Google en la industria big data: Open Source, Google Papers y Google Cloud Products

Complejidad de datalakes y analytics.

Los datos no estructurados representan el 90% de los datos empresariales

• Aplicaciones Legacy
• Silos de datos en todas partes.
• Cambio de vista sobre el valor de los datos.
• Entorno regulatorio.
• Habilidades limitadas, difícil de reclutar.

Listo para IA: hiper personalizado, hiper optimizado y en tiempo real

Base completa para el ciclo de vida de datos y análisis.

1. Ingesta de datos a cualquier escala.
2. Pipeline de datos de transmisión confiable.
3. Data warehousing y data lake
4. Analítica avanzada.

¿Como conectar a usuario para crear mas impacto?

• ML Engineer
• Data Engineer
• Data Scientist