Soluciones de ciencia de datos
Plataforma unificada de datos, análisis y AA para tus flujos de trabajo de IA
Alivia la carga de tus equipos de datos trasladando las complejidades a una plataforma unificada de IA y datos. El paquete integral de servicios administrados y flujos de trabajo integrados de Google Cloud facilita la creación, administración y escalamiento de soluciones de ciencia de datos.
Descripción general
¿Qué son las soluciones de ciencia de datos?
Las soluciones de ciencia de datos son enfoques integrales basados en la tecnología que aprovechan el aprendizaje automático, la IA y el modelado estadístico para resolver desafíos empresariales complejos y mejorar la eficiencia operativa. Esto cambia el enfoque del análisis de datos básico a la ejecución empresarial de ciclo de vida completo, lo que enfatiza un proceso central de ingeniería de datos, modelado predictivo y MLOps para convertir los datos sin procesar en una ventaja estratégica automatizada.
Por qué elegir Google Cloud para la ciencia de datos
Mejora la velocidad y la agilidad de tu empresa, y ofrece valor a corto y largo plazo. Los enfoques tradicionales suelen requerir la unión de entre 5 y 7 herramientas separadas, pero la plataforma de ciencia de datos de Google Cloud abarca todo el ciclo de vida, desde la transferencia de datos hasta la implementación de modelos, en una única base de datos multimodal que garantiza una administración unificada.
Soluciones de ciencia de datos para cada desafío empresarial
Ya sea que tu objetivo sea aumentar los ingresos, reducir los costos o administrar los riesgos, Google Cloud proporciona las herramientas para industrializar los modelos de datos y cambiar el enfoque de los experimentos aislados a las canalizaciones de MLOps del mundo real.
Cómo funciona
- Personalización y aceleración de decisiones: Mejora las experiencias de los clientes con IAy AA en tiempo real.
- Integración empresarial full stack: Implementa IA de código abierto en entornos de producción con una ejecución sólida de ciclo de vida completo.
- Procesamiento de datos escalable: Aprovecha varios motores, como BigQuery SQL y Spark, en una copia unificada de los datos.
- Personalización y aceleración de decisiones: Mejora las experiencias de los clientes con IAy AA en tiempo real.
- Integración empresarial full stack: Implementa IA de código abierto en entornos de producción con una ejecución sólida de ciclo de vida completo.
- Procesamiento de datos escalable: Aprovecha varios motores, como BigQuery SQL y Spark, en una copia unificada de los datos.
Plataforma unificada para flujos de trabajo de ciencia de datos de extremo a extremo
Solución unificada para todo el ciclo de vida de la ciencia de datos y el aprendizaje automático basada en una base de datos multimodal que garantiza una administración unificada
Aprovecha potentes motores de análisis como BigQuery SQL y Apache Spark; luego, crea modelos con BigQuery ML o Agent Platform de Gemini Enterprise. Optimiza el desarrollo con un notebook de Colab Enterprise centrado en la IA, además de MLOps robustas, con la tecnología de IA líder del sector.
Instructivos
Solución unificada para todo el ciclo de vida de la ciencia de datos y el aprendizaje automático basada en una base de datos multimodal que garantiza una administración unificada
Aprovecha potentes motores de análisis como BigQuery SQL y Apache Spark; luego, crea modelos con BigQuery ML o Agent Platform de Gemini Enterprise. Optimiza el desarrollo con un notebook de Colab Enterprise centrado en la IA, además de MLOps robustas, con la tecnología de IA líder del sector.
Espacio de trabajo centralizado con notebooks que priorizan la IA
Elige entre un conjunto de soluciones de notebooks para la ciencia de datos empresarial
Colab Enterprise ofrece un entorno seguro y administrado integrado con la Agent Platform de Gemini Enterprise y BigQuery. Workbenches proporciona instancias de JupyterLab personalizables, mientras que Cloud Workstations admite IDE completos. Las extensiones también conectan herramientas autoalojadas directamente a los servicios de Google Cloud.
