Google Cloud renforce son offre de bases de données et d'analytique des données avec plusieurs mises à jour annoncées aujourd'hui lors de l'événement Google Cloud Next à Tokyo. Ces évolutions se concentrent sur les bases de données Spanner et Bigtable, ainsi que sur les plateformes d'analytique des données BigQuery et de business intelligence Looker. L'objectif principal est d'accroître la flexibilité dans l'utilisation et l'accès aux données, facilitant ainsi le déploiement et l'adoption de l'IA générative.
Annonces clés :
- Spanner introduit le support des données graphes et vecteurs
- Bigtable prend désormais en charge SQL
- Intégration de Gemini AI dans BigQuery et Looker
« Les organisations reconnaissent que l'IA remarquable repose sur des données remarquables », a déclaré Gerrit Kazmaier, GM et VP de l'Analytique des Données chez Google Cloud, lors d'une conférence de presse.
Améliorations de l'analytique des données avec Gemini AI
La mise à jour majeure de Google pour l'analytique des données est l'intégration des capacités de Gemini AI dans BigQuery et Looker. Cette intégration introduit plus de 20 nouvelles fonctionnalités, y compris la génération de code, des explications et des recommandations intelligentes, visant à augmenter la productivité des analystes de données. Dans BigQuery, Gemini améliorera également la préparation et l'analyse avancées des données, accélérant ainsi le temps nécessaire pour tirer de la valeur des données.
« Les données sont désordonnées », a noté Kazmaier. « Un avantage significatif de nos modèles d'IA générative spécialisés est leur capacité à raisonner sur les données, permettant aux clients d'aligner et de gouverner les données plus efficacement. »
La nouvelle fonctionnalité Data Canvas, décrite par Kazmaier comme la fusion idéale de l'expérience utilisateur et de l'IA pour les analystes de données, offre une approche interactive et assistée par l'IA. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de façonner progressivement leur analyse pendant que le système apprend de leurs actions.
Dans Looker, les mises à jour liées à l'IA visent à simplifier l'accès aux insights de business intelligence.
« Notre innovation dans Looker se concentre sur le développement d'agents personnalisés qui sont des experts en IA spécialisés dans la sélection, l'analyse et la synthèse des données », a déclaré Kazmaier.
Base de données Spanner devient multi-modale avec des capacités graphes et vecteurs
Bien que beaucoup ne soient pas familiers avec Google Spanner, cette base de données soutient la plupart des produits utilisateurs de Google, y compris Search, Gmail et YouTube. « Spanner a été conçu pour répondre aux exigences de scalabilité et de disponibilité de Google », a déclaré Andi Gutmans. « Je suis ravi d'apporter cette innovation à nos clients entreprises. »
Une addition notable est l'intégration des capacités de base de données graphe dans Spanner, permettant des connexions sémantiques nuancées entre les données. De plus, Spanner est désormais équipé d'un support des vecteurs, précédemment annoncé dans une vue d'ensemble plus tôt cette année. Ces deux fonctionnalités sont essentielles pour les applications d'IA générative, en particulier le support des vecteurs, qui est indispensable pour la génération augmentée par récupération (RAG).
Bien qu'il existe diverses bases de données graphes et vecteurs natives, la stratégie de Google est d'offrir une base de données multimodale.
« Les clients n'ont pas besoin de transférer leurs données pour utiliser les capacités graphes ; ils peuvent construire des fonctions graphes sur leurs données d'entreprise existantes », a expliqué Gutmans. Cette approche permet aux organisations qui font déjà confiance à Spanner d'extraire une plus grande valeur de leurs données. « Nous avons fait évoluer Spanner d'une base de données relationnelle principalement vers une véritable base de données multimodale », a ajouté Gutmans.
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