Google Cloud stawia sztuczną inteligencję w centrum planów analizy danych


Sztuczna inteligencja (AI) Według dyrektora naczelnego Google Cloud ds. analityki danych będzie odgrywać coraz większą rolę w uwalnianiu wartości danych przedsiębiorstwa.

Gerrit Kazmaier, wiceprezes i dyrektor generalny ds. baz danych, analityki danych i Looker at Chmura Googlepowiedział Computer Weekly, że klienci giganta chmury i wyszukiwania już łączą sztuczną inteligencję z bardziej konwencjonalnymi narzędziami analizy biznesowej.

Dzieje się tak, ponieważ sztuczna inteligencja pomaga łączyć dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane, powiedział Kazmaier. Systemy sztucznej inteligencji zaczynają przeprowadzać coraz bardziej złożone analizy, ale robią to ze znacznie większą szybkością i przy użyciu znacznie większej ilości informacji niż eksperci-ludzi.

Google wspiera w tym swoich klientów, czerpiąc ze swojej wiedzy w zakresie wyszukiwania, a także zasobów w chmurze i doświadczenia w opracowywaniu modelu transformatora, jednego z podstawy generatywnych systemów AI.

„Wymyślamy na nowo, nazwijmy to, wyszukiwarkę Google w poszukiwaniu danych korporacyjnych” – powiedział Kazmaier. W dużej mierze chodzi o połączenie potencjału narzędzi sztucznej inteligencji, w tym sztucznej inteligencji generatywnej, trenowanej głównie w oparciu o dane publiczne, z informacjami dotyczącymi domeny i działalności biznesowej przechowywanymi w aplikacjach korporacyjnych przedsiębiorstw i jeziorach danych.

„Jak dotąd wyszukiwarka Google jest aktywna głównie w domenie publicznej lub w publicznej sieci” – powiedział. „Ostatecznie pojawiła się duża szansa na przeniesienie tego do domeny korporacyjnej, zasadniczo zapewniając każdemu punktowi danych istniejącemu w firmach, które nie są częścią ogólnoświatowej sieci, podobny interfejs.

Reklama

„Każdy wie, jak korzystać z Google. Jestem pewien, że każdy dyrektor generalny na świecie wie, jak używać Google do przeszukiwania publicznej sieci. Jestem równie pewien, że tylko bardzo niewielka liczba osób na tej planecie i na pewno niewielka liczba dyrektorów generalnych byłaby w stanie wykorzystać narzędzie dashboardu w celu znalezienia informacji o własnym przedsiębiorstwie.

„Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji [GenAI]mamy możliwość komunikowania się z danymi Twojej firmy, tak jak możesz rozmawiać z danymi publicznymi za pośrednictwem wyszukiwarki Google.

Google „pobiera” dane

Według Kazmaiera Google ma „kulturowe zrozumienie” potrzeby zwiększania dostępności informacji. Leży to u podstaw misji firmy polegającej na łączeniu sztucznej inteligencji i konwencjonalnej analityki.

„Z technologicznego punktu widzenia wszystko zaczyna się od przeszukiwania informacji ze świata i zapewniania powszechnej dostępności i użyteczności odpowiednich informacji. Jest to wymagane do tworzenia technologii, która jest dziś szeroko stosowana w generatywnej sztucznej inteligencji” – kontynuował.

„Nie bez powodu Google był pierwotnym wynalazcą modelu transformatora, który obecnie stanowi podstawę wszystkich tych modeli Bliźnięta [formerly Google’s Bard]lub CzatGPT, [Meta’s] Lama i tak dalej.

„Przede wszystkim, gdy mówimy, że chcemy powiązać czyjeś pytanie z sensowną odpowiedzią, istnieje głębokie zrozumienie, jeśli chodzi o technologię, którą musimy zbudować, aby zrozumieć semantykę niezbędną do wydajnego przetwarzania tego pytania i oddać ją w formie czynnik, z którym człowiek może pracować.”

