Google Cloud Mejora las Capacidades de IA Generativa para Herramientas de Bases de Datos y Análisis de Datos

Google Cloud está mejorando su oferta de bases de datos y análisis de datos con varias actualizaciones anunciadas hoy en el evento Google Cloud Next en Tokio. Estos desarrollos se centran en las bases de datos Spanner y Bigtable, así como en las plataformas de análisis de datos BigQuery y de inteligencia de negocios Looker. El objetivo principal es aumentar la flexibilidad en el uso y acceso a los datos, facilitando la implementación y adopción de la inteligencia artificial generativa.

Anuncios Clave:

- Spanner Introduce Soporte para Datos en Gráfico y Vectoriales

- Bigtable Ahora Soporta SQL

- Integración de Gemini AI en BigQuery y Looker

“Las organizaciones reconocen que una inteligencia artificial excepcional depende de datos excepcionales,” comentó Gerrit Kazmaier, GM y VP de Análisis de Datos en Google Cloud, durante una reunión con medios.

Mejoras en Análisis de Datos con Gemini AI

La actualización principal de Google para el análisis de datos es la integración de las capacidades de Gemini AI en BigQuery y Looker. Esta integración introduce más de 20 nuevas características, incluyendo generación de código, explicaciones y recomendaciones inteligentes, con el objetivo de aumentar la productividad de los analistas de datos. En BigQuery, Gemini también mejorará la preparación y el análisis de datos avanzado, acelerando así el tiempo para obtener valor de los datos.

“Los datos son desordenados,” señaló Kazmaier. “Una ventaja significativa de nuestros modelos de inteligencia artificial generativa especializados es su capacidad para razonar sobre los datos, lo que permite a los clientes alinear y gobernar sus datos con mayor eficiencia.”

La nueva función Data Canvas, descrita por Kazmaier como la fusión ideal entre la experiencia del usuario y la IA para analistas de datos, ofrece un enfoque interactivo asistido por IA. Esta función permite a los usuarios modelar gradualmente su análisis mientras el sistema aprende de sus acciones.

En Looker, las actualizaciones de IA se centran en simplificar el acceso a las perspectivas de inteligencia empresarial. “Nuestra innovación en Looker se enfoca en desarrollar agentes personalizados que son expertos en IA profundos y competentes en selección, análisis y resumen de datos,” dijo Kazmaier.

La Base de Datos Spanner se Convierte en Multi-Modal con Capacidades de Gráfico y Vectoriales

Aunque muchos pueden no estar familiarizados con Google Spanner, este sustenta la mayor parte de los productos de usuario de Google, incluyendo Búsqueda, Gmail y YouTube. "Spanner fue diseñado para cumplir con las demandas de escalabilidad y disponibilidad de Google," dijo Andi Gutmans. "Estoy emocionado de llevar esta innovación a nuestros clientes empresariales."

Una adición notable es la integración de capacidades de bases de datos gráficas en Spanner, que permite conexiones semánticas matizadas entre datos. Además, Spanner ahora cuenta con soporte para vectores, que fue anunciado previamente en una vista previa a principios de este año. Ambas funciones son fundamentales para las aplicaciones de inteligencia artificial generativa, especialmente el soporte para vectores, que es esencial para la Generación Aumentada de Recuperación (RAG).

Si bien existen varias bases de datos gráficas y vectoriales nativas disponibles, la estrategia de Google es ofrecer una base de datos multi-modal. "Los clientes no necesitan transferir sus datos para utilizar capacidades gráficas; pueden construir funciones gráficas sobre sus datos empresariales existentes," explicó Gutmans. Este enfoque permite a las organizaciones que ya confían en Spanner extraer un mayor valor de sus datos. “Hemos evolucionado Spanner de ser principalmente una base de datos relacional a una verdadera base de datos multi-modal,” agregó Gutmans.