Instructivos
Elige entre un conjunto de soluciones de notebooks para la ciencia de datos empresarial
Colab Enterprise ofrece un entorno seguro y administrado integrado con la Agent Platform de Gemini Enterprise y BigQuery. Workbenches proporciona instancias de JupyterLab personalizables, mientras que Cloud Workstations admite IDE completos. Las extensiones también conectan herramientas autoalojadas directamente a los servicios de Google Cloud.
Agente de ciencia de datos integrado
Acelera el desarrollo de la ciencia de datos con capacidades de agente que facilitan la exploración y transformación de datos, así como el modelado del AA
Comienza con un objetivo general en inglés sencillo, y el agente de ciencia de datos generará un plan detallado que abarcará todos los aspectos del modelado de ciencia de datos, desde la carga, exploración, limpieza, visualización, ingeniería de atributos, división de datos, entrenamiento y optimización de modelos hasta la evaluación.
Instructivos
Acelera el desarrollo de la ciencia de datos con capacidades de agente que facilitan la exploración y transformación de datos, así como el modelado del AA
Comienza con un objetivo general en inglés sencillo, y el agente de ciencia de datos generará un plan detallado que abarcará todos los aspectos del modelado de ciencia de datos, desde la carga, exploración, limpieza, visualización, ingeniería de atributos, división de datos, entrenamiento y optimización de modelos hasta la evaluación.
Preparación de datos asistida por IA sin silos
Aprovecha una base de datos unificada y administra datos estructurados y no estructurados (imágenes, documentos y otros tipos) con SQL para el análisis y funciones IA para el procesamiento
La preparación de datos asistida por IA proporciona sugerencias para la limpieza y transformación de datos. El agente de ingeniería de datos automatiza las tareas de ingeniería de datos, incluida la transferencia y la creación de canalizaciones, a través de instrucciones en lenguaje natural.
Instructivos
Aprovecha una base de datos unificada y administra datos estructurados y no estructurados (imágenes, documentos y otros tipos) con SQL para el análisis y funciones IA para el procesamiento
La preparación de datos asistida por IA proporciona sugerencias para la limpieza y transformación de datos. El agente de ingeniería de datos automatiza las tareas de ingeniería de datos, incluida la transferencia y la creación de canalizaciones, a través de instrucciones en lenguaje natural.
Procesamiento de datos flexible con varios motores
Copia unificada de los datos
Elige cualquier motor de procesamiento, ya sea el motor SQL de BigQuery o un framework de código abierto como Apache Spark, para trabajar directamente en una sola copia unificada de los datos. Esto evita la necesidad de mantener copias de datos separadas para diferentes sistemas.
Instructivos
Copia unificada de los datos
Elige cualquier motor de procesamiento, ya sea el motor SQL de BigQuery o un framework de código abierto como Apache Spark, para trabajar directamente en una sola copia unificada de los datos. Esto evita la necesidad de mantener copias de datos separadas para diferentes sistemas.
Escala la ciencia de datos con BigQuery DataFrames para Python
¿Prefieres bibliotecas nativas de Python?
BigQuery DataFrames proporciona una API similar a Pandas que traduce el código de Python en SQL optimizado para su ejecución en el motor de BigQuery. Esto brinda flexibilidad para usar la herramienta adecuada para el trabajo, ya sea SQL, PySpark o un DataFrame de estilo Pandas, todo mientras se trabaja con los mismos datos subyacentes.
Instructivos
¿Prefieres bibliotecas nativas de Python?
BigQuery DataFrames proporciona una API similar a Pandas que traduce el código de Python en SQL optimizado para su ejecución en el motor de BigQuery. Esto brinda flexibilidad para usar la herramienta adecuada para el trabajo, ya sea SQL, PySpark o un DataFrame de estilo Pandas, todo mientras se trabaja con los mismos datos subyacentes.
Crea, entrena, ajusta y ejecuta modelos de AA
Crea, entrena, evalúa e implementa modelos con BigQuery ML usando SQL, lo que elimina el movimiento de datos
Aprovecha los modelos entrenados previamente integrados o las funciones de SQL que llaman a Gemini para el análisis o enriquecimiento de datos. Para los modelos personalizados, Agent Platform admite PyTorch, TensorFlow y otras bibliotecas de AA. La integración perfecta permite la ingeniería de atributos en BigQuery, el entrenamiento de modelos personalizados en Agent Platform y la inferencia en BigQuery a través de SQL.
