Vertex AI Workbench (vorher Google Cloud Datalab)

Skalierbare Zahlung der Ressourcen, ich zahle nur das, was ich wirklich benötige. Komplexe Analysen, auch von Videos in kurzer Zeit nach vorgegebenen Mustern Einfache Einführung durch gestützte Prozesse und Dokumentationen machen es zu einer schnell zu erlernenden Plattform für alle Prozesse

Die Komplexität und die Möglichkeiten der Umgebung sind enorm Teilweise schwierige Syntax - aber gute Schulungsmöglichkeiten Es benötigt eine gewisse Zeit um auch einfache Datenanalysen vorzubereiten und durchzuexcerzieren

Mit GCD analysiere ich auf unabhängigen frei zuschaltbaren (bezahlten) virtuellen Rechnern komplexe Datenstrukturen um so die Arbeit meiner Kunden zu erleichtern. Reichen mir lokale Ressourcen nicht aufgrund zu großer Datenmengen, ist es einfach und bequem neue Ressourcen hinzuzuschalten. Ich nutze das GCD um mit SQL und dem Python um Dokumente zu erstellen und dementsprechend bereitzustellen, aber auch ANwendungsfälle mit Machine-Learning oder die ANalyse von Videos stehen bei mir noch auf der Liste der Dinge die ich damit ausreizen möchte

Google Cloud Datalab ist wie gewohnt von Google ein überaus benutzerfreundliches Tool. Durch Anleitungen in der Software fällt es dem Nutzer von Anfang an leicht mit der Software umzugehen. Die Visualisierungen von Google sind außerdem sehr ansprechend und gut für Präsentationen nutzbar.

Wenn man spezifischere Datenauswertungen vornehmen will, stößt man teilweise auf Probleme. Insbesondere die nicht so gute Dokumentation macht es schwierig, Lösungen für sein Problem zu finden. Deshalb ist Google Cloud Datalab insbesondere für einfachere Datenauswertungen nützlich.

Mit Google Cloud Datalab importiere ich meine Daten, bearbeite diese und filtere sie vor. Anschließend visualisiere ich die Daten mit den entsprechenden Diagrammen und Grafiken, die das Programm anbietet. Durch das Angebot der verschiedenen Programmiersprachen (Python, SQL, javascript) ist es einfach mit dem Programm zu interagieren.

Google Analytics gestattet es Ihnen nicht bloß, Ihre Website zu analysieren, statt dessen gleichfalls die restlose Bewegung Ihrer Käufer inmitten den Seiten zu visualisieren. Dies zeigt, in welchen Schritten der Kunde mit allen Prozessen nicht zufrieden oder gar unzufrieden ist. Es existieren wertvolle Fakten, mit denen die Leistung, Aufstellung und Anwenderfreundlichkeit der Website enorm erneuert werden können.

Google Analytics ist vorrangig gleichermaßen: Lernen. Dieses Tool hat einige grundlegende Annahmen und Begrifflichkeiten und Bedeutungen, die User des Tools wissen sollten. Mindestens ein Anfängerleitfaden ist nötig, wenn Sie später praktisches Informationen erstehen wollen. Auf den ersten Blick kann der Umfang von Google Analytics übergangsweise überwältigend sein. Tipp: Beschränken Sie sich vorerst auf die Analysen, die für Ihr Kerngeschäft in Wirklichkeit essentiell sind. Das Tracking von Websites und generischen Applikationen ist mit Google Analytics umständlich, ein beliebtes Datenmodell auf der Plattform, das sich im Betatest befindet, nichtsdestotrotz noch lange auf sich warten lässt.

Sehr leistungsstarkes Tool zur Bewertung des Kundenverhaltens vor Ort. Sie können über dieses ebenfalls in nicht wenige Länder und Geschäfte liefern. Links zu zusätzlichen Google-Tools sind ebenfalls ausgeprägt schneller als alternative Tools.

Es hilft mir, mich auf meine geschäftlichen Aufgaben zu konzentrieren.Cloud Datalab ist ein bahnbrechender intelligenter Apparat, der dafür gemacht ist, Informationen zu untersuchen, zu sezieren, zu verändern und abzubilden und KI-Modelle auf der Google Cloud Platform zu konstruieren.Es bewirkt, dass ich mich auf meine geschäftlichen Erledigungen konzentriere.

Da ich mich mit Computern auskenne und gut auskenne, war die Verwendung der Software kein Problem. Für diejenigen, die nicht viel Erfahrung haben, kann die Software jedoch anfangs schwer zu bedienen sein.

Ich verwende es auch für Präsentationen, die Code beinhalten.Wir verwenden es, um Informationen über Materialien zu analysieren, die wir für unser Finanzgeschäft verwenden, und wo der beste Markt ist, um zu kaufen und zu verkaufen, einschließlich Geschäftsmethoden.Keine Erlaubnis mehr für 3rd-Party-Anwendungen, auf den Datastore zuzugreifen.

