Google Cloud seab tehisintellekti andmeanalüüsi plaanide keskmesse

**Maku** · 05. March 2024, 01:52

Tehisintellekt ületab lõhe struktureeritud ja struktureerimata andmete vahel, ennustab Google Cloudi Gerrit Kazmaier.

1 — Google Cloudi andmeanalüütika juhtivtöötaja sõnul mängib tehisintellekt (AI) ettevõtte andmete väärtuse avamisel üha suuremat rolli.

・Andmebaasi, andmeanalüütika ja Google Cloudi Lookeri asepresident ja peadirektor Gerrit Kazmaier ütles Computer Weeklyle, et pilve- ja otsingugigandi kliendid ühendavad juba tehisintellekti tavapärasemate äriteabe tööriistadega.

・Seda seetõttu, et AI aitab koondada struktureeritud ja struktureerimata andmeid, ütles Kazmaier. AI-süsteemid hakkavad tegema järjest keerukamaid analüüse, kuid suudavad palju kiiremini ja palju suurema teabemahuga kui inimeksperdid.

・Google toetab selles oma kliente, tuginedes oma otsingu taustale, pilveressurssidele ja oma kogemustele transformaatori mudeli väljatöötamisel, mis on üks generatiivsete AI-süsteemide aluseid.

・"Kujutame ümber, nimetagem seda, Google'i ettevõtteandmete otsingut," ütles Kazmaier. Suur osa sellest on seotud tehisintellekti tööriistade, sealhulgas generatiivse tehisintellekti, mis on koolitatud suures osas avalike andmete põhjal, potentsiaali ühendamises ettevõtete ettevõtterakendustes ja andmejärvedes hoitava domeeni- ja ettevõttepõhise teabega.

・"Siiani on Google'i otsing aktiivne peamiselt avalikus omandis või avalikus veebis," ütles ta. "Lõpuks oli suur võimalus viia see ettevõtte domeeni, andes põhimõtteliselt kõigile andmepunktidele, mis on olemas ettevõtetes, mis ei kuulu ülemaailmsesse veebi, sarnase liidese.

・"Kõik teavad, kuidas Google'it kasutada. Olen kindel, et iga tegevjuht planeedil teab, kuidas kasutada Google'it avalikust veebist otsimiseks. Olen sama kindel, et ainult väga väike arv inimesi sellel planeedil ja kindlasti väike arv tegevjuhte saaksid kasutada armatuurlaua tööriista enda ettevõtte kohta teabe leidmiseks.

・"Generatiivse tehisintellektiga [GenAI] on meil võimalus rääkida teie ettevõtte andmetega, kuna saate rääkida avalike andmetega Google'i otsingu kaudu."

2 — Google hangib andmed

・Kazmaieri sõnul on Google'il "kultuuriline arusaam" vajadusest muuta teave kättesaadavamaks. See on tema missiooni keskmes ühendada tehisintellekt ja tavaline analüütika.

・„Tehnoloogi seisukohalt algab see maailma teabe otsimisest ning asjakohase teabe universaalselt kättesaadavaks ja kasulikuks muutmisest. Seda on vaja tehnoloogia loomiseks, mida tänapäeval generatiivses tehisintellektis laialdaselt kasutatakse,“ jätkas ta.

・"On põhjus, miks Google oli trafo mudeli algne leiutaja, mis on nüüd kõigi nende mudelite aluseks olev arhitektuur, olgu see siis Gemini [endine Google'i Bard] või ChatGPT, [Meta] Llama ja nii edasi.

・„Kui ütleme, et tahame kellegi küsimuse sisukaks vastuseks kaardistada, tekib kõigepealt sügav arusaam tehnoloogiast, mida peame ehitama, et mõista selle tõhusa töötlemise semantikat ja anda see vormis tagasi. tegur, millega inimene saab töötada.

・Google on koostanud tegevuskava AI lisamiseks oma analüütikatööriistadesse, integreerides BigQuery Vertex AI-ga, võimaldades BigQuery Studios tehisintellekti töövoogudesse andmeid ja võimaldades kasutajatel luua BigQuery ML-is masinõppemudeleid ja eksportida need Vertex AI-sse, ning lisada funktsioonid Lookerile ja Looker Studiole.

・Google'i arvates on üks kõige lootustandvamaid generatiivse AI rakendusi ettevõttes aidata mittespetsialistidel äriandmetega suhelda.

・Selle asemel, et õppida kodeerimis- või analüüsioskusi või kirjutada päringuid ja kujundada armatuurlaudu, peaks GenAI võimaldama ärikasutajatel suhelda andmebaasi, andmelao või andmejärve rakendusega loomulikus keeles – ja saada vastuseid ka loomulikus keeles.

・Sellel on peale kasutuslihtsuse kaks peamist eelist.

・See eemaldab vajaduse andmeid filtreerida, et need vastaksid armatuurlaua vormingule ja võimalustele. See tähendab paratamatult, et osa teabest kärbitakse või eemaldatakse. Ja ainult vähesel osal ettevõttekasutajatest on oskused ise analüüsitööriistadesse süveneda.

・Tehisintellektil põhinev süsteem võib olla täpsem, kuna suudab toime tulla suuremate andmemahtude ja laiema hulga andmeallikatega. Kazmaier nimetas seda "laiateks andmeteks".

