企业越来越多地投资于现代云仓库和数据湖解决方案，云服务器的，以增强分析环境并改进业务决策。这些存储库的业务价值随着附加数据的增加而增加。在当今的互联世界和许多公司采用多云战略的情况下，很常见的情况是源数据存储在不同于最终数据湖或仓库部署位置的云提供商中。

例如，源数据可能在Azure或Amazon Web Services（AWS）存储中，而数据仓库解决方案部署在Google云中。此外，在许多情况下，法规遵从性可能要求在将内容加载到湖中之前需要对其进行匿名化，以便在数据科学家或分析工具使用之前可以取消对数据的识别。最后，客户对来自不同数据源的数据执行直接连接，并在数据到达数据仓库后对整个数据集应用机器学习预测，这一点可能很重要，我们将描述如何建立一个安全且无代码的数据管道，大数据和数据分析区别，并演示googlecloud如何帮助您轻松地移动数据，同时将数据匿名化到目标仓库中。这种直观的拖放解决方案基于预先构建的连接器，而无代码数据集成的自助服务模型消除了基于专业技术的瓶颈，物联网协议，加快了洞察的速度。此外，这种使用谷歌服务的可扩展性和可靠性的无服务器方法意味着您可以以较低的总体拥有成本获得最佳的数据集成功能

，淘客放单，物联网技术与应用