- Einfache Zusammenarbiet - Viele Technologien integriert - Massive Rechenpower - Schöne Visualisierungen

Einigen wird nicht gefallen, dass man eine Google E-Mail Adresse als Id benötigt. Für eine Privatperson sind die wachsenden Kosten bei hohem Rechenaufwand nicht immer leistbar. Gute IT Kenntnisse sollten meiner Ansicht nach vorhanden sein, damit man weiß, was man tut.

Ich habe eine Menge Fußballdaten zur Verfügung gestellt bekommen und mit eigenen Algorithmen angereichert. Nun lasse ich Zusammenhänge in den Daten suchen, trainiere ML Modelle und visualisiere die Ergebnisse. Das Zusammenspiel von Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Matlab, Jupity Notebooks etc. ist mächtigt, aber vereinfacht auch viele Dinge.

Übersichtliches Datenmanagement. Simple, effektive Visualisierung komplexer Datensätze. Intuitive Bedienung und Steigerung der Produktivität.

Da es Cloud-Basiert ist benötigt man immer Zugang zum Internet. Ohne Vorkenntnisse können manche Features im Tool schwer zu finden sein. Ohne Software-Affinität kann Tool etwas überwältigend wirken.

Ich nutze es größtenteils zur Visualisierung unserer Firmen-Daten, um unsere Kampagnen zu messen und Steuerungsmaßnahmen abzuleiten. Außerdem nutze Ich es zur Datenspeicherung und zum Teilen der Ergebnisse mit meinem Team.

Das Datenmanagement wird stark vereinfacht. Steigerung der Produktivität ist durch die gute Bedienung gegeben. Auch die beeindruckende Visualisierung mit vielen statistischen Optionen macht es zu einem wertvollen Produkt. Es ist auch ein generell benutzerfreundliches Tool.

Nicht immer übersichtlich. Software-Affinität hilft, sonst kann es etwas viel sein. Man braucht den Intertnetzugang, Offline geht nicht. Einige werden es nicht mögen, dass Sie eine Gmail-Adresse benötigen, um sich anzumelden. Steigende Kosten bei hohem Rechenaufwand sind zu beachten.

Kampagnendaten visualisieren unter anderem zu Messzwecken, sharen mit dem Team. Außerdem nutzen wir Data Lab für Cloud-native SEA-Optimierung.

Google Cloud Datalab stellte sich für uns als einfache und gute Möglichkeit heraus, unsere Key Performance Indikatoren zu erfassen und zu visualisieren. Vor allem Daten von Google Ads, aber auch Daten anderer Performance Kanäle verarbeiteten und verknüpften wir darin. Vor Probleme komplexe Datensätzen zu verarbeiten, waren wir dabei nicht gestellt. Die Performance der Plattform selbst war ebenfalls nie ein Problem und auch das Pricing anhand verarbeiteter Daten empfanden wir als fair.

Zwar gestaltete sich das Zusammenführen der Daten als einfach, aber darauf basierende Forecast erforderten einige Grundkenntnisse und konnten nicht so einfach umgesetzt werden. Im Unternehmen stießen wir mit dem Tool dann auch schnell an unsere Grenze, da das Verarbeiten der Daten sich im deutschsprachigen Raum auf Grund der EU-Rechtslage nicht als einfach erwies.

Wir nutzten es vor allem zur Analyse komplexer Marketingdaten und Kampagnen, werteten die Performance aus, ermittelten entsprechende ROIs und fügten Daten aus verschiedenen Quellen vergleichbar zusammen.

Einfache Einrichtung und Schulung für Mitarbeiter. Einfache Integration in bestehende AD-Systeme zur Zutrittsverwaltung. Einfacher Migrationsprozess.

Preispläne sind nicht sehr unterschiedlich. Rendenzität wird von Wettbewerbern besser angeboten, z.B. Microsoft Azure. API-Gateway kann besser nativ von Google entwickelt werden.

Wir verwenden Data Lab für Cloud-native BI- und SEA-Optimierung.

Ich zahle nur für die Funktionen, die ich tatsächlich nutze. Außerdem kann ich sehr große Datenmengen hier verarbeiten und analysieren.

Zur Auswertung der Daten kann manchmal ein sehr gut ausgebildeter Analyst vonnöten sein. Einsteiger brauchen länger und können oft nur anhand der Visualisierungen Schlüsse ziehen. Des Weiteren sind of Kenntnisse im Bereich Computern science vonnöten.

Non disclosed information

Bietet viel Flexibilität durch die Unterstützung von Python, Jupyter-Notebooks und anderen Sprachen. Die Möglichkeit, Matplotlib zu verwenden, bietet eine Vielzahl schöner Visualisierungen. Es ist Cloud-basiert und leistungsstark - man kann viele Daten (auch mit ML) mühelos analysieren.

Es ist für die Analysten ohne Programmierungskenntnisse nicht geeignet. Um das Tool in vollem Umfang nutzen zu können, ist es notwendig, an das Google-Ökosystem gebunden zu sein. Aus Sicherheitsgründen ist dies möglicherweise kein Tool der Wahl für Unternehmensbenutzer.

Analyse von Verkaufsdaten, Website-Daten, maschinellem Lernen bei Bedarf. Customer Analyse (e.g. Segmentierung von CRM Daten) Visualisierung