Dataflow

Pour commencer votre transition vers le streaming de données, intégrez vos sources de flux de données (Pub/Sub, Kafka, événements CDC, flux de clics utilisateur, journaux et données de capteurs) dans BigQuery, les lacs de données Google Cloud Storage, Spanner, Bigtable, les magasins SQL, Splunk, Datadog, etc. Explorez les modèles Dataflow optimisés pour configurer vos pipelines en quelques clics, sans code. Ajoutez une logique personnalisée à vos modèles de tâches grâce au compilateur UDF intégré ou créez des pipelines ETL personnalisés de A à Z, en profitant de la puissance des transformations Beam et de l'écosystème de connecteurs d'E/S. Dataflow est également couramment utilisé pour inverser les données traitées par ETL de BigQuery vers les magasins OLTP afin d'accélérer les recherches et de servir les utilisateurs finaux. Dataflow est un modèle courant d'écriture de flux de données dans plusieurs emplacements de stockage.

Processus d'ETL et d'intégration en temps réel et écriture immédiate des données, permettant une analyse et une prise de décision rapides. L'architecture sans serveur et les fonctionnalités de traitement de flux de Dataflow en font un outil idéal pour créer des pipelines ETL en temps réel. La fonctionnalité d'autoscaling de Dataflow garantit l'efficacité et le scaling, tandis que sa compatibilité avec diverses sources et destinations de données simplifie l'intégration.

Les décisions de partage de secondes génèrent de la valeur commerciale. Dataflow Streaming AI et ML permettent aux clients d'implémenter des prédictions et des inférences à faible latence, une personnalisation en temps réel, la détection des menaces, la prévention des fraudes et bien d'autres cas d'utilisation où la Threat Intelligence est essentielle. Prétraiter des données avec MLTransform, qui vous permet de vous concentrer sur la transformation de vos données sans avoir à écrire du code complexe ou à gérer les bibliothèques sous-jacentes. Effectuez des prédictions sur votre modèle d'IA générative à l'aide de RunInference.

La Marketing Intelligence en temps réel analyse les données actuelles du marché, des clients et des concurrents afin de prendre des décisions rapides et éclairées. Elle permet de répondre avec agilité aux tendances, aux comportements et aux actions concurrentielles, transformant le marketing. Voici quelques-uns de ses avantages :

• Marketing omnicanal en temps réel avec des offres personnalisées
• Amélioration de la gestion de la relation client grâce à des interactions personnalisées
• Optimisation du mix marketing agile
• Segmentation dynamique des utilisateurs
• Intelligence concurrentielle pour garder une longueur d'avance
• Gestion de crise proactive sur les réseaux sociaux

Grâce à l'analyse des flux de clics en temps réel, les entreprises peuvent analyser instantanément les interactions des utilisateurs sur les sites Web et les applications. Vous bénéficiez ainsi de la personnalisation en temps réel, des tests A/B et de l'optimisation de l'entonnoir, ce qui permet d'accroître l'engagement, d'accélérer le développement de produits, de réduire la perte d'utilisateurs et d'améliorer l'assistance produit. En fin de compte, elle offre une expérience utilisateur de qualité supérieure et stimule la croissance de l'activité grâce à une tarification dynamique et à des recommandations personnalisées.

Les journaux Google Cloud peuvent être répliqués vers des plates-formes tierces comme Splunk à l'aide de Dataflow, pour un traitement et une analyse des journaux en temps quasi réel. Cette solution offre des fonctionnalités centralisées de gestion des journaux, de conformité, d'audit et d'analyse, tout en réduisant les coûts et en améliorant les performances.