Google met en avant la concurrence et l’optimisation alors que les concurrents du cloud revoient leurs plateformes.

‘En vedette L’année dernière a été une grande année pour l’analyse de données et l’IA dans le cloud. Deux des plus grands acteurs, Microsoft et Databricks, ont tous deux revu leurs plateformes, le premier réussissant également à lancer des produits. Google, qui, comme on peut s’y attendre, est un grand acteur du marché de l’analyse de données dans le cloud, a remporté des contrats avec Walmart, HSBC, Vodafone et Home Depot, entre autres, au cours des dernières années, dans certains cas en remplaçant des systèmes d’entrepôt de données internes bien établis d’entreprises telles que Teradata. En termes de nouvelles technologies, Google a apporté des ajouts et des modifications à sa gamme en 2023 plutôt que les principales annonces de plateformes que nous avons vues chez Microsoft et Databricks. Le data warehouse de Google, BigQuery, a bénéficié d’une mise à l’échelle automatique et d’un stockage compressé, ainsi que d’un plus grand choix et d’une plus grande flexibilité dans la configuration des fonctionnalités en fonction des besoins de chaque charge de travail. Les clients pouvaient également mélanger les éditions Standard, Enterprise et Enterprise Plus pour obtenir les performances et le prix souhaités en fonction de chaque charge de travail. Les Clean Rooms BigQuery permettaient le partage et la mise en correspondance de jeux de données entre organisations tout en respectant la vie privée des utilisateurs et en garantissant la sécurité des données. Avec AlloyDB Omni, Google propose des services de bases de données compatibles avec PostgreSQL qui fonctionnent chez les autres fournisseurs de cloud hyperscalers, en local et sur les ordinateurs portables des développeurs. Il inclut un ensemble d’outils d’automatisation pour faciliter la migration depuis des systèmes de bases de données plus anciens et bien établis tels qu’Oracle ou IBM Db2. Mais en termes de plateforme de données, où les principaux acteurs proposent des charges de travail structurées et non structurées pour la BI, l’analyse et l’apprentissage automatique à partir d’un seul endroit, adoptant la terminologie suspecte de « lakehouse », Google dispose déjà de ce dont il a besoin pour concurrencer, déclare Gerrit Kazmaier, vice-président et directeur général de l’analyse des données de Google, à The Register.’