O Google aprimora estrategicamente suas capacidades de análise de dados, colocando a inteligência artificial (IA) na vanguarda de seus planos para reduzir a lacuna entre dados estruturados e não estruturados. Gerrit Kazmaier, vice-presidente dent gerente geral de Banco de Dados, Análise de Dados e Looker no Google Cloud , afirma que a IA desempenhará um papel fundamental na extração trac valor dos dados corporativos.
Kazmaier destaca a colaboração entre IA e ferramentas tradicionais de inteligência de negócios. A força da IA reside em sua capacidade de combinar rapidamente dados estruturados e não estruturados, superando a velocidade analítica humana. Aproveitando suas raízes em tecnologia de busca e sua experiência no desenvolvimento do modelo Transformer, o Google pretende redefinir defi busca de dados corporativos.
A gigante da tecnologia vislumbra uma busca de dados corporativos semelhante à sua renomada busca em domínio público. Kazmaier enfatiza que o objetivo é garantir que cada dado da empresa, independentemente de sua presença na internet, tenha uma interface amigável. Traçando paralelos com a familiaridade da busca do Google no domínio público, ele prevê uma integração perfeita de ferramentas de IA generativa (GenAI) com informações corporativas específicas de cada domínio.
A transformação de dados do Google facilita a acessibilidade e a precisão na inteligência de negócios
O foco em IA generativa está alinhado ao compromisso do Google de tornar a informação universalmente acessível. Ao contrário das ferramentas de BI tradicionais que exigem habilidades de programação ou análise, a GenAI permite que usuários de negócios interajam com bancos de dados, data warehouses ou data lakes usando linguagem natural. Essa abordagem aumenta a facilidade de uso e elimina a necessidade de filtrar dados para que correspondam aos formatos dos dashboards.
O Google delineou um roteiro abrangente para integrar IA às suas ferramentas de análise. Isso inclui a integração do BigQuery com o Vertex AI, a facilitação de fluxos de trabalho de dados para IA no BigQuery Studio e a capacitação dos usuários para criar modelos de aprendizado de máquina no BigQuery ML. As melhorias se estendem ao Looker e ao Looker Studio, demonstrando o compromisso do Google com a evolução da inteligência de negócios.
A IA generativa, em particular a GenAI, promete capacitar profissionais não especializados dentro das empresas a interagirem com dados de negócios de forma eficaz. Em vez de se preocuparem com programação ou design de dashboards, os usuários de negócios agora podem interagir com bancos de dados usando linguagem natural, recebendo respostas semelhantes. Essa mudança não apenas melhora a acessibilidade, mas também aumenta a precisão, acomodando volumes de dados maiores e uma gama mais ampla de fontes de dados.
Aproveitando a IA generativa para obter insights de dados não estruturados em inteligência de negócios
Kazmaier lança luz sobre uma profunda transformação relacionada aos dados não estruturados no cenário em constante evolução da utilização de dados. Tradicionalmente constituindo 90% dos dados mundiais, os dados não estruturados estão passando por uma mudança de paradigma. A IA generativa surge como uma ferramenta dinâmica, permitindo que as empresas extraiam insights valiosos dessas vastas informações não estruturadas.
Essa capacidade transformadora vai além do mero processamento de dados; ela representa um afastamento das tradicionais perguntas sobre "o quê, quando e onde" para uma exploração mais profunda do elusivo "porquê". À medida que as empresas integram a IA em suas estruturas de inteligência, a ênfase muda da simples exibição de dados para a interpretação colaborativa de informações.
A GenAI atua como um catalisador, fomentando a colaboração com agentes de IA. Essa abordagem colaborativa permite que os usuários explorem tendências de dados com o suporte de modelos sofisticados, superando as limitações frequentemente associadas à compressão de informações em ferramentas tradicionais de BI.
A estratégia de análise de dados do Google adota uma abordagem abrangente, que vai além do big data. Ela envolve a incorporação de uma infinidade de pontos de dados na análise. Kazmaier chama a atenção para as ineficiências na tomada de decisões em sistemas de IA, particularmente na determinação de se fatores adicionais devem ser considerados.
Aproveitar o poder de processamento dos sistemas de IA torna-se crucial para otimizar os processos de tomada de decisão e evitar entraves. Notavelmente, essa estratégia destaca a integração de dados não estruturados anteriormente subutilizados, o que representa um aspecto fundamental da abordagem em evolução da análise de dados.
