Você precisa de uma limpeza quase em tempo real dos dados de anúncios para identificar pontos de cauda longa e outliers antes de alimentar modelos de IA e análises. O que você deve usar?

A opção correta é usar o Dataflow para identificar programaticamente pontos de dados de cauda longa e outliers, com o BigQuery como destino. O Dataflow é ideal para processamento de dados em tempo quase real (streaming) e em lote, permitindo a implementação de lógica complexa para detecção de anomalias e cauda longa. O BigQuery é um data warehouse escalável e serverless, perfeito para armazenar os resultados processados e facilitar análises posteriores. As outras opções são menos adequadas: Usar o Cloud Storage como data warehouse com scripts shell é ineficiente para processamento quase em tempo real e carece de recursos de orquestração e escalabilidade para essa tarefa. O BigQuery é excelente para análise e armazenamento, mas não é a ferramenta primária para ingestão e preparação de dados em tempo quase real com lógica de detecção complexa. O Cloud Composer é uma ferramenta de orquestração de workflows, não de processamento de dados em si. Ele poderia orquestrar um pipeline, mas não executaria a detecção de outliers diretamente.