Solutions de data science
Plate-forme unifiée pour les données, l'analyse et le ML pour vos workflows d'IA
Soulagez vos équipes de données en transférant les complexités vers une plate-forme unifiée de données et d'IA. La suite complète de services gérés et les workflows intégrés de Google Cloud permettent de créer, gérer et faire évoluer facilement des solutions de data science.
Présentation
Quelles sont les solutions de science des données ?
Les solutions de data science sont des approches complètes basées sur la technologie qui exploitent le machine learning, l'IA et la modélisation statistique pour résoudre des problématiques métier complexes et améliorer l'efficacité opérationnelle. L'accent n'est plus mis sur l'analyse de données basique, mais sur l'exécution sur l'ensemble du cycle de vie. L'ingénierie des données, la modélisation prédictive et le MLOps sont au cœur de ce processus, qui permet de transformer les données brutes en un avantage stratégique automatisé.
Pourquoi choisir Google Cloud pour la data science ?
Améliorez la rapidité et l'agilité de votre entreprise, et générez de la valeur à court et à long terme. Les approches traditionnelles nécessitent souvent d'assembler 5 à 7 outils distincts, mais la plate-forme de data science de Google Cloud couvre l'ensemble du cycle de vie, de l'ingestion des données au déploiement des modèles, sur une infrastructure de données multimodale unique qui garantit une gouvernance unifiée.
Des solutions de data science pour relever tous les défis métier
Que votre objectif soit d'augmenter vos revenus, de réduire vos coûts ou de gérer les risques, Google Cloud fournit les outils nécessaires pour industrialiser les modèles de données et passer des tests isolés à des pipelines MLOps concrets.
Fonctionnement
- Personnalisation et accélération des décisions : améliorez l'expérience client grâce à l'IA et au ML en temps réel.
- Intégration d'entreprise full stack : déployez l'IA Open Source dans des environnements de production avec une exécution robuste sur l'ensemble du cycle de vie.
- Traitement de données évolutif : exploitez plusieurs moteurs comme BigQuery SQL et Spark sur une copie unifiée des données.
- Personnalisation et accélération des décisions : améliorez l'expérience client grâce à l'IA et au ML en temps réel.
- Intégration d'entreprise full stack : déployez l'IA Open Source dans des environnements de production avec une exécution robuste sur l'ensemble du cycle de vie.
- Traitement de données évolutif : exploitez plusieurs moteurs comme BigQuery SQL et Spark sur une copie unifiée des données.
Plate-forme unifiée pour les workflows de data science de bout en bout
Solution unifiée pour l'ensemble du cycle de vie de la data science et du machine learning, basée sur une infrastructure de données multimodale garantissant une gouvernance unifiée.
Exploitez des moteurs d'analyse puissants comme BigQuery SQL et Apache Spark, puis créez des modèles à l'aide de BigQuery ML ou de Gemini Enterprise Agent Platform. Simplifiez le développement avec le notebook Colab AI Enterprise et des fonctionnalités MLOps robustes optimisées par une IA de pointe.
Guides pratiques
Solution unifiée pour l'ensemble du cycle de vie de la data science et du machine learning, basée sur une infrastructure de données multimodale garantissant une gouvernance unifiée.
Exploitez des moteurs d'analyse puissants comme BigQuery SQL et Apache Spark, puis créez des modèles à l'aide de BigQuery ML ou de Gemini Enterprise Agent Platform. Simplifiez le développement avec le notebook Colab AI Enterprise et des fonctionnalités MLOps robustes optimisées par une IA de pointe.
Espace de travail centralisé avec des notebooks axés sur l'IA
Faites votre choix parmi une suite de solutions de notebook de data science pour les entreprises.
Colab Enterprise offre un environnement géré et sécurisé intégré à Gemini Enterprise Agent Platform et à BigQuery. Les workbenches fournissent des instances JupyterLab personnalisables, tandis que Cloud Workstations prend en charge les IDE complets. Les extensions connectent également les outils auto-hébergés directement aux services Google Cloud.
Guides pratiques
Faites votre choix parmi une suite de solutions de notebook de data science pour les entreprises.
Colab Enterprise offre un environnement géré et sécurisé intégré à Gemini Enterprise Agent Platform et à BigQuery. Les workbenches fournissent des instances JupyterLab personnalisables, tandis que Cloud Workstations prend en charge les IDE complets. Les extensions connectent également les outils auto-hébergés directement aux services Google Cloud.
