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

L’année dernière a été très importante pour l’analyse des données et l’apprentissage automatique dans le cloud. Deux des acteurs majeurs, Microsoft et Databricks, ont tous deux revu leurs plateformes, le premier ayant également réussi à lancer des produits. Google, qui est un acteur majeur sur le marché de l’analyse des données dans le cloud, a remporté des succès clients avec des entreprises telles que Walmart, HSBC, Vodafone et Home Depot au cours des dernières années, dans certains cas en remplaçant des systèmes de data warehouse d’entreprise bien établis sur place de sociétés telles que Teradata. En ce qui concerne les nouvelles technologies, Google a apporté des ajouts et des ajustements à sa gamme en 2023, plutôt que les annonces majeures de plateformes que nous avons vues de la part de Microsoft et Databricks. Le data warehouse BigQuery de Google a été doté de la mise à l’échelle automatique et du stockage compressé, ainsi que d’un plus grand choix et d’une plus grande flexibilité pour la configuration des fonctionnalités en fonction des besoins de travail. Les clients pouvaient également combiner les éditions Standard, Enterprise et Enterprise Plus pour obtenir la performance des prix souhaitée selon les charges de travail. Les salles de nettoyage des données BigQuery permettaient le partage et la mise en correspondance des ensembles 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 hyperscalers du cloud, sur site et sur les ordinateurs portables des développeurs. Il comprend un ensemble d’outils d’automatisation pour faciliter la migration à partir de systèmes de base de données plus anciens et bien établis tels qu’Oracle ou IBM Db2. Mais en ce qui concerne la plateforme de données, où les principaux acteurs proposent des charges de travail structurées et non structurées pour l’informatique décisionnelle, l’analyse et l’apprentissage automatique à partir d’un seul endroit, adoptant le terme « lakehouse » suspect, Google dispose déjà de ce dont il a besoin pour concurrencer, selon Gerrit Kazmaier, vice-président et directeur général de l’analyse de données chez Google, qui l’a déclaré à The Register.