Con l’obiettivo di accelerare l’innovazione data-powered per i clienti della sua piattaforma, Google Cloud ha sempre messo e continua a mettere i dati al primo posto.
Siccome varie organizzazioni all’interno di Google hanno robusti cataloghi di dati disponibili per uso pubblico o commerciale, la società di Mountain View ha introdotto una visione più unificata di questi programmi, denominata Google Cloud datasets solutions.
Sulla base dei trend che Big G sta vedendo in atto in aziende di ogni dimensione, le soluzioni dataset di Google Cloud sottolineano l’importanza di risorse di dati curate e di alto valore per rafforzare e accelerare il processo decisionale.
In pratica, sulla base del successo dell’attuale Public Datasets Program, Google Cloud ha ampliato il range per includere set di dati commerciali, sintetici e data asset first-party di Google che possono essere utilizzati dalle imprese per aumentare il valore delle iniziative di analytics e intelligenza artificiale.
Dal suo lancio nel 2016, ha evidenziato la società di Mountain View, il Google Cloud Public Datasets Program ha fornito un catalogo di data asset pubblici e curati, in formati ottimizzati su BigQuery e Cloud Storage, in collaborazione con una serie di data provider, tra cui il National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), National Institutes of Health (NIH) e lo United States Census Bureau.
Tali dati supportano i carichi di lavoro di analisi in molti settori. Ad esempio, il dataset pubblico dei dettagli degli eventi meteo del NOAA può essere unito al dataset dell’inventario privato di un rivenditore per capire meglio l’impatto del maltempo sulle vendite.
Un altro esempio è il modo in cui gli assicuratori immobiliari possono usare i dati meteo per i prezzi delle polizze. Ma questi, mette in evidenza Google, sono solo due tra le centinaia di esempi di ciò che è possibile fare quando si incrociano dati provenienti da domini precedentemente ortogonali.
Aggiungendo al programma dati commerciali, sintetici e first-party, Google Cloud si pone l’obiettivo di migliorare ulteriormente la capacità dei clienti della sua piattaforma di scoprire insight unici attraverso data analytics e intelligenza artificiale.
Google Cloud ha anche annunciato un’architettura di riferimento open source per l’onboarding dei dataset, in modo che anche i clienti che attualmente non hanno i loro dataset privati su Google Cloud possano iniziare il loro viaggio nell’analisi dei dati.
