Dominar los fundamentos de datos es crucial para el éxito empresarial, y Google Cloud Data Essentials 2024 juega un papel esencial en este proceso. La analítica de datos es clave para tomar decisiones estratégicas basadas en información precisa y relevante. Google Cloud Data Essentials es un conjunto de servicios diseñado para ayudar a las empresas a gestionar sus datos de manera más efectiva. Incluye herramientas para almacenamiento, análisis, seguridad y migración de datos, lo que permite obtener una visión más profunda y tomar decisiones más acertadas para impulsar el crecimiento.
En 2024, los clientes enfrentan el desafío de integrar múltiples servicios de datos individuales para soportar la analítica de datos de extremo a extremo. BigQuery se destaca con una plataforma de datos unificada y radicalmente sencilla. Funciona con todos los tipos de datos y cargas de trabajo, satisfaciendo las necesidades de la nueva era de la IA. BigQuery va más allá del SQL.
Soporta varios motores, incluidos Spark y Python. Con la integración de Gemini en BigQuery, los usuarios pueden aprovechar los principales modelos de lenguaje grande (LLM) en sus datos empresariales y beneficiarse de la asistencia impulsada por GenAI en toda la plataforma.
Descubre cómo Google Cloud garantiza que BigQuery vaya más allá de los datos esenciales, proporcionando una solución integral para los retos que plantean los datos modernos.
Características mejoradas en la Analítica de Datos con BigQuery
Google Cloud sigue mejorando las funcionalidades de BigQuery con innovaciones significativas. Aquí te presentamos 8 mejoras destacadas por los expertos en datos de Devoteam:
- Catalogación avanzada de metadatos: BigQuery mejora la capacidad de descubrimiento de datos y la gobernanza con el gráfico de metadatos de Dataplex. Automáticamente ingiere e indexa metadatos a través de análisis, lagos, bases de datos, IA y servicios de BI. Puede utilizarlo para potenciar el acceso autoservicio a los datos y sentar unas bases sólidas para la gobernanza de los datos. La catalogación incluye ahora metadatos de Bigtable, Spanner y Cloud SQL, y próximamente será compatible con modelos y conjuntos de datos de IA de Looker y Vertex.
- Flujos de trabajo en BigQuery Studio: Permiten a los usuarios programar tareas de procesamiento de datos, como scripts SQL y notebooks de Python, en sus flujos de trabajo. Incluso puedes construir flujos de trabajo visualmente, sin necesidad de escribir código.
- Analítica continua en tiempo real: BigQuery introduce consultas continuas, permitiendo el procesamiento analítico sin límites mediante SQL. Esta función procesa datos en el momento en que llegan, permitiendo la detección de anomalías en tiempo real, predicciones y análisis de sentimientos. Integrado con Vertex AI, Bigtable y Pub/Sub, apoya el desarrollo de aplicaciones sensibles a eventos y capacidades de ETL inverso.
- Composer sin servidor para orquestación de flujos de trabajo de datos a IA: El nuevo Composer sin servidor simplifica la orquestación de pipelines complejos, enfocándose en la creación y ejecución en lugar de la gestión de infraestructura. Incluye una biblioteca de más de 400 conectores de código abierto, seguridad empresarial y configuración de red con un solo clic.
- Ingesta de datos sin interrupciones con integración de Apache Kafka: BigQuery ahora se integra perfectamente con Apache Kafka, gestionado para facilitar su uso.
- Mejoras en la aceleración de consultas: Mejoran el rendimiento de las consultas sin cambios en las cargas de trabajo. BigQuery analiza inteligentemente los patrones de uso histórico para optimizar automáticamente el rendimiento. BigQuery se encarga de los ajustes técnicos, permitiéndote centrarte en extraer conocimientos de tus datos. Las integraciones de BigQuery ML permiten aprovechar los LLM de Google para modelos de texto a voz, visión, traducción y Doc AI, con datos no estructurados almacenados en GCS o BigQuery Storage. Por ejemplo, puedes usar BigQuery ML para predecir la probabilidad de alquilar una casa no solo en función de la ubicación y el número de habitaciones, sino también de las fotos de la casa.
- Embeddings vectoriales y búsqueda para LLMs: BigQuery ahora soporta embeddings vectoriales y búsqueda, mejorando las capacidades de los LLM con casos de uso como la generación aumentada por recuperación (RAG). Esta función permite la búsqueda semántica y por similitud, mejorando los motores de recomendación y la precisión de los LLM. Por ejemplo, habilita experiencias como motores de recomendación de productos, que pueden buscar productos similares a los que un usuario ha interactuado previamente.