Agent de data science intégré
Accélérez le développement de data science grâce à des capacités agentives qui facilitent l'exploration et la transformation des données, ainsi que la modélisation par le ML.
Commencez par définir un objectif général en langage courant. L'agent de data science génère ensuite un plan détaillé couvrant tous les aspects de la modélisation de data science : chargement, exploration, nettoyage et visualisation des données, ingénierie des caractéristiques, répartition des données, entraînement/optimisation de modèles et évaluation.
Guides pratiques
Accélérez le développement de data science grâce à des capacités agentives qui facilitent l'exploration et la transformation des données, ainsi que la modélisation par le ML.
Commencez par définir un objectif général en langage courant. L'agent de data science génère ensuite un plan détaillé couvrant tous les aspects de la modélisation de data science : chargement, exploration, nettoyage et visualisation des données, ingénierie des caractéristiques, répartition des données, entraînement/optimisation de modèles et évaluation.
Préparation des données assistée par l'IA sans silos
Exploitez une infrastructure de données unifiée pour gérer les données structurées et non structurées (images, documents, etc.) à l'aide de SQL pour l'analyse et les fonctions d'IA pour le traitement.
La préparation des données assistée par l'IA fournit des suggestions pour le nettoyage et la transformation des données. L'agent d'ingénierie des données automatise les tâches d'ingénierie des données, y compris l'ingestion et la création de pipelines, à l'aide d'instructions en langage naturel.
Guides pratiques
Exploitez une infrastructure de données unifiée pour gérer les données structurées et non structurées (images, documents, etc.) à l'aide de SQL pour l'analyse et les fonctions d'IA pour le traitement.
La préparation des données assistée par l'IA fournit des suggestions pour le nettoyage et la transformation des données. L'agent d'ingénierie des données automatise les tâches d'ingénierie des données, y compris l'ingestion et la création de pipelines, à l'aide d'instructions en langage naturel.
Traitement flexible des données avec plusieurs moteurs
Copie unifiée des données
Choisissez le moteur de traitement de votre choix, qu'il s'agisse du moteur SQL de BigQuery ou d'un framework Open Source comme Apache Spark, pour travailler directement sur une copie unique et unifiée des données. Cela évite d'avoir à gérer des copies de données distinctes pour différents systèmes.
Guides pratiques
Copie unifiée des données
Choisissez le moteur de traitement de votre choix, qu'il s'agisse du moteur SQL de BigQuery ou d'un framework Open Source comme Apache Spark, pour travailler directement sur une copie unique et unifiée des données. Cela évite d'avoir à gérer des copies de données distinctes pour différents systèmes.
Faire évoluer la data science avec BigQuery DataFrames pour Python
Vous préférez les bibliothèques Python natives ?
BigQuery DataFrames fournit une API de type pandas qui traduit le code Python en SQL optimisé pour l'exécution sur le moteur BigQuery. Cela permet d'utiliser l'outil adapté au job, qu'il s'agisse de SQL, de PySpark ou d'un DataFrame de type pandas, tout en travaillant sur les mêmes données sous-jacentes
Guides pratiques
Vous préférez les bibliothèques Python natives ?
BigQuery DataFrames fournit une API de type pandas qui traduit le code Python en SQL optimisé pour l'exécution sur le moteur BigQuery. Cela permet d'utiliser l'outil adapté au job, qu'il s'agisse de SQL, de PySpark ou d'un DataFrame de type pandas, tout en travaillant sur les mêmes données sous-jacentes
Créer, entraîner, régler et exécuter des modèles de ML
Créez, entraînez, évaluez et déployez des modèles avec BigQuery ML à l'aide de SQL, sans avoir à déplacer les données.
Exploitez des modèles intégrés et pré-entraînés, ou des fonctions SQL faisant appel à Gemini pour l'analyse et l'enrichissement des données. Pour les modèles personnalisés, Agent Platform est compatible avec PyTorch, TensorFlow et d'autres bibliothèques de ML. L'intégration parfaite permet d'effectuer l'ingénierie des caractéristiques dans BigQuery, l'entraînement de modèles personnalisés dans Agent Platform et l'inférence dans BigQuery via SQL.
Guides pratiques
Créez, entraînez, évaluez et déployez des modèles avec BigQuery ML à l'aide de SQL, sans avoir à déplacer les données.
