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Google Cloud intègre l'IA dans les stratégies d'analyse de données

Dans cet article :

  • Google Cloud améliore l'analyse des données grâce à l'IA, permettant aux non-experts d'interagir plus facilement avec les données commerciales via le langage naturel.
  • La feuille de route d'intégration comprend la combinaison de BigQuery avec Vertex AI, l'amélioration de Looker et l'utilisation de l'IA générative pour obtenir des informations à partir de données non structurées.
  • L'accent mis sur les données « larges » et le déploiement de modèles linguistiques étendus témoigne de l'engagement de Google à rester en tête dans le paysage évolutif de l'analyse des données d'entreprise.

Google améliore stratégiquement ses capacités d'analyse de données en plaçant l'intelligence artificielle (IA) au premier plan de ses plans visant à combler le fossé entre les données structurées et non structurées. Gerrit Kazmaier, vice-président dent directeur général des bases de données, de l'analyse des données et de Looker chez Google Cloud , affirme que l'IA est appelée à jouer un rôle central dans l'extraction trac valeur des données d'entreprise.

Kazmaier souligne la collaboration entre l'IA et les outils de business intelligence traditionnels. La force de l’IA réside dans sa capacité à fusionner rapidement des données structurées et non structurées, dépassant ainsi la vitesse d’analyse humaine. En tirant parti de ses racines dans la technologie de recherche et de son expertise dans le développement du modèle Transformer, Google vise à redéfinir defi recherche de données d'entreprise.

Le géant de la technologie envisage une recherche de données d’entreprise semblable à sa célèbre recherche dans le domaine public. Kazmaier souligne que l'objectif est de doter chaque point de données d'une entreprise, quelle que soit sa présence sur le World Wide Web, d'une interface conviviale. Établissant des parallèles avec la familiarité de la recherche Google dans le domaine public, il envisage une intégration transparente des outils d'IA générative (GenAI) avec des informations d'entreprise spécifiques à un domaine.

La transformation des données de Google relie l'accessibilité et la précision en matière de business intelligence

L'accent mis sur l'IA générative s'aligne sur l'engagement de Google à rendre l'information universellement accessible. Contrairement aux outils BI traditionnels qui nécessitent des compétences en codage ou en analyse, GenAI permet aux utilisateurs professionnels d'interagir avec des bases de données, des entrepôts de données ou des lacs de données en utilisant un langage naturel. Cette approche améliore la facilité d'utilisation et élimine le besoin de filtrer les données pour correspondre aux formats des tableaux de bord.

Google présente une feuille de route complète pour intégrer l'IA dans ses outils d'analyse. Cela inclut l'intégration de BigQuery avec Vertex AI, la facilitation des flux de travail de transfert de données vers l'IA dans BigQuery Studio et la possibilité pour les utilisateurs de créer des modèles de machine learning dans BigQuery ML. Les améliorations s'étendent à Looker et Looker Studio, démontrant l'engagement de Google en faveur de l'évolution de la business intelligence.

L'IA générative, en particulier GenAI, est prometteuse en permettant aux non-spécialistes des entreprises d'interagir efficacement avec les données commerciales. Au lieu de se battre avec le codage ou la conception de tableaux de bord, les utilisateurs professionnels peuvent désormais interagir avec les bases de données en utilisant un langage naturel et recevoir des réponses de la même manière. Ce changement améliore non seulement l'accessibilité, mais améliore également la précision en prenant en charge des volumes de données plus importants et un plus large éventail de sources de données.

Exploiter l’IA générative pour obtenir des informations sur les données non structurées en matière de business intelligence

Kazmaier met en lumière une profonde transformation concernant les données non structurées dans le paysage en constante évolution de l'utilisation des données. Constituant traditionnellement 90 % des données mondiales, les données non structurées subissent un changement de paradigme. L'IA générative apparaît comme un outil dynamique, permettant aux entreprises de tirer des informations précieuses de cette vaste information non structurée.

Cette prouesse de transformation va au-delà du simple traitement des données ; cela marque une rupture avec les questions traditionnelles du « quoi, quand et où » vers une exploration plus approfondie de l’insaisissable « pourquoi ». À mesure que les entreprises intègrent l’IA dans leurs cadres de renseignement, l’accent passe de la simple affichage des données à l’interprétation collaborative des informations.  

GenAI agit comme un catalyseur, favorisant la collaboration avec les agents IA. Cette approche collaborative permet aux utilisateurs d'approfondir les tendances des données avec la prise en charge de modèles sophistiqués, surmontant ainsi les limitations souvent associées à la compression des informations dans les outils BI traditionnels.

La stratégie d'analyse de données de Google adopte une approche globale, allant au-delà du Big Data. Cela implique l’incorporation d’une multitude de points de données dans l’analyse. Kazmaier attire l'attention sur les inefficacités de la prise de décision au sein des systèmes d'IA, notamment pour déterminer si des facteurs supplémentaires doivent être pris en compte.  

Tirer parti de la puissance de traitement des systèmes d’IA devient crucial pour rationaliser les processus décisionnels et éviter les obstacles. Cette stratégie met notamment l’accent sur l’intégration de données non structurées auparavant sous-utilisées, ce qui constitue un aspect essentiel de l’approche évolutive de l’analyse des données.

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