・Teine eelis on see, et kasutajad saavad AI-põhiste süsteemidega iteratiivsemalt suhelda. Nad saavad päringuid täpsustada ja kohandada ning esitada täiendavaid küsimusi, kuni leiavad vajaliku teabe.

・Kazmaier toob näiteks Camanchaca, Tšiili mereandide ettevõtte, mis kasutab standardsete BI-tööriistade komplekti, sealhulgas BigQuery, Vertex AI ja Looker. See lõi AI-agendi, et anda kõigile töötajatele juurdepääs ettevõtte andmetele.

・"See avab andmed ja analüütika mitte-andmete analüüsi professionaalile. Kõigil on küsimus, mida küsida. Kõigil ei ole analüütikut, kes sellele küsimusele vastaks,” ütles ta.

・„Tekkiva tehisintellekti võimaluste jaoks on esile kerkimas uusi kasutusjuhtumeid, mis annavad meile rohkemat kui armatuurlaud ja traditsiooniline andmeanalüütika. Tarbija on muutumas, alates andmeanalüütikutest ja lõpetades nüüd sellega, et igale teadmustöötajale antakse juurdepääs sisukale andmeanalüüsile.

・See võimaldab ärianalüüsil liikuda lihtsalt andmete kuvamiselt teabe tõlgendamisele, nii nagu inimanalüütik Kazmaieri sõnul teeks.

・"Kui vaatate andmeid, soovite, et keegi asjatundlik, näiteks professionaalne analüüs, aitaks teil neid tõlgendada. Mida see kontseptuaalselt esindab või kuidas seda võrrelda? ta ütles.

・"See ei ole küsimus, millele andmepunkt ise peab tingimata vastama, kuid kui soovite, peate otsima kedagi, kes on tõesti kalibreeritud ja mõistab, kuidas tõlgendada: "Kas see on hea või halb marginaal?" Kas see on hea või halb, päevane müük on suurepärane?

・„Seda saab koolitada ja kodeerida ning selle loovad agendid, keda me oma BI-pakkumises tutvustame. Põhimõtteliselt teete koostööd analüütikuga, kes aitab teil kuvatavaid andmeid mõista ja tõlgendada. Üks peamisi probleeme, mis meil on, on traditsiooniline BI, et me peame teabe tihendama tasemele, mis muutub inimesele arusaadavaks.

・Kazmaieri sõnul on andmete tarbijad muutumas. Rohkem kasutajaid soovib juurdepääsu andmetele ja AI – eriti generatiivne AI – pakub võimalust seda juurdepääsu avada viisil, mida tavapärane BI ei suuda.

・Kuid tehisintellekti integreerimine äriteabe ja Google'i tegevuskavasse on enamat kui lihtsalt parema liidese pakkumine. AI pakub ettevõtetele võimalust püsida ettepoole näiliselt lõputust ettevõtete andmete kasvust – ja loodetavasti samal ajal sellest ka ärilist väärtust tuua.

・Kazmaier räägib pigem "laiadest" kui suurandmetest: mitte ainult rohkemate andmete omamisest, vaid ka rohkemate andmepunktide lisamisest analüüsi. Ta ütles, et AI-süsteemidel on hea võimalus otsustada, kas tasub täiendavaid tegureid arvesse võtta, ja neil on piisavalt töötlemisvõimsust, et seda piisavalt kiiresti teha, et mitte takistada otsuste tegemist.

・"Generatiivse tehisintellektiga muutub struktureerimata andmetega töötamine, inimesed, kes neid mõistavad ja neist teavet ammutavad, tohutult paindlikud ja kättesaadavad," jätkas ta.

・Ja tehisintellekti tööriistad võimaldavad ärikasutajatel sukelduda andmetesse sügavamale ja mõista paremini oma organisatsioonide suundumusi: liikudes küsimustelt „mis, millal ja kus” lõpuks küsimuseni „miks”.

・"Teil on suuri mudeleid, mida koolitatakse avalike andmete alal, ja saate neilt küsida üldkasutatavaid küsimusi ja see on hämmastav, mida see suudab teha," lisas Kazmaier.

・"Kuid neid mudeleid ei koolitata ettevõtte andmeid kasutama ja see on üsna huvitav. Kuidas me neid suuri [keeles] mudeleid ettevõtte andmetega juurutame, et saaksite oma andmete kohta avada kogu teabe, mis teil on, nii et need kõik oleksid ettevõttes kasulikud?

・Ta ütles, et tehisintellekti agendid annavad juba neid vastuseid.

・"Üks suurimaid muudatusi, mida oleme näinud, on struktureerimata andmete kasutamine," ütles ta. "Kui mõelda sellele, moodustavad struktureerimata andmed ligikaudu 90% maailma andmetest. Traditsiooniliselt pole neid andmeid andmeanalüütikas kasutatud. Dokumentide jaoks või teatud protsesside, näiteks arvete maksmise automatiseerimiseks olid spetsiaalsed rakendused, kuid seda ei ole peetud ettevõtte andmemaastiku osaks, mida me aktiivselt kasutame, uurime ja analüüsime, nagu teie struktureeritud andmete puhul.

https://www.computerweekly.com/news/...nalytics-plans