Google Cloud · GCP Infrastruktur

Google Cloud-Plattformdienste für D2C Marken.

Die Stärken der Cloud-Plattform in den Bereichen Datenanalyse, maschinelles Lernen und globale Infrastruktur machen sie zur bevorzugten Plattform für D2C-Marken mit datenintensiven Arbeitslasten. Scale D2C entwickelt GCP-Lösungen, die die Analyseleistung von BigQuery, die ML-Funktionen von Vertex AI und die serverlose Datenverarbeitung von Cloud Run für datengesteuerte Vorgänge nutzen.

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BigQuery Scheitelpunkt AI Cloud Run Feuerbasis Cloud SQL Pub/Sub Schauer GKE BigQuery Scheitelpunkt AI Cloud Run Feuerbasis Cloud SQL Pub/Sub Schauer GKE
Warum Scale D2C

Warum Google Cloud für D2C Daten & AI

Die unübertroffenen Datenanalysefunktionen von GCP – BigQuery, Looker und Vertex AI – machen es zur stärksten Cloud-Plattform für D2C-Marken, die Datenintelligenz und maschinelles Lernen priorisieren.

📊

BigQuery Analytics Warehouse

BigQuery Data Warehouse vereint alle D2C Datenquellen – Shopify, Anzeigen, E-Mail – für SQL-Analysen in jeder Größenordnung ohne Infrastrukturverwaltung.

🤖

Vertex AI & ML

Vertex AI zum Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen – Empfehlungs-Engines, Bedarfsprognose und Abwanderungsvorhersage für verwaltete Infrastruktur.

Cloud Run Serverless

Automatische Skalierung von Cloud Run-Containern auf Null – kosteneffiziente serverlose Datenverarbeitung für D2C APIs und Ereignisverarbeitung.

🔥

Firebase Mobile Backend

Firebase Realtime Database, Firestore und Cloud Messaging unterstützen D2C mobile Apps mit minimalem Backend-Management.

🌍

Global CDN

Google Cloud CDN und Cloud Armor liefern D2C Assets weltweit mit DDoS-Schutz und Edge-Caching.

📈

Looker BI

Looker ist mit BigQuery verbunden, um Business-Intelligence-Dashboards der Führungsebene für alle D2C-Metriken zu erhalten.

Was wir liefern

Unsere Google Cloud-Dienste

Vollständige GCP-Dienste für D2C-Marken – von BigQuery Data Warehousing und Vertex AI bis hin zur Cloud Run-Bereitstellung und mobilen Firebase-Backends.

🏗️ GCP Architecture Design

Cloud-Architektur mit dem Well-Architected Framework von Google für Zuverlässigkeit, Sicherheit und Kosten von D2C.

📊 BigQuery Data Warehouse

BigQuery-Warehouse-Einrichtung, DBT-Transformationen und Looker-Verbindung für D2C-Analysen.

🤖 Vertex AI Platform

ML Modelltraining, Bereitstellung und Überwachung auf Vertex AI für D2C Empfehlungs- und Vorhersagesysteme.

⚡ Cloud Run & GKE

Serverlose und Kubernetes-Container-Bereitstellung in der Google Cloud für D2C-Anwendungen.

🔥 Firebase Platform

Firebase-Setup für D2C-Backends für mobile Apps – Authentifizierung, Datenbank, Speicherung und Push-Benachrichtigungen.

💰 GCP Cost Optimisation

Rabatte für zugesicherte Nutzung, Größenanpassung von Ressourcen und Architekturoptimierung reduzieren die Ausgaben.

GCP Partner
Spezialist
BigQuery
Experte
Scheitelpunkt AI
ML Bereit
Feuerbasis
Mobil
Daten-zuerst
Architektur
Unser Prozess

Wie wir mit Ihnen zusammenarbeiten

01

GCP Assessment

Aktuelles Infrastrukturaudit und GCP Architekturdesign, abgestimmt auf Ihre D2C Daten- und Rechenanforderungen.

02

Foundation Setup

GCP Projektstruktur, Netzwerk, IAM und Sicherheitsgrundkonfiguration.

03

Workload Migration

Stufenweise Migration von D2C-Anwendungen und -Daten auf GCP mit Umstellung ohne Ausfallzeiten.

04

Optimise & Monitor

Kostenoptimierung, Leistungsüberwachung und laufendes Infrastrukturmanagement.

Häufig gestellte Fragen

GCP ist am stärksten für D2C Marken mit datenintensiven Workloads geeignet – BigQuery ist unübertroffen für Analysen im großen Maßstab und ist in der Regel günstiger als Redshift oder Synapse. Vertex AI verfügt über hervorragende verwaltete ML-Funktionen. Wenn Ihr Team bereits Google Workspace, Firebase oder Google Analytics 4 verwendet, ist die GCP-Integration ganz natürlich.

BigQuery ist das serverlose Data Warehouse von Google, das Terabytes an Daten in Sekunden abfragt, pro Abfrage statt pro Server abrechnet und sich nativ in Looker Studio, dbt und Vertex AI integrieren lässt. Für D2C-Marken ist es die schnellste und kostengünstigste Möglichkeit, Kundendaten auf Ereignisebene in jeder Größenordnung zu analysieren.

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