Google opracowało plan działania dotyczący wbudowania sztucznej inteligencji w swoje narzędzia analityczne, integracji BigQuery z Vertex AI, umożliwienia przepływu danych w przepływach pracy AI w BigQuery Studio i umożliwienia użytkownikom tworzenia modeli uczenia maszynowego w BigQuery ML i eksportowania ich do Vertex AI, a także dodawania funkcje Lookera i Looker Studio.

Zdaniem Google jednym z najbardziej obiecujących zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie jest pomaganie niespecjalistom w interakcji z danymi biznesowymi.

Zamiast uczyć się kodowania lub umiejętności analitycznych albo pisać zapytania i projektować dashboardy, GenAI powinna umożliwiać użytkownikom biznesowym interakcję z bazą danych, hurtownią danych lub aplikacją typu data Lake przy użyciu języka naturalnego – a także uzyskiwać odpowiedzi w języku naturalnym.

Oprócz łatwości użytkowania ma to dwie kluczowe zalety.

Eliminuje potrzebę filtrowania danych w celu dopasowania formatu i możliwości dashboardu. To nieuchronnie oznacza, że ​​niektóre informacje zostaną obcięte lub usunięte. Tylko niewielka część użytkowników korporacyjnych ma umiejętności pozwalające na szczegółowe zapoznanie się z samymi narzędziami analitycznymi.

System oparty na sztucznej inteligencji może być dokładniejszy, ponieważ może obsługiwać większe ilości danych i szerszy zakres źródeł danych. Kazmaier nazwał to „szerokimi danymi”.

Kolejną zaletą jest to, że użytkownicy mogą wchodzić w interakcje Systemy oparte na sztucznej inteligencji w bardziej iteracyjny sposób. Mogą doprecyzować i ulepszyć zapytania, zadając dalsze pytania, dopóki nie znajdą potrzebnych informacji.

Kazmaier przytacza przykład Camanchaca, chilijskiej firmy produkującej owoce morza, która korzysta z pakietu standardowych narzędzi BI, w tym BigQuery, Vertex AI i Looker. Stworzyła agenta AI, który ma zapewnić wszystkim pracownikom dostęp do danych firmy.

„To otwiera dostęp do danych i analiz dla specjalistów, którzy nie zajmują się analizą danych. Każdy ma pytanie, które chce zadać. Nie każdy ma analityka, który mógłby odpowiedzieć na to pytanie” – powiedział.

„Pojawiają się nowe przypadki użycia generatywnych możliwości sztucznej inteligencji, które dają nam więcej niż tylko dashboardy i tradycyjną analizę danych. Konsument zmienia się – przestał być analitykiem danych i stał się teraz każdym pracownikiem umysłowym mającym dostęp do znaczącej analizy danych”.

Według Kazmaiera pozwala to analitykom biznesowym przejść od prostego wyświetlania danych do ich interpretowania w taki sam sposób, w jaki zrobiłby to analityk.

„Gdy patrzysz na dane, chcesz mieć kogoś kompetentnego, na przykład profesjonalnego analityka, który pomoże ci je zinterpretować. Co to oznacza koncepcyjnie lub jak to porównać?” powiedział.

„Nie jest to pytanie, na które koniecznie trzeba odpowiedzieć w oparciu o sam punkt danych, ale jeśli chcesz, potrzebujesz kogoś naprawdę skalibrowanego, kto rozumie, jak interpretować: «Czy to dobry czy zły margines? Czy to dobry czy zły wynik dziennej sprzedaży?”.

„Można to wyszkolić i zakodować. Jest ono generowane przez agentów, których wprowadzamy do naszej oferty BI. Zasadniczo współpracujesz z analitykiem, który może pomóc Ci zrozumieć i zinterpretować dane, które zobaczysz. Jednym z kluczowych problemów, jakie mamy w przypadku tradycyjnej BI, jest konieczność kompresji informacji do poziomu zrozumiałego dla człowieka.

