Google fanfaronne de la concurrence et de l’optimisation alors que ses concurrents du cloud revoient leurs plateformes

L’année dernière a été une année importante pour l’analyse de données et l’apprentissage automatique dans le cloud. Deux des plus grands joueurs, Microsoft et Databricks, ont entièrement repensé leurs plateformes, le premier parvenant également à lancer des produits. Google, comme on pouvait s’y attendre, est un grand acteur du marché de l’analyse de données dans le cloud, et a remporté des clients tels que Walmart, HSBC, Vodafone et Home Depot ces dernières années, parvenant même à écarter les systèmes de gestion de données sur site bien établis de sociétés telles que Teradata. En termes de nouvelles technologies, Google a fait des ajouts et des modifications à sa gamme en 2023, plutôt que les grandes annonces de plateformes que nous avons vues de la part de Microsoft et Databricks. Le data warehouse de Google, BigQuery, a obtenu une échelle automatique et un stockage compressé, avec plus de choix et de flexibilité dans la configuration de fonctionnalités en fonction des différentes exigences de charge de travail. Les clients pouvaient également mélanger les éditions Standard, Enterprise et Enterprise Plus pour obtenir le rapport prix-performance souhaité par charge de travail. Les BigQuery Data Clean Rooms ont permis le partage et l’appariement de jeux de données entre les organisations tout en respectant la vie privée des utilisateurs et en garantissant la sécurité des données. Avec AlloyDB Omni, Google propose des services de base de données compatibles avec PostgreSQL qui fonctionnent avec les autres fournisseurs de services de cloud, sur site et sur les ordinateurs portables des développeurs. Il inclut une série d’outils d’automatisation pour faciliter la migration depuis des systèmes de base de données plus anciens et bien établis, tels qu’Oracle ou IBM Db2. Mais en termes de plateforme de données, où les principaux acteurs fournissent des structures et des charges de travail non structurées pour le business intelligence, l’analyse et l’apprentissage automatique à partir d’un seul endroit, en adoptant le suspect « lakehouse » Terminologie, Google a déjà ce dont il a besoin pour concurrencer, Gerrit Kazmaier, vice-président et directeur général de Google data analytics, a déclaré à The Register.