Exploitez des modèles intégrés et pré-entraînés, ou des fonctions SQL faisant appel à Gemini pour l'analyse et l'enrichissement des données. Pour les modèles personnalisés, Agent Platform est compatible avec PyTorch, TensorFlow et d'autres bibliothèques de ML. L'intégration parfaite permet d'effectuer l'ingénierie des caractéristiques dans BigQuery, l'entraînement de modèles personnalisés dans Agent Platform et l'inférence dans BigQuery via SQL.
Générer des embeddings et activer la recherche vectorielle
Générez et utilisez des embeddings multimodaux pour effectuer une recherche vectorielle afin de comprendre la sémantique et de récupérer des données multimodales en fonction de leur similarité. Vous pouvez ainsi créer des systèmes sophistiqués de recherche sémantique, de recommandation ou de segmentation, sans avoir à gérer une base de données vectorielle distincte et spécialisée.
Guides pratiques
Générez et utilisez des embeddings multimodaux pour effectuer une recherche vectorielle afin de comprendre la sémantique et de récupérer des données multimodales en fonction de leur similarité. Vous pouvez ainsi créer des systèmes sophistiqués de recherche sémantique, de recommandation ou de segmentation, sans avoir à gérer une base de données vectorielle distincte et spécialisée.
Passer du modèle à la production avec le MLOps intégré
BigQuery et Gemini Enterprise Agent Platform s'intègrent pour simplifier le MLOps
Centralisez les caractéristiques dans le Feature Store de Gemini Enterprise Agent Platform afin d'éviter le décalage entre l'entraînement et la mise en service, ainsi que les tâches redondantes. Utilisez AutoML pour automatiser la création de modèles pour les données tabulaires. Tous les modèles, qu'ils proviennent de BigQuery ML ou de Gemini Enterprise Agent Platform, sont automatiquement enregistrés dans le Model Registry de la plate-forme. Vous pouvez ensuite facilement gérer les versions, et évaluer et déployer vos modèles, créant ainsi un cycle de vie de bout en bout fluide sur une seule plate-forme.
Guides pratiques
BigQuery et Gemini Enterprise Agent Platform s'intègrent pour simplifier le MLOps
Centralisez les caractéristiques dans le Feature Store de Gemini Enterprise Agent Platform afin d'éviter le décalage entre l'entraînement et la mise en service, ainsi que les tâches redondantes. Utilisez AutoML pour automatiser la création de modèles pour les données tabulaires. Tous les modèles, qu'ils proviennent de BigQuery ML ou de Gemini Enterprise Agent Platform, sont automatiquement enregistrés dans le Model Registry de la plate-forme. Vous pouvez ensuite facilement gérer les versions, et évaluer et déployer vos modèles, créant ainsi un cycle de vie de bout en bout fluide sur une seule plate-forme.
Passez à l'étape suivante avec Google Cloud
Cas d'utilisation métier
Réussite axée sur les résultats
Témoignages de clients
Voir plus
Des anciens systèmes au cloud : comment Deutsche Telekom est passé de PySpark à BigQuery DataFrames
"De plusieurs mois à quelques minutes : transformer plus de 20 millions d'avis de consommateurs en insights grâce à l'IA"
Exploiter l'IA et le ML en temps réel pour personnaliser l'expérience client et optimiser les opérations
Conçu pour tous les rôles de l'équipe de data science
Conçu pour tous les rôles de l'équipe de data science
Questions fréquentes
Pour les data scientists et les ingénieurs en ML
Concentrez-vous sur l'expérience de développement avec les notebooks Colab Enterprise, la compatibilité avec des frameworks tels que PyTorch et TensorFlow, et BigQuery DataFrames. Les équipes peuvent partager des notebooks, des connexions de données et des ressources de calcul entre les projets, ce qui fait de Google Cloud une plate-forme de data science véritablement collaborative.
Pour les responsables des données et de l'analytique
Maximisez le ROI et la gouvernance. Une plate-forme unifiée réduit la prolifération des outils et les coûts liés aux fournisseurs, tout en offrant une gouvernance intégrée. Les modèles passent du notebook à la production sans équipe MLOps distincte, ce qui explique les statistiques de performances (3x/4x/10x).
Pour les ingénieurs et les architectes de données
Bénéficiez de l'intégration et de la flexibilité. La compatibilité avec l'Open Source (Apache Spark, Airflow et Kafka) et le traitement multi-moteur sur une seule copie des données garantissent l'absence de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur pour les frameworks.
