适用于分析和 AI 工作负载的 GCP

现代组织越来越需要在统一平台上实现高级分析和 AI 功能。Google Cloud 独特地将 BigQuery 的分析能力与 Vertex AI 的 ML 功能相结合，让您无需在系统之间移动数据即可从探索性数据分析过渡到生产 ML 模型。我们的顾问设计 GCP 环境，使分析和 AI 工作负载相互补充，共享数据基础设施，同时保持独立扩展。

• 统一数据与 AI 平台 — 设计 BigQuery 分析和 Vertex AI 共享相同数据基础的架构，消除数据孤岛。
• BigQuery ML — 使用 SQL 直接在 BigQuery 中构建和部署 ML 模型，使分析师无需数据科学专业知识即可创建预测模型。
• 特征工程 — 构建特征存储和转换管道，同时服务于批量分析和实时 ML 推理。
• 预测分析 — 使用 GCP 的集成 AI 服务实施预测、异常检测和推荐系统。
• 实时评分 — 部署与流式分析集成的低延迟推理端点，用于实时决策。
• AutoML 与自定义模型 — 指导团队何时使用 AutoML 进行快速实验，以及何时为特殊工作负载进行自定义模型训练。

我们结合 BigQuery 进行分析、Vertex AI 进行 ML 生命周期管理、Dataflow 进行特征工程、Cloud Composer 进行编排以及 Pub/Sub 进行实时事件处理。这个集成堆栈使组织能够从数据探索无缝过渡到生产 AI，而无需重新架构其基础设施。

此服务面向已超越基本分析并希望将 AI 嵌入其数据工作流程的组织——例如构建推荐引擎、欺诈检测系统、需求预测模型或客户流失预测的公司。如果您需要的分析不仅能报告过去，还能预测未来，我们的 GCP 咨询将使这一转变顺利进行。