Google představuje inovace BigQuery, které transformují práci s daty

Google zpochybňuje způsob, jakým týmy pracují se svými daty.

Internetový gigant dnes na své výroční konferenci Cloud Next oznámil zásadní vylepšení BigQuery – jeho plně spravovaného datového skladu bez serveru, včetně jednotného prostředí určeného k propojení dat a pracovních zátěží. Společnost se také podělila o to, jak plánuje zavést umělou inteligenci do dat uložených na platformě a jak plánuje využít svého generativního přispěvatele umělé inteligence ke zvýšení produktivity týmů, které chtějí využívat poznatky z dat.

„Tyto inovace pomohou organizacím využít potenciál dat a umělé inteligence k realizaci obchodní hodnoty – od personalizace zákaznických zkušeností, zlepšení efektivity dodavatelského řetězce a pomoci snižovat provozní náklady až po pomoc při zvyšování příjmů. Postupně,“ Gerrit Kazmaier, viceprezident/GM, data and analytics ve společnosti Google, napsal v blogovém příspěvku.

Je však třeba poznamenat, že většina těchto funkcí je stále ve fázi náhledu a obecně nejsou zákazníkům dostupné.

Sjednocené prostředí s BigQuery Studio

V rámci BigQuery, který uživatelům umožňuje provádět škálovatelnou analýzu petabajtů dat, přidává Google jednotné rozhraní nazvané BigQuery Studio. Tato nabídka uživatelům poskytne jednotné prostředí pro datové inženýrství, analýzu a prediktivní analýzu.

Až dosud musely datové týmy pracovat s různými nástroji pro různé úkoly, od správy datových skladů a datových jezer až po správu a strojové učení. Manipulace s těmito nástroji trvala dlouho a snižovala produktivitu. Díky BigQuery Studio umožňuje Google těmto týmům pracovat se všemi těmito nástroji na jednom místě, aby mohly rychle objevovat, připravovat a analyzovat jejich datové sady a spouštět na nich úlohy strojového učení.

„BigQuery Studio poskytuje datovým týmům jediné rozhraní pro analýzu dat v Google Cloud, včetně úprav jazyků SQL, Python, Spark a dalších, aby bylo možné snadno provádět analýzy v petabajtovém měřítku bez jakékoli další režie na správu infrastruktury. To znamená, že datový pracovník nemusí přecházet z jednoho nástroje na druhý; vše je na jednom místě, usnadňuje jim to život a urychluje výsledky,“ řekl mluvčí společnosti VentureBeat.

Nabídka je k dispozici v náhledu právě teď a již ji testuje několik společností, včetně Shopify. Kazmaier také řekl, že Google přidává vylepšenou podporu pro open source formáty jako Hudi a Delta Lake v rámci BigLake; zrychlení výkonu pro Apache Iceberg; a zhmotněné pohledy napříč cloudy a propojení mezi cloudy v BigQuery Omni za účelem analýzy a trénování dat bez jejich přesunutí.

Ještě více pro datové týmy

Společně s BigQuery Studio poskytuje Google přístup k základním modelům Vertex AI, včetně PaLM 2, přímo z BigQuery. To umožní datovým týmům, které používají BigQueryML (k vytváření a spouštění modelů ML na svých datových sadách), škálovat příkazy SQL do velkých jazykových modelů (LLM) a rychle a snadno získat více informací. Společnost také uvedla, že do BigQuery přidává nové možnosti odvození modelů a vkládání vektorů, aby týmům pomohla provozovat LLM ve velkém na nestrukturovaných datových sadách.

„Pomocí nové modelové inference v BigQuery mohou zákazníci provádět modelovou inferenci u formátů, jako jsou TensorFlow, ONNX a XGBoost. Kromě toho mohou nové funkce pro odvození v reálném čase identifikovat vzory a automaticky generovat výstrahy,“ poznamenal Kazmaier.

Nakonec společnost uvedla, že integruje svého generativního přispěvatele poháněného umělou inteligencí, Duet AI, s BigQuery, Looker a Dataplex. To přinese do těchto nástrojů interakci přirozeného jazyka a automatická doporučení, zvýší produktivitu týmů a otevře přístup více uživatelům.

Tato integrace je také v předběžné verzi, zatím není ani slovo o obecné dostupnosti.

Google Cloud Next běží od 29. do 31. srpna 2023.