Анализ телематических данных в BigQuery для оптимизации автопарка

Миллиарды точек данных от миллионов автомобилей ежедневно в потоке поступают прямо в BigQuery → BigQuery ML использует эти данные, чтобы обучать модели прямо внутри хранилища и выявлять закономерности, связанные с расходом топлива, небезопасными манёврами или оптимальными маршрутами → модели работают непрерывно, анализируют новые данные по мере поступления и выдают инсайты вроде: «у автомобилей на маршруте 88 расход топлива на 15% выше из-за дорожных условий» → эти инсайты визуализируются в дашборде Looker, чтобы менеджеры автопарка могли принимать обоснованные решения по маршрутизации, обучению водителей и техобслуживанию.