Quando o assunto é Inteligência Artificial, não há dúvida de que o Google Cloud está em uma posição única para oferecer dados unificados, inteligentes, abertos e seguros e uma nuvem de IA para organizações. Dentre as soluções ofertadas ao mercado estão Dataproc, Dataflow, BigQuery, BigLake e Vertex AI. Milhares de clientes de todos os setores em todo o mundo usam essas soluções para fluxos de trabalho de dados para IA.
Recentemente o Google Cloud anunciou no NEXT 2023 o lançamento do BigQuery Studio, um espaço de trabalho analítico colaborativo para acelerar fluxos de trabalho de dados para IA, desde a ingestão e preparação de dados até a análise, exploração e visualização, até o treinamento e inferência de ML.
Com o novo BigQuery Studio profissionais de dados poderão:
- Usar SQL, Python, Spark ou linguagem natural diretamente no BigQuery e aproveite esses recursos de código facilmente na Vertex AI e em outros produtos para fluxos de trabalho especializados
- Estender as melhores práticas de desenvolvimento de software, como CI/CD, histórico de versões e controle de origem, para ativos de dados, permitindo melhor colaboração
- Aplicar políticas de segurança de maneira uniforme e obtenha insights de governança por meio de linhagem, criação de perfil e qualidade de dados, diretamente no BigQuery
Interface única para todas as equipes de dados com o BigQuery Studio
Ferramentas diferentes criam experiências inconsistentes para profissionais de análise, exigindo que usem vários conectores para ingestão de dados, alternem entre linguagens de codificação e transfiram ativos de dados entre sistemas. Isso impacta significativamente o tempo de obtenção de valor dos dados e dos investimentos em Inteligência Artificial das organizações.
O BigQuery Studio aborda esses desafios trazendo uma experiência de análise completa em uma plataforma única e personalizada. Ele fornece um espaço de trabalho unificado, incluindo SQL e uma interface de notebook (desenvolvida pela Colab Enterprise, que está atualmente em versão prévia), permitindo que engenheiros de dados, analistas de dados e cientistas de dados executem tarefas de ponta a ponta, incluindo ingestão de dados, criação de pipeline e atividades preditivas. análises, todos usando a linguagem de codificação de sua escolha.
Por exemplo, usuários de análise, como cientistas de dados, agora podem usar Python em um ambiente familiar de notebook Colab para análise e exploração de dados em escala de petabytes diretamente no BigQuery. O ambiente de notebook do BigQuery Studio oferece suporte à navegação de conjuntos de dados e esquemas, preenchimento automático de conjuntos de dados e colunas e consulta e transformação de dados. Além disso, o mesmo notebook Colab Enterprise pode ser acessado no Vertex AI para fluxos de trabalho de ML, como treinamento e personalização de modelos, implantação e MLOps.
Além disso, ao aproveitar o BigLake com suporte integrado para Apache Parquet, Delta Lake e Apache Iceberg, o BigQuery Studio fornece um painel único para trabalhar com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados de todos os formatos em ambientes de nuvem, como Google Cloud, AWS e Azure.
Maximize a produtividade e a colaboração com o BigQuery Studio
O BigQuery Studio melhora a colaboração entre profissionais de dados ao estender as práticas recomendadas de desenvolvimento de software, como CI/CD, histórico de versões e controle de origem, para ativos de análise, incluindo scripts SQL, scripts Python, notebooks e pipelines SQL. Além disso, os usuários poderão conectar-se com segurança aos seus repositórios de código externos favoritos, para que seu código nunca fique fora de sincronia.
Além de permitir colaborações humanas, o BigQuery Studio também oferece um colaborador com tecnologia de IA para bate-papo contextual e assistência de código. O Duet AI no BigQuery pode entender o contexto de cada usuário e seus dados e usá-los para sugerir automaticamente funções e blocos de código para SQL e Python. Por meio da nova interface de bate-papo, os profissionais de dados podem usar linguagem natural para obter orientação personalizada em tempo real sobre a execução de tarefas específicas, reduzindo a necessidade de tentativa e erro e de busca de documentação em busca de uma agulha em um palheiro.
Segurança e governança unificadas com o BigQuery Studio
O BigQuery Studio permite que as organizações obtenham insights confiáveis a partir de dados confiáveis, ajudando os usuários a entender os dados, identificar problemas de qualidade e diagnosticar problemas. Os profissionais de dados podem rastrear a linhagem dos dados, criar perfis de dados e impor restrições de qualidade dos dados para ajudar a garantir que os dados sejam de alta qualidade, precisos e confiáveis. Ainda este ano, o BigQuery Studio apresentará insights de metadados personalizados, como resumos de conjuntos de dados ou recomendações sobre como obter análises mais profundas.
O BigQuery Studio já está disponível para clientes em versão prévia e se você quer saber mais como explorar seu potencial, entre em contato conosco. O BigQuery é um data warehouse corporativo sem servidor e econômico que funciona em nuvens e pode ser escalonado de acordo com seus dados. Use Machine Learning e Inteligência Artificial e BI integrados para insights em grande escala.
A HVAR é parceira nível Premier do Google Cloud e especialista em produtos e soluções que envolvem Inteligência Artificial e Machine Learning.
Estamos posicionados como líderes no relatório ISG Provider Lens™ Google Cloud Partner Ecosystem Brazil 2023 para as expertises de Data Analytics and Machine Learning.
Entre em contato conosco e solicite uma reunião com nossos especialistas em soluções Google Cloud.
