È necessario eseguire la pulizia dei dati degli annunci quasi in tempo reale per identificare i punti long-tail e outlier prima di alimentare i modelli e le analisi AI. Cosa si dovrebbe usare?

L'opzione corretta è usare Dataflow per identificare programmaticamente i punti dati long-tail e outlier, con BigQuery come sink. Dataflow è un servizio completamente gestito per l'esecuzione di pipeline di elaborazione dati in batch e in streaming. La sua capacità di elaborazione in tempo quasi reale e la scalabilità automatica lo rendono ideale per la pulizia dei dati complessi e l'identificazione di pattern come i punti long-tail e gli outlier. BigQuery è un data warehouse serverless e scalabile che si integra perfettamente con Dataflow, fungendo da destinazione efficiente per i dati puliti e pronti per l'analisi. Le altre opzioni sono meno adatte: Cloud Storage con script shell non offre la scalabilità, la gestione o le capacità di elaborazione in tempo quasi reale necessarie per questo caso d'uso. BigQuery è eccellente per l'analisi e l'archiviazione, ma non è progettato per l'elaborazione ETL complessa e l'identificazione programmatica di outlier in tempo quasi reale come Dataflow. Cloud Composer (basato su Apache Airflow) è un orchestratore di workflow, non uno strumento di elaborazione dati in sé per l'identificazione di outlier.