Google предоставляет новый способ работы с данными с помощью BigQuery Studio
До сих пор группам по обработке данных приходилось работать с различными инструментами для решения разных задач: от управления хранилищами данных и озерами данных до управления и машинного обучения (ML). Работа с этими инструментами отнимала много времени и снижала производительность. С помощью BigQuery Studio компания Google предоставляет командам возможность работать со всеми этими инструментами в одном месте, быстро находить, подготавливать и анализировать свои наборы данных и запускать на них рабочие нагрузки машинного обучения.
«BigQuery Studio — это новый опыт, который действительно объединяет в общей среде людей, работающих с данными с одной стороны и людей, работающих над ИИ с другой», — рассказал Геррит Казмайер, вице-президент и генеральный директор по данным и аналитике Google. «По сути, он обеспечивает доступ ко всем услугам, которые нужны этим людям для работы. В этом есть элемент упрощения с точки зрения пользовательского опыта».
BigQuery Studio предоставляет группам данных единый интерфейс для анализа в Google Cloud, включая редактирование SQL, Python, Spark и других языков, что позволяет легко запускать аналитику без каких-либо дополнительных затрат на управление инфраструктурой. Это означает, что специалисту по обработке данных не нужно переключаться с одного инструмента на другой: все находится в одном месте, что облегчает им жизнь и ускоряет достижение результатов.
По словам Казмайера, с помощью BigQuery Studio команды могут получать прямой доступ к данным, независимо от своего местонахождения. Также были добавлены средства контроля для управления, регулирования и соблюдения требований «на уровне предприятия».
«Используя новый вывод моделей в BigQuery, клиенты могут выполнять вывод моделей в таких форматах, как TensorFlow, ONNX и XGBoost», — отметил Казмайер. «Кроме того, новые возможности вывода в реальном времени могут выявлять закономерности и автоматически генерировать оповещения».
BigQuery Studio можно рассматривать как естественное развитие стратегии Google по переводу в облако организаций, внедряющих искусственный интеллект. По одной из оценок, поскольку мировые расходы на публичные облачные сервисы в этом году вырастут примерно на 21% и составят около $592 млрд, технологический гигант явно намерен получить как можно большую часть этого пирога.
«Что мы склонны видеть, так это то, что искусственный интеллект действительно имеет смысл, когда вы можете объединить его с данными компании. Искусственный интеллект — это метод, если хотите, способ работы с данными... для получения максимальной отдачи», - сказал Казмайер.
