أعلنت شركة جوجل يوم الثلاثاء خلال مؤتمر الحوسبة السحابية السنوي التابع لها (كلاود نكست) Cloud Next تحسينات كبيرة على (بيج كويري) BigQuery، مستودع البيانات المُدار بالكامل بدون خادم، ومن ذلك: تقديم تجربة موحدة تهدف إلى ربط البيانات وأحمال العمل.
وكشفت الشركة أيضًا عن خطتها لجلب الذكاء الاصطناعي إلى البيانات المخزنة في المنصة، وكيف تخطط للاستفادة من مساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي لتعزيز إنتاجية الفرق التي تتطلع إلى التنقيب عن الرؤى في البيانات.
وقال (جيريت كازماير)، نائب الرئيس والمدير العام للبيانات والتحليلات في جوجل، في منشور على مدونتها: «ستساعد هذه الابتكارات المؤسسات على تسخير إمكانات البيانات والذكاء الاصطناعي لتحقيق قيمة الأعمال، وذلك بدءًا من تخصيص تجارب العملاء، وتحسين كفاءة سلسلة التوريد، والمساعدة في تقليل تكاليف التشغيل، إلى المساعدة في زيادة الإيرادات».
ومع ذلك، تجدر الإشارة إلى أن معظم هذه الإمكانات لا تزال قيد التجربة وليست متاحة للعملاء بصورة عامة.
وسيوفر هذا العرض للمستخدمين بيئة واحدة لهندسة البيانات، والتحليلات، والتحليل التنبئي.
وحتى الآن، كان يتعين على فرق البيانات العمل باستخدام أدوات مختلفة لمهام مختلفة، بدءًا من إدارة مستودعات البيانات، وبحيرات البيانات، وحتى الحوكمة، والتعلم الآلي.
يُشار إلى أن بحيرة البيانات هي مستودع مركزي مصمم لتخزين كميات كبيرة من البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة، ومعالجتها وتأمينها.
أما مستودع البيانات فهو نوع من أنظمة إدارة البيانات المصممة لتمكين أنشطة ذكاء الأعمال ودعمها، خاصةً التحليلات. وتهدف مستودعات البيانات فقط إلى إجراء الاستعلامات والتحليلات، وغالبًا ما تحتوي على كميات كبيرة من البيانات التاريخية.
ويُشار إلى أن التعامل مع هذه الأدوات استغرق في الماضي الكثير من الوقت وأدى إلى إبطاء الإنتاجية. وباستخدام BigQuery Studio، تعمل جوجل على تمكين هذه الفرق من العمل مع كل هذه الأدوات في مكان واحد؛ لاكتشاف مجموعات البيانات، وإعدادها، وتحليلها بسرعة وتشغيل أعباء العمل لتعلم الآلة عليها.
يُذكر أن هذا العرض متاح الآن للمعاينة ويختبره بالفعل العديد من المؤسسات، ومن ذلك: (شوبيفاي) Shopify.
وقال كازماير أيضًا إن جوجل تضيف دعمًا معززًا للتنسيقات المفتوحة المصدر، مثل: Hudi، وDelta Lake داخل BigLake، وتسريع الأداء لـ Apache Iceberg لتحليل البيانات والتدريب عليها دون نقلها.
وإلى جانب BigQuery Studio، توفر جوجل إمكانية الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي Vertex AI، ومن ذلك: PaLM 2، مباشرة من BigQuery.
وسيسمح هذا لفرق البيانات التي تستخدم BigQueryML لإنشاء نماذج اللغة الكبيرة وتشغيلها على مجموعات البيانات الخاصة بها، وذلك بقياس عبارات SQL مقابل نماذج اللغات الكبيرة والحصول على المزيد من الرؤى بسرعة وسهولة.
وقالت الشركة أيضًا إنها تضيف إمكانات استدلال نموذجية جديدة وتضمينات متجهة في BigQuery لمساعدة الفرق على تشغيل نماذج اللغة الكبيرة على نطاق واسع على مجموعات البيانات غير المنظمة.
وأخيرًا، قالت الشركة إنها ستدمج مساعدها التوليدي القائم على تقنية الذكاء الاصطناعي، Duet AI، في BigQuery، وLooker، وDataplex.
وسيؤدي ذلك إلى توفير تفاعل اللغة الطبيعية والتوصيات التلقائية لهذه الأدوات، مما يعزز إنتاجية الفرق ويتيح الوصول إلى المزيد من المستخدمين.
