打造智慧數據湖,Google Cloud 今天推出三項新服務讓資料在雲更聰明
2021/05/27 INSIDE 硬塞的網路趨勢觀察
Google Cloud 在今天舉辦的 Google Data Cloud Summit 上,發布三項全新解決方案:Dataplex、Datastream 和 Analytics Hub Beta 版,將涵蓋旗下的資料庫和資料分析產品組合,為企業提供一個整合式資料平台,協助企業打破資料孤島。
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Google Cloud 在今天舉辦的 Google Data Cloud Summit 上,發布三項全新解決方案:Dataplex、Datastream 和 Analytics Hub Beta 版,將涵蓋旗下的資料庫和資料分析產品組合,為企業提供一個整合式資料平台,協助企業打破資料孤島,安全地預測業務成果並賦予使用者能力,在現今不斷變化的數位環境中即時制定明智的決策。
「Gartner 近期的問卷調查結果顯示,企業預估每年在品質不甚理想的資料上平均花費 $1,280 萬美元。」 因為資料散布在多個雲端和地端部署環境中的資料庫、資料湖泊、資料倉儲和資料市集內,企業除了要設法集中控管及管理應用程式,更需要即時整合資料來改善決策,加快創新腳步及提升客戶體驗。
Google Cloud 資料庫、資料分析及 Looker 商業智慧平台總經理暨副總裁 Gerrit Kazmaier 說明,企業須把資料視為具備將所有相關業務面向整合為一的能力。如今所有產業紛紛轉換為以數位化為主的業務型態,因為他們明白資料不但是創造價值的要素,同時也是推動數位轉型的關鍵。
透過運用 Google Cloud 的資料平台,客戶現在將能採用全方位且涵蓋完整資料生命週期的資料雲端方案,從業務執行系統到可進行未來預測和自動化作業的 AI 與機器學習工具等均包含在內。
Datastream-為客戶提供即時資料複製功能:目前提供 Beta 版體驗的 Datastream 提供全新的無伺服器異動資料擷取 (CDC) 和複製服務,讓客戶可以從 Oracle 和 MySQL 資料庫將資料串流即時擷取至 Google Cloud 服務,例如 BigQuery、可於 PostgreSQL 上執行的 Cloud SQL、Google Cloud Storage 和 Cloud Spanner。
企業可運用這項解決方案強化即時性數據分析功能、資料庫的複製速度以及事件驅動架構等。率先採用此方案的客戶 Schnuck Markets, Inc.運用 Datastream 簡化了架構,而將 Oracle 資料複製到 BigQuery 和 Cloud SQL 也不再會延遲數小時之久。
Analytics Hub-提高資料共用安全與易用性:Analytics Hub 可為企業創造安全且即時的資料交換服務,借助 Analytics Hub,企業可以在不論組織的內外部,安全地共享數據和洞察,包括動態儀表板和機器學習模型。
Analytics Hub 協助企業整合其數據資產,如將 Google 獨有數據、產業數據和公開數據整合一起。Analytics Hub 建立於 BigQuery 現行且普及的共享功能基礎上,目前已經使數千家企業透過數據分析進行革新,並透過不僅是單純共享數據的方法,來加快洞察的取得。
Dataplex-協助企業簡化資料管理作業:目前提供 Beta 版體驗的 Dataplex 是一種智慧資料網路架構,可提供單一整合式的分析體驗,能將 Google Cloud 和開放原始碼結合在一起,使企業能夠快速整理、保護、整合及分析其數據。
自動化的資料品質可讓數據資料學家和分析師利用自選工具確保資料的一致性,不須移動或複製資料即可統整並管理資料。Google 提供傑出的 AI 和機器學習功能,讓企業能夠利用內建的智慧資料來縮短處理繁複基礎架構的時間,並將更多心力轉而投入於發掘資料價值,以帶來更多業務成果。身為 Dataplex 早期客戶,Equifax 與 Google 合作致力將 Dataplex 納入自己的核心分析平台,不但簡化了工作負載,還建立了所有內部分析資料都適用的單一指令控管及管理平台。
在資料雲端高峰會舉辦期間,Google Cloud 也發表了資料庫和數據分析產品組合方面的其他最新消息:
