湿漉漉是什么意思

将您的流式数据源（Pub/Sub、Kafka、CDC 事件、用户点击流、日志和传感器数据）集成到 BigQuery、Google Cloud Storage 数据湖、Spanner、Bigtable、SQL 存储、Splunk、Datadog 等中，从而开启您的数据流式传输之旅。探索经过优化的数据流模板，只需点击几下即可设置流水线，无需编写代码。使用集成 UDF 构建器向模板作业添加自定义逻辑，或者充分利用 Beam 转换和 I/O 连接器生态系统的全部功能，从头开始创建自定义 ETL 流水线。Dataflow 还常用于将 ETL 处理过的数据从 BigQuery 反向加载到 OLTP 存储区，以便快速查询和服务最终用户。Dataflow 将流式数据写入多个存储位置是 Dataflow 的一种常见模式。

实时 ETL 和集成处理并立即写入数据，实现快速分析和决策。Dataflow 的无服务器架构和流式传输功能使其非常适合构建实时 ETL 流水线。Dataflow 的自动扩缩功能可确保效率和规模，而其对各种数据源和目的地的支持简化了集成。

分秒必争的决策带来了业务价值。借助 Dataflow 流式 AI 和机器学习，客户可以实现低延迟预测和推断、实时个性化、威胁检测、欺诈防范，以及实时智能至关重要的许多其他用例。使用 MLTransform 预处理数据，使您可以专注于转换数据，而无需编写复杂的代码或管理底层库。使用 RunInference 对生成式 AI 模型做出预测。

实时营销智能可分析当前市场、客户和竞争对手的数据，以快速做出明智的决策。它支持敏捷地响应趋势、行为和竞争行为，从而转变营销方式。演示项目具有以下优势：

• 使用个性化产品/服务实时开展全渠道营销
• 通过个性化互动更好地管理客户关系
• 敏捷营销组合优化
• 动态用户细分
• 竞争智能助您保持领先地位
• 在社交媒体上主动进行危机管理

借助实时点击流分析，企业能够即时分析用户在网站和应用中的互动情况。这样可以实现实时个性化、A/B 测试和漏斗优化，从而提高互动度、加快产品开发速度、减少用户流失并增强产品支持。最终，它可以提供卓越的用户体验，并通过动态定价和个性化建议推动业务增长。

您可以使用 Dataflow 将 Google Cloud 日志复制到 Splunk 等第三方平台，以实现近乎实时的日志处理和分析。此解决方案提供集中式日志管理、合规性、审核和分析功能，同时降低成本并提高性能。