Загружайте данные в Google Cloud Storage за минуты

Renta ELT — управляемая загрузка данных в Google Cloud Storage. Без дата-инженера, без ручных скриптов и без пропусков.

Нам доверяют команды

Google Cloud Storage (GCS) — это фундамент для озер данных в Google Cloud.

Renta превращает GCS в единую точку правды, автоматически собирая данные из 100+ источников (рекламы, CRM, баз данных, SaaS), нормализуя схему и создавая партиционированные Parquet-файлы.

Вы можете читать эти данные напрямую из BigQuery через внешние таблицы или использовать их в Spark, Dataproc и Vertex AI без дублирования хранения и сложных загрузчиков.

Запустите загрузку в GCS за 3 шага

Выберите любой коннектор — реклама, CRM, базы данных — и авторизуйтесь в пару кликов. Без кода и настройки серверов.

Подключение источника данных в Renta для загрузки в Google Cloud Storage.

1Подключите источник

2Укажите GCS

3Настройте и синхронизируйте

Возможности загрузки в GCS

Renta кладёт данные в GCS как слой data lake корпоративного уровня — с типизацией, партиционированием и SLA 99,9%.

Инкрементальная синхронизация

После первичной загрузки Renta добавляет только новые и изменившиеся записи. Это снижает затраты на хранение и обеспечивает свежесть данных от 15 минут.

Parquet и Hive-партиционирование

Renta пишет сжатый Parquet с разбиением по дате события, например gs://your-bucket/renta/source=google_ads/date=2026-04-24/. BigQuery и Spark эффективно отсекают ненужные файлы при запросах.

Автоматическая эволюция схемы

Renta отслеживает изменения в API источников и встраивает актуальную схему в каждый Parquet-файл. Это гарантирует, что ваши аналитические инструменты не сломаются при добавлении новых колонок.

Дедупликация в объектном хранилище

GCS — immutable-хранилище, поэтому Renta пишет версионируемые части файлов по ключу источника. Внешние таблицы BigQuery видят актуальные данные без дублей.

Сценарии использования

Что строят команды на данных в GCS

Создание управляемого data lake на GCS — сырые и чистые слои Parquet, готовые для BigQuery External Tables
Подготовка типизированных данных для обучения моделей в Vertex AI и наполнения Feature Stores
Запуск задач Spark и Dataproc напрямую по файлам Renta для сложной обработки данных
Хранение глубокой истории маркетинга и CRM по ценам GCS Archive при сохранении доступности для запросов
Наполнение lakehouse на базе BigLake — Renta берет на себя доставку и структурирование данных
Обмен данными между проектами GCP через права доступа к бакетам без экспорта файлов

Попробовать бесплатноNo credit card required

Сценарии использования GCS с данными Renta

ШАБЛОНЫ

Быстро начните с этих шаблонных сценариев

Как автоматизировать экспорт Meta Ads в Google BigQuery

Частые вопросы

Запустите озеро данных на GCS уже сегодня

Бесплатно 7 дней. Карта не нужна.

Автоматический сбор данных. SLA 99,9%.