Big data Google ha estado operando durante mucho tiempo como un servicio en línea basado en la nube de procesamiento de grandes volúmenes de datos. tuttavia, la competitividad de todo lo que rodea al mundo del big data y la progresiva sofisticación de la demanda de los usuarios han forzado la situación, provocando Google repensar tu propuesta BigQuery e incluir algunas características nuevas, entre las que se encuentran:
Mejoras que hacen que la experiencia sea más fácil, rápida y potente. Ad esempio, las restricciones impuestas al SQL-92 tradicional que, si bien se ha adoptado como lenguaje de consulta por ser una de las formas más populares, simples y poderosas de analizar datos; requería tener que escribir varias subconsultas en lugar de simples combinaciones múltiples. Fino ad ora. Porque en este momento BigQuery ssoporta multi-join y CROSS JOIN, y mejora sus capacidades de SQL al proporcionar più flessibilità, más funciones de ventana y particiones más inteligentes.
Nuevas funciones, como la tabla de comodines, vistas y exportaciones paralelas: esta función permite definir la cantidad de usuarios que consumirán los datos y exportarlos a múltiples archivos ya optimizados para la cantidad de receptores disponibles.
O el preajuste de metadati: lo que hace posible anotar cada conjunto de datos, tabla y campo con las descripciones que se muestran dentro BigQuery para una fácil identificación al compartir.
UN mayor capacidad de transmisión: il capacidad de flujo de datos en big data Google para el análisis instantáneo, tenía un límite de ingestión de 100 filas por segundo. Hoy puedes disfrutar de una velocidad mil veces más rápida, non meno di 100.000 filas por segundo.
Un recorte masivo de precios, que llega al 85% in alcuni casi. Los costos actuales de almacenamiento serán de solo 2.6 centavos por gigabyte, los costos de consulta serán de 0.5 centavos por gigabyte y los costos de transmisión bajarán un 90%. Aunque lo mejor es que aún es posible contratar la capacidad bajo demanda, para ganar el control.
El as en la manga de big data de Google
Todas estas novedades expuestas incrementarán la competitividad de la alianza Big data de Google y facilitará el desarrollo para los usuarios, que podrán enviar hasta 100.000 filas de datos por segundo a BigQuery y analizarlos casi en tiempo real. Y es precisamente el análisis de datos en tiempo real el punto fuerte de la oferta. big data de Google.
Tal y como recoge uno de los últimos informes de eMarketer, las empresas se han encontrado con sus clientes en las Redes Sociales y, conscientes de la importancia de sus opiniones en Internet, cuentan con los mecanismos necesarios para conocerlos en tiempo real.
Pero esto los lleva al siguiente paso: la urgencia de responder a estos comentarios también en tiempo real. Este fenómeno, denominado “necesidad de velocidad” refleja el nivel alcanzado entre tecnología y comunicación, lo que permite desarrollar un nuevo tipo de relación y la creación de vínculos mucho más fuertes entre las empresas y sus redes. Allo stesso tempo, los límites son cada vez más pequeños.
Así que cuando BigQuery Google lanza su propuesta, busca satisfacer la urgencia organizativa de:
Sepa lo que la gente piensa de la empresa.
Descubra el nivel de satisfacción de usuarios y clientes.
Detectar quejas y no conformidades.
Poder responder a tiempo.
E, precisamente, la clave que marcará la diferencia en los próximos meses entre unas empresas y otras radica en ese margenEl margen es un término utilizado en diversos contextos, como la contabilidad, la economía y la impresión. En contabilidad, se refiere a la diferencia entre los ingresos y los costos, lo que permite evaluar la rentabilidad de un negocio. En el ámbito editorial, el margen es el espacio en blanco alrededor del texto en una página, que facilita la lectura y proporciona una presentación estética. Su correcta gestión es esencial... de reacción y en esa capacidad de respuesta a tiempo, que se adquiere haciendo una buena elección tecnológica.
Articolo correlato:
(funzione(D, S, ID) {
var js, fjs = d.getElementsByTagName(S)[0];
Se (d.getElementById(ID)) Restituzione;
js = d.createElement(S); js.id = id;
js.src = “//connect.facebook.net/es_ES/all.js#xfbml=1&stato=0”;
fjs.parentNode.insertBefore(js, fjs);
}(documento, 'copione', 'facebook-jssdk'));
