Google Cloud интегрирует ИИ в стратегии аналитики данных

Google стратегически усиливает свои возможности в области аналитики данных, ставя искусственный интеллект (ИИ) во главу угла своих планов по преодолению разрыва между структурированными и неструктурированными данными. Геррит Казмайер, вице-президент и генеральный директор направлений «Базы данных», «Аналитика данных» и Looker в Google Cloud, утверждает, что ИИ призван сыграть ключевую роль в извлечении ценности из корпоративных данных.

Казмайер подчеркивает сотрудничество ИИ и традиционных инструментов бизнес-аналитики. Сила ИИ заключается в его способности быстро объединять структурированные и неструктурированные данные, превосходя человеческие скорости анализа. Опираясь на свой опыт в поисковых технологиях и экспертизу в разработке трансформерной модели, Google стремится переосмыслить поиск по корпоративным данным.

Технологический гигант envisages поиск корпоративных данных, аналогичный своему знаменитому поиску в публичной сети. Казмайер подчеркивает, что цель состоит в том, чтобы предоставить каждой компании удобный интерфейс для работы с любыми данными, независимо от их наличия в Всемирной паутине. Проводя параллели с привычностью поиска Google в публичном пространстве, он envisages бесшовную интеграцию инструментов генеративного ИИ (GenAI) со специфической для домена корпоративной информацией.

Google трансформирует данные, обеспечивая доступность и точность в бизнес-аналитике

Акцент на генеративном ИИ соответствует приверженности Google всеобщей доступности информации. В отличие от традиционных инструментов BI, требующих навыков программирования или аналитики, GenAI позволяет бизнес-пользователям взаимодействовать с базами данных, хранилищами данных или озерами данных с помощью естественного языка. Этот подход повышает удобство использования и устраняет необходимость фильтрации данных для соответствия форматам дашбордов.

Google представляет всеобъемлющую дорожную карту по внедрению ИИ в свои инструменты аналитики. Это включает интеграцию BigQuery с Vertex AI, упрощение рабочих процессов «данные-ИИ» в BigQuery Studio и предоставление пользователям возможности создавать модели машинного обучения в BigQuery ML. Улучшения также распространяются на Looker и Looker Studio, демонстрируя приверженность Google эволюции бизнес-аналитики.

Генеративный ИИ, в частности GenAI, открывает возможности для неспециалистов внутри предприятий эффективно работать с бизнес-данными. Вместо борьбы с написанием кода или проектированием дашбордов пользователи бизнеса теперь могут взаимодействовать с базами данных с помощью естественного языка и получать ответы в том же формате. Этот сдвиг не только повышает доступность, но и улучшает точность за счёт обработки больших объёмов данных и разнообразных источников информации.

Использование генеративного ИИ для получения инсайтов из неструктурированных данных в бизнес-аналитике

Казмайер освещает глубокие изменения в области неструктурированных данных в постоянно развивающейся сфере использования данных. Традиционно составляя около 90% мировых данных, неструктурированные данные претерпевают парадигмальный сдвиг. Генеративный ИИ становится динамичным инструментом, позволяющим компаниям извлекать ценные инсайты из этого огромного массива неструктурированной информации.

Эта трансформационная мощь выходит за рамки простой обработки данных; она знаменует переход от традиционных вопросов «что, когда и где» к более глубокому исследованию elusive «почему». По мере интеграции ИИ в системы бизнес-аналитики акцент смещается с простого отображения данных на совместную интерпретацию информации. 

GenAI выступает катализатором, способствуя сотрудничеству с AI-агентами. Такой подход даёт пользователям возможность глубже анализировать тенденции данных при поддержке продвинутых моделей, преодолевая ограничения, часто возникающие при сжатии информации в традиционных BI-инструментах.

Стратегия Google в области аналитики данных носит комплексный характер и выходит за рамки работы с большими данными. Она включает интеграцию множества различных показателей в процесс анализа. Казмайер обращает внимание на неэффективность принятия решений в системах ИИ, особенно в вопросах определения необходимости учёта дополнительных факторов. 

Использование вычислительной мощности систем ИИ становится критически важным для оптимизации процессов принятия решений и устранения препятствий. Примечательно, что данная стратегия подчёркивает интеграцию ранее недостаточно используемых неструктурированных данных, что является ключевым аспектом эволюции подхода к аналитике данных.