基於對多雲端的策略性承諾,Google 陸續推出分別適用於 Microsoft Azure 的 BigQuery Omni Beta 版和 Looker 商業智慧平台正式版,藉此協助客戶取得跨雲端環境的關鍵資料深入分析結果。繼去年發表適用於 AWS 的 BigQuery Omni 後,這次發表的最新消息更延續了市場對此技術的展望。
BigQuery ML 異常偵測 可協助客戶透過使用 BigQuery 的內建機器學習功能,以更輕鬆的方式檢測異常資料模式。目前許多客戶將這項技術運用於多種用途,包括銀行詐欺偵測和生產製造不良原因分析。
Dataflow 為客戶提供了具備成本效益的快速串流分析解決方案。而預計於第三季推出的 Dataflow Prime 將提供業界領先的自動垂直擴充和數據管道正確配置技術,為客戶最大幅度地降低整體擁有成本。此外,Dataflow Prime 更內建了 AI 和機器學習技術,可以為客戶提供串流預測功能,例如時間序列分析、可主動識別瓶頸的智慧診斷功能,以及可提高使用率的自動微調功能。
Google 也將全代管關聯資料庫 Cloud Spanner 的入門價格降低 90%,連同即將推出的精細個體規模調整功能 (granular instance sizing) ,將同樣提供無限制的空間規模與99.999%的可用性,用以支援要求最苛刻的應用程式運作。BigQuery 與 Spanner 的整合功能也即將推出,可讓使用者透過 BigQuery 查詢 Spanner 中的交易資料,以便提供更豐富且即時的深入分析結果。而 Spanner 新增的 Key Visualizer 功能(目前為 Beta 版本),可提供互動式監控功能,方便開發人員迅速識別使用模式。此外,Cloud Bigtable 更具備可達 99.999%(5 9s) SLA 的讀取和寫入可用性。
資料來源:https://www.inside.com.tw/article/23648-google-data-cloud-summit
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【台灣的研究資源在緊縮】
而且,緊縮的過程中,既有的學術勢力,或許就是總經費打個九折,還能延續。我出道得早,取得資源雖不多,也還抓住了一點點榮景的尾巴。但學弟妹們,常常連一個計畫都申請不到。
一個朋友說得實在,過去幾年,先是說你 RPI 不夠,不用試了;後來 RPI 夠了,規定也改了,就說你沒有相關設備,執行計畫能力堪慮,退件。
「申請計劃要有設備、申請設備要錢、申請錢要有計畫、申請計劃要有設備……。我知道,這故事叫小黑三寶,一個充滿歧視與耍白痴的故事。」
我自己的心臟影像研究,除了施作患者檢查的部份外,全部都是基於電腦與網路,電腦斷層與工作站,都是 Windows 電腦,輸入表格用 Excel、寫成文章用 Word、統計不懂就上網 Google、投稿全用 Chrome、團隊協同工作用 Dropbox、出國演講用 PowerPoint,基本上,就是一個 Dry Lab。
為什麼我們走這條路?因為這是最不需要求人、最不需要排隊、最不需要看人臉色的一條路。因為這是最能用零碎時間研究,設備負擔得起的一條路。
【健保資料庫,也是一樣。】
但,健保資料庫的演講,大家都聽過,但沒有人聽了就會做。加上,軟體價格高,不管是 SAS、SPSS 或 Microsoft SQL server,其主要客群為大型企業,對個人研究者來說,購置費用過高,無法負擔。使用謎版,又必須負擔法律與病毒的風險。
為了解決這些問題,我們 ( 陳育群 / 吳昭慶 / 蔡瑋琳 / 蔡依橙 ) 合力打造了《健保資料庫工作坊》。畢竟,技術性質的東西,要真的去做,遇到問題,有高手指點,才能打通任督二脈。為了降低初學者的進入成本,我們設計了以 MySQL 為基礎的資料處理流程,上課全部使用合法的免費與試用版軟體,配合虛擬資料 (根據健保資料庫格式設計),手把手帶著您從資料匯入、探勘、撈取資訊 到畫出存活曲線。如果您喜歡這個流程,試用期限過後,將所有軟體升級成正式版,總價不超過兩萬元。
課程中,風趣且精準的吳昭慶醫師,將與您分享策略、思考、溝通以及寫作技巧等各種面向。資料庫技術,則由陳育群醫師與蔡瑋琳醫師,帶您走過以 MySQL 為核心的操作過程。忙碌的工作中,只要犧牲一天的假期,便能習得健保資料庫處理的基本能力!
一台電腦,可以寫出全華人圈使用的軟體;一台電腦,可以寫出全世界使用的 facebook 原型;一台電腦,當然也能讓您,有更好的學術成績、看到更大的世界。
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