Według Kazmaiera konsumenci danych się zmieniają. Więcej użytkowników chce dostępu do danych, a sztuczna inteligencja – zwłaszcza generatywna sztuczna inteligencja – oferuje sposób na otwarcie tego dostępu w sposób, którego nie jest w stanie zapewnić konwencjonalna BI.

Integracja sztucznej inteligencji z analityką biznesową i planem działania Google to jednak coś więcej, niż tylko zapewnienie lepszego interfejsu. Sztuczna inteligencja umożliwia firmom wyprzedzenie pozornie niekończącego się wzrostu ilości danych korporacyjnych i, miejmy nadzieję, jednoczesne wyciągnięcie z nich wartości biznesowej.

Kazmaier mówi raczej o „szerokich” niż o dużych zbiorach danych: nie tylko o posiadaniu większej ilości danych, ale także o dodawaniu większej liczby punktów danych do analizy. Systemy sztucznej inteligencji są dobrze przygotowane do podjęcia decyzji, czy warto wziąć pod uwagę dodatkowe czynniki, powiedział, i mają moc obliczeniową, aby zrobić to wystarczająco szybko, aby nie wstrzymywać procesu decyzyjnego.

„Jedną z największych zmian, jakie zaobserwowaliśmy, jest wykorzystanie danych nieustrukturyzowanych” – stwierdził. „Jeśli się nad tym zastanowić, dane nieustrukturyzowane stanowią z grubsza 90% danych na świecie. Tradycyjnie dane te nie były wykorzystywane w analizie danych. Istniały wyspecjalizowane aplikacje do obsługi dokumentów lub do automatyzacji niektórych procesów, takich jak płacenie faktur, ale nie uznano ich za część krajobrazu danych przedsiębiorstwa, z którego aktywnie korzystamy, eksplorujemy i analizujemy, tak jak dzieje się to w przypadku danych strukturalnych.

„Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji praca z nieustrukturyzowanymi danymi, ludzie je rozumiejący i wydobywający z nich informacje, staje się niezwykle elastyczna i dostępna” – kontynuował.

Narzędzia AI umożliwiają użytkownikom biznesowym głębsze zanurzenie się w danych i lepsze zrozumienie trendów w ich organizacjach: przejście od pytań „co, kiedy i gdzie” do ostatecznie „dlaczego”.

„Masz do dyspozycji duże modele, które szkolą się w oparciu o dane publiczne, i możesz zadawać im pytania dotyczące domeny publicznej. To niesamowite, co można zdziałać” – dodał Kazmaier.

„Ale te modele nie są szkolone pod kątem korzystania z danych przedsiębiorstwa, co jest dość interesujące. Jak wdrożyć te duże pliki [language] modele z danymi przedsiębiorstwa, dzięki czemu możesz otworzyć wszystkie spostrzeżenia na temat swoich danych, aby wszystkie były przydatne w firmie?”

Powiedział, że agenci sztucznej inteligencji już udzielają tych odpowiedzi.



Source link

Advertisment

Więcej

Advertisment

Podobne

Advertisment

Najnowsze

ZOTAC zaprezentuje skalowalne platformy GPU i rozwiązania przemysłowe na targach Hannover Messe 2024

ZOTAC Technology ogłasza nową linię minikomputerów dla przedsiębiorstw i służby zdrowia, zaprojektowanych do konkretnych zastosowań i skalowalnych wdrożeń, a także zupełnie nową klasę...

Team Group przedstawia dysk SSD MP44Q M.2 Gen 4 NVMe

Znana globalna marka pamięci Team Group Inc. stara się zapewniać konsumentom różnorodne i optymalne rozwiązania w zakresie pamięci masowej. Dziś z dumą...

Google zwalnia 28 pracowników po proteście dotyczącym izraelskiego kontraktu na chmurę

Poważne konsekwencje destrukcyjnego zachowaniaGooglersi,Być może widzieliście wczoraj doniesienia o protestach w niektórych naszych biurach. Niestety kilku pracowników sprowadziło wydarzenie do naszych budynków...
Advertisment