Reimagina tus Data Essentials y tu viaje de IA con Gemini en BigQuery
BigQuery es una herramienta poderosa que lleva los fundamentos de los datos a un nuevo nivel, ofreciendo herramientas avanzadas para analítica de datos. ¿Pero qué pasaría si pudieras desbloquear aún más potencial? ¡Añadiendo Gemini en BigQuery, por supuesto! Reimagina toda la experiencia de datos e IA. Ahora puedes obtener soporte constante a lo largo de tu viaje de datos. Usa la interfaz de chat para asistencia iniciada por el usuario, o aprovecha agentes en segundo plano que aprenden sobre tu negocio y automatizan tareas de manera proactiva. ¡Imagina agentes que optimizan el rendimiento y toman medidas por ti!
Esenciales de Datos: Gemini en BigQuery te permite:
- Simplificar tareas complejas con asistencia impulsada por IA.
- Obtener conocimientos más rápidos con descubrimiento visual de datos y búsqueda semántica.
- Optimizar cargas de trabajo y acelerar migraciones.
Descubre en profundidad las características de Gemini en BigQuery:
- Preparación de Datos asistida por IA: La preparación de datos en BigQuery ofrecerá capacidades de transformación visual centradas en el lenguaje natural, permitiendo la creación de conjuntos de datos de BigQuery a partir de múltiples fuentes.
- Descubrimiento visual e impulsado por IA: Explora, descubre y analiza datos con BigQuery Data Canvas. Esta experiencia impulsada por GenAI ofrece un recorrido guiado dentro de BigQuery Studio. Descubre activos de datos mediante búsquedas en lenguaje natural.
- Búsqueda semántica impulsada por GenAI: Facilita el acceso a conocimientos. Gemini aprovecha GenAI en los metadatos de Dataplex para crear una lista personalizada de preguntas sobre tus datos. Simplemente haz clic en una pregunta para ver una respuesta: Gemini en BigQuery genera y ejecuta automáticamente declaraciones SQL, proporcionando respuestas significativas con un solo clic. Esto resuelve el problema del inicio en frío y acelera tu análisis.
- Menos tiempo en Infraestructura: Utiliza la IA para recibir recomendaciones sobre particionamiento, clustering y vistas materializadas para optimizar costos y rendimiento de cómputo. Además, Spark sin servidor se ajusta automáticamente para rendimiento y resiliencia, con GenAI asistiendo en la resolución de fallos de Spark.
- Acelera las Migraciones EDW: Traducciones Mejoradas con LLM: Mejora la cobertura y precisión de las traducciones del compilador líder en la industria con Modelos de Lenguaje Grande (LLMs).
Es hora de reimaginar tus esenciales de datos y tu experiencia de IA. Deja que Gemini en BigQuery sea tu guía.
Looker: Analítica Conversacional y visualización de datos mejorada
Looker, la plataforma de analítica de datos de Google Cloud, también está evolucionando:
- Analítica Conversacional: Comprensión más profunda a través del diálogo: La analítica conversacional de Looker permite a los usuarios tener diálogos interactivos con sus datos utilizando lenguaje natural. Imagina hacer preguntas como “¿Cuáles son los principales factores que influyen en la rotación de clientes?” en lenguaje sencillo y recibir respuestas claras y concisas con visualizaciones. Esto empodera a los usuarios para explorar datos de manera independiente y obtener una comprensión más profunda.
Un caso de uso podría ser proporcionar un pequeño resumen de los resultados más interesantes en informes semanales a los directivos de nivel C, permitiéndoles revisar eficazmente los resultados del cuadro de mando sin analizar todas las cifras y gráficos.
- Integración con Looker Studio Pro: Gestión unificada del espacio de trabajo: Looker Studio Pro se integra perfectamente con Looker, proporcionando un conjunto combinado de características y una gestión unificada del espacio de trabajo. Esto elimina la necesidad de cambiar entre diferentes herramientas y agiliza el proceso de visualización y comunicación de datos.
Conclusión: Data Essentials de Google Cloud
En resumen, los avances en IA de Google Cloud, especialmente los modelos Gemini, Gemini Assistant y la plataforma Vertex AI, están transformando las operaciones empresariales. Estas herramientas simplifican el desarrollo de aplicaciones, la gestión de la nube y mejoran la seguridad.
El mundo de los datos y la IA está avanzando rápidamente. ¿Quieres mantenerte al día con los últimos avances realizados por Google Cloud?
