML elimina a complexidade das soluções tradicionais de machine learning, permitindo que os analistas usem apenas SQL básico para construir e implantar modelos de ML.
Isso também vale para os usuários que não trabalham com BigQuery ou SQL. Ou seja, qualquer pessoa que saiba usar uma planilha pode usar o Planilhas Conectadas para importar e analisar até 10 bilhões de linhas de dados do BigQuery diretamente do Google Planilhas, utilizando apenas tabelas dinâmicas, gráficos e funções padrão.
4. Torne os dados acessíveis em escala
Lidar com a fragmentação de dados leva as empresas a fazerem compensações para garantir que os analistas possam acessá-los com mais facilidade. Muitas vezes, esse usuários são forçados a movem ou duplicar dados entre silos, o que amplia os casos de uso de análise em potencial. Por outras, decidem deixar os dados estão, o que prejudica a agilidade.
O Dataplex, o novo data fabric inteligente do Google, ajuda as organizações a se libertarem dos silos de dos. Ele oferece uma experiência de análise integrada que reúne o melhor do Google Cloud e ferramentas de código aberto para que as organizações possam gerenciar, monitorar e administrar centralmente seus dados em data lakes, data warehouses e data marts, e tornar os dados de alta qualidade acessíveis com segurança para as melhores tecnologias de IA / ML do Google.
Jornalista especializada em tecnologia há mais de 10 anos, com atuação em veículos nacionais e internacionais. Atualmente, é mestranda em Sustentabilidade pela USP, onde pesquisa mudanças climáticas.
