¿Qué es una nube de datos?

Las nubes de datos modernas se basan en varios componentes clave que proporcionan flexibilidad y escalabilidad:

1. Lakehouse abierto: al aprovechar formatos como Apache Iceberg (a través de Google Cloud Lakehouse), las nubes de datos ofrecen interoperabilidad entre BigQuery y motores de código abierto como Spark, lo que asegura un almacenamiento de datos abierto y flexible sin dependencia de proveedores.
2. Plataforma de datos autónoma: una plataforma autónoma como BigQuery automatiza la ingestión, el escalado y el procesamiento, y actúa como una plataforma de datos a IA sin servidor.
3.  Gobernanza de datos unificada: herramientas como Knowledge Catalog proporcionan un catálogo para la IA y semántica para los agentes, lo que asegura la gobernanza de datos e IA en entornos multinube e híbridos.
4. IA y aprendizaje automático integrados: la integración con plataformas como Gemini Enterprise Agent Platform permite a las empresas incorporar la IA y el aprendizaje automático en sus procesos, lo que hace que los datos estén "preparados para la IA", tanto para agentes como para analíticas predictivas.
5. Bases de datos transaccionales: actúan como fuente de información veraz, ya que capturan eventos en tiempo real, como compras de clientes, cambios en el inventario o actualizaciones de perfiles. Aunque estas bases de datos (a menudo basadas en SQL, como PostgreSQL o MySQL) están optimizadas para realizar actualizaciones rápidas de filas individuales, la nube de datos las integra en un ecosistema más amplio para llevar a cabo análisis avanzados.

• Tratamiento de datos e información valiosa en tiempo real para impulsar la innovación en los productos y servicios y mejorar la experiencia del personal y los clientes
• Protección y gobierno de los datos durante todo el proceso de gestión de su ciclo de vida
• Generación de informes de analíticas autoservicio, paneles de control y visualizaciones
• Analíticas y automatización basadas en inteligencia artificial, por ejemplo, modelos de datos y de aprendizaje automático, para optimizar procesos, aumentar la eficiencia y mejorar la productividad
• Automatización de la calidad de los datos para mejorar su coherencia sin tener que trasladarlos ni duplicarlos

En general, los usos que se hacen de la nube de datos son muy diversos y pueden generar resultados impresionantes en todos los sectores. Las marcas minoristas han logrado una mayor visibilidad del inventario y que su personal encuentre los productos en las ubicaciones de tienda física con más facilidad. Las empresas sanitarias están mejorando los resultados de los pacientes gracias a la IA para analizar muestras con más rapidez y transformar notas clínicas no estructuradas en formatos estructurados. Las empresas de logística han reducido el consumo de combustible mediante rutas más eficientes, mientras que los servicios financieros y los bancos se han dado cuenta de que pueden aumentar las velocidades de procesamiento. 

La mejor forma de entender el valor de una nube de datos es viéndola en acción. Te explicamos cómo puede un científico de datos pasar de datos en bruto a información valiosa basada en IA en cuestión de minutos aprovechando la prueba sin coste de Google Cloud.

Paso 1: Unifica con Google Cloud Lakehouse

En lugar de mover petabytes de datos, usa Lakehouse para crear una vista unificada de los registros de tus clientes almacenados en Apache Iceberg. Esto proporciona interoperabilidad inmediata entre BigQuery y los motores de código abierto sin depender de proveedores.

Paso 2: Explora con BigQuery Studio y Gemini

Abre tu cuaderno de BigQuery Studio y usa Gemini para generar código SQL o Python a partir de peticiones en lenguaje natural. Por ejemplo: "Analiza el sentimiento de las reseñas de clientes de los últimos 30 días y correlaciónalo con los niveles de inventario".

Paso 3: Escala con Managed Service for Apache Spark

¿Todo listo para poner tu modelo en producción? Envía una tarea de Spark sin servidor con un solo comando. La nube de datos se encarga del autoescalado y de la gestión de clústeres, lo que te permite centrarte únicamente en la lógica del modelo.