Instructivos
Crea, entrena, evalúa e implementa modelos con BigQuery ML usando SQL, lo que elimina el movimiento de datos
Aprovecha los modelos entrenados previamente integrados o las funciones de SQL que llaman a Gemini para el análisis o enriquecimiento de datos. Para los modelos personalizados, Agent Platform admite PyTorch, TensorFlow y otras bibliotecas de AA. La integración perfecta permite la ingeniería de atributos en BigQuery, el entrenamiento de modelos personalizados en Agent Platform y la inferencia en BigQuery a través de SQL.
Genera embeddings y habilita la búsqueda de vectores
Genera y usa embeddings multimodales para realizar búsquedas de vectores, lo que permite la comprensión semántica y la recuperación basada en similitudes de datos multimodales Esto te permite crear sofisticados sistemas de búsqueda semántica, recomendación o segmentación sin necesidad de administrar una base de datos de vectores separada y especializada.
Instructivos
Genera y usa embeddings multimodales para realizar búsquedas de vectores, lo que permite la comprensión semántica y la recuperación basada en similitudes de datos multimodales Esto te permite crear sofisticados sistemas de búsqueda semántica, recomendación o segmentación sin necesidad de administrar una base de datos de vectores separada y especializada.
Pasa del modelo a la producción con MLOps integradas
BigQuery y Agent Platform de Gemini Enterprise se integran para optimizar MLOps
Centraliza atributos en Feature Store de Agent Platform de Gemini Enterprise para evitar el sesgo del entrenamiento y la entrega, y el trabajo redundante. Usa AutoML para automatizar la creación de modelos para datos tabulares. Todos los modelos, ya sean de BigQuery ML o Agent Platform de Gemini Enterprise, se registran automáticamente en la plataforma Model Registry. Desde allí, puedes crear versiones, evaluar y, luego, implementar los modelos con facilidad, lo que crea un ciclo de vida integral y fluido en una sola plataforma.
Instructivos
BigQuery y Agent Platform de Gemini Enterprise se integran para optimizar MLOps
Centraliza atributos en Feature Store de Agent Platform de Gemini Enterprise para evitar el sesgo del entrenamiento y la entrega, y el trabajo redundante. Usa AutoML para automatizar la creación de modelos para datos tabulares. Todos los modelos, ya sean de BigQuery ML o Agent Platform de Gemini Enterprise, se registran automáticamente en la plataforma Model Registry. Desde allí, puedes crear versiones, evaluar y, luego, implementar los modelos con facilidad, lo que crea un ciclo de vida integral y fluido en una sola plataforma.
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Habilitación de IA/AA en tiempo real para experiencias personalizadas para los clientes y operaciones eficientes
Diseñado para todos los roles del equipo de ciencia de datos
Diseñado para todos los roles del equipo de ciencia de datos
Preguntas frecuentes
Para ingenieros de AA y científicos de datos
Enfócate en la experiencia del desarrollador con notebooks de Colab Enterprise, compatibilidad con frameworks como PyTorch y TensorFlow, y BigQuery DataFrames. Los equipos pueden compartir notebooks, conexiones de datos y recursos de procesamiento en todos los proyectos, lo que convierte a Google Cloud en una plataforma de ciencia de datos verdaderamente colaborativa.
Para líderes de datos y análisis
Maximiza el ROI y la administración. Una plataforma unificada reduce el uso excesivo de herramientas y el costo de los proveedores, con una administración integrada. Los modelos pasan del notebook a la producción sin un equipo de MLOps independiente, lo que contribuye directamente a alcanzar estadísticas de rendimiento 3, 4 y 10 veces superiores.
Para ingenieros y arquitectos de datos
Aprovecha la integración y la flexibilidad. La compatibilidad con herramientas de código abierto (Apache Spark, Airflow y Kafka) y el procesamiento con varios motores en una copia de datos garantizan que no haya dependencia de un solo proveedor en los frameworks.
