¿Qué es una nube de datos?

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

1. Lakehouse abierto: Con formatos como Apache Iceberg (a través de Google Cloud Lakehouse), las nubes de datos proporcionan interoperabilidad en BigQuery y motores de código abierto como Spark, lo que garantiza un almacenamiento de datos abierto y flexible sin depender de un solo proveedor.
2. Plataforma de datos autónoma: Una plataforma autónoma como BigQuery automatiza la transferencia, el escalamiento y el procesamiento, y actúa como una plataforma de datos a IA sin servidores.
3. Administración unificada de datos: Herramientas como Knowledge Catalog proporcionan un catálogo para la IA y semántica para los agentes, lo que garantiza la administración de datos y la IA en entornos híbridos y de múltiples nubes.
4. IA y AA integrados: La integración con plataformas como Gemini Enterprise Agent Platform permite a las organizaciones incorporar la IA y el AA en los procesos empresariales, lo que hace que los datos estén "listos para la IA" para los agentes y el análisis predictivo.
5. Bases de datos transaccionales: Actúan como fuente única de información, ya que capturan eventos en tiempo real, como compras de clientes, cambios de inventario o actualizaciones de perfiles. Si bien estas bases de datos (a menudo basadas en SQL, como PostgreSQL o MySQL) están optimizadas para actualizaciones rápidas de filas individuales, la nube de datos las integra en un ecosistema más grande para un análisis avanzado.

• Procesamiento de datos y estadísticas en tiempo real para impulsar la innovación de los productos y servicios, y mejorar las experiencias de los empleados y los clientes
• Protección y administración de datos durante todo el proceso de administración del ciclo de vida de los datos
• Informes, paneles y visualizaciones de estadísticas de autoservicio
• Estadísticas y automatización basadas en la IA, incluidos los modelos de datos y AA, para optimizar los procesos, aumentar la eficiencia y mejorar la productividad
• Automatiza la calidad de los datos para mejorar su coherencia sin necesidad de moverlos ni duplicarlos

En general, los usos de la nube de datos son muy variados y pueden producir resultados impresionantes en todos los sectores. Las marcas minoristas pudieron obtener una mejor visibilidad del inventario y ayudar a los empleados a ubicar los productos en las ubicaciones de las tiendas físicas. Las organizaciones de atención médica están impulsando mejores resultados para los pacientes gracias a la IA a fin de analizar las muestras más rápido y transformar las 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 han descubierto que pueden aumentar las velocidades de procesamiento. 

El valor de una nube de datos se entiende mejor en la práctica. Aquí te mostramos cómo un científico de datos puede pasar del almacenamiento sin procesar a información basada en IA en cuestión de minutos aprovechando la prueba gratuita 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 tus registros de clientes almacenados en Apache Iceberg, lo que proporciona interoperabilidad inmediata en BigQuery y motores de código abierto sin depender de un solo proveedor.

Paso 2: Explora con BigQuery Studio y Gemini

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

Paso 3: Escala con Managed Service para Apache Spark

¿Todo listo para poner tu modelo en producción? Envía un trabajo de Spark sin servidores con un solo comando. La nube de datos se encarga del escalado automático y la administración de clústeres, lo que te permite enfocarte únicamente en la lógica del modelo.