Google Cloud Melhora as Capacidades de IA Generativa para Ferramentas de Banco de Dados e Análise de Dados

O Google Cloud está aprimorando suas ofertas de banco de dados e análise de dados com diversas atualizações anunciadas hoje no evento Google Cloud Next, em Tóquio. Esses desenvolvimentos concentram-se nos bancos de dados Spanner e Bigtable, assim como na análise de dados com BigQuery e na plataforma de inteligência de negócios Looker. O principal objetivo é aumentar a flexibilidade no uso e acesso aos dados, facilitando a adoção e implementação da IA generativa.

Anúncios Principais:

- Spanner Introduz Suporte a Dados Gráficos e Vetoriais

- Bigtable Agora Suporta SQL

- Integração da Gemini AI ao BigQuery e Looker

“As organizações reconhecem que uma IA incrível depende de dados incríveis”, disse Gerrit Kazmaier, GM e VP de Análise de Dados no Google Cloud, durante uma coletiva de imprensa.

Aprimoramentos na Análise de Dados com Gemini AI

A principal atualização do Google para análise de dados é a integração das capacidades da Gemini AI ao BigQuery e Looker. Esta integração traz mais de 20 novas funcionalidades, incluindo geração de código, explicações e recomendações inteligentes, com foco em aumentar a produtividade dos analistas de dados. No BigQuery, a Gemini também melhorará a preparação e análise avançada de dados, acelerando o tempo para extrair valor dos dados.

“Os dados são caóticos,” observou Kazmaier. “Uma vantagem significativa dos nossos modelos especializados em IA generativa é a capacidade de raciocinar sobre dados, permitindo que os clientes alinhem e gerenciem informações de maneira mais eficiente.”

A nova funcionalidade Data Canvas, descrita por Kazmaier como a fusão ideal de experiência do usuário e IA para analistas de dados, oferece uma abordagem interativa assistida por IA. Essa ferramenta permite que os usuários moldem sua análise gradualmente, enquanto o sistema aprende com suas ações.

No Looker, as atualizações de IA visam simplificar o acesso a insights de inteligência de negócios. “Nossa inovação no Looker está centrada no desenvolvimento de agentes personalizados que são especialistas profundos em IA, proficientes na seleção, análise e summarização de dados”, afirmou Kazmaier.

Banco de Dados Spanner Torna-se Multi-Modal com Capacidades Gráficas e Vetoriais

Embora muitos não estejam familiarizados com o Google Spanner, ele sustenta a maioria dos produtos usuários do Google, incluindo Pesquisa, Gmail e YouTube. "O Spanner foi criado para atender às demandas de escalabilidade e disponibilidade do Google," disse Andi Gutmans. "Estou animado em trazer essa inovação para nossos clientes empresariais."

Uma adição notável é a integração de capacidades de banco de dados gráfico ao Spanner, que permite conexões semânticas mais sutis entre os dados. Além disso, o Spanner agora está equipado com suporte a vetores, previamente anunciado em um preview no início deste ano. Ambas as funcionalidades são fundamentais para aplicações de IA generativa, especialmente o suporte a vetores, essencial para a Geração Aumentada por Recuperação (RAG).

Embora existam vários bancos de dados gráficos e vetoriais nativos disponíveis, a estratégia do Google é oferecer um banco de dados multi-modal. "Os clientes não precisam transferir seus dados para utilizar as capacidades gráficas; podem construir funções gráficas sobre seus dados empresariais existentes," explicou Gutmans. Essa abordagem permite que organizações que já confiam no Spanner extraiam maior valor de seus dados. “Evoluímos o Spanner de um banco de dados relacional para um verdadeiro banco de dados multi-modal,” acrescentou Gutmans.