Soluciones de ciencia de datos
Plataforma unificada para datos, analíticas y aprendizaje automático para tus flujos de trabajo de IA
Alivia la carga de tus equipos de datos trasladando las complejidades a una plataforma unificada de datos e IA. El completo paquete de servicios gestionados y flujos de trabajo integrados de Google Cloud facilita la creación, gestión y escalado de soluciones de ciencia de datos.
Información general
¿Qué son las soluciones de ciencia de datos?
Las soluciones de ciencia de datos son enfoques integrales basados en tecnología que aprovechan el aprendizaje automático, la IA y el modelado estadístico para resolver retos empresariales complejos y mejorar la eficiencia operativa. De esta forma, el foco de atención pasa del análisis de datos básico a la ejecución empresarial de todo el ciclo de vida, haciendo hincapié en un proceso central de ingeniería de datos, modelización predictiva y MLOps para convertir los datos brutos 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 aporta valor a corto y largo plazo. Los enfoques tradicionales suelen requerir la combinación de entre 5 y 7 herramientas independientes, pero la plataforma de ciencia de datos de Google Cloud abarca todo el ciclo de vida, desde la ingestión de datos hasta la implementación de modelos, en una única infraestructura de datos multimodales que garantiza una gobernanza unificada.
Soluciones de ciencia de datos para cada reto empresarial
Tanto si tu objetivo es aumentar los ingresos, reducir los costes o gestionar los riesgos, Google Cloud te ofrece las herramientas necesarias para industrializar los modelos de datos y pasar de los experimentos aislados a los flujos de MLOps del mundo real.
Cómo funciona
- Personalización y aceleración de la toma de decisiones: mejora las experiencias de cliente con la IA y el aprendizaje automático en tiempo real
- Integración empresarial full-stack: despliega IA de código abierto en entornos de producción con una ejecución robusta durante todo el ciclo de vida
- Procesamiento de datos escalable: aprovecha varios motores, como BigQuery SQL y Spark, en una copia unificada de los datos.
- Personalización y aceleración de la toma de decisiones: mejora las experiencias de cliente con la IA y el aprendizaje automático en tiempo real
- Integración empresarial full-stack: despliega IA de código abierto en entornos de producción con una ejecución robusta durante todo el ciclo de vida
- 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 integrales
Solución unificada para todo el ciclo de vida de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, basada en una infraestructura de datos multimodales que garantiza una gobernanza unificada
Aprovecha los potentes motores de analíticas como BigQuery SQL y Spark, y crea modelos con BigQuery ML o Gemini Enterprise Agent Platform. Optimiza el desarrollo con un cuaderno de Colab Enterprise que prioriza la IA y que incluye MLOps robustas basadas en una IA líder en el sector.
Instrucciones
Solución unificada para todo el ciclo de vida de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, basada en una infraestructura de datos multimodales que garantiza una gobernanza unificada
Aprovecha los potentes motores de analíticas como BigQuery SQL y Spark, y crea modelos con BigQuery ML o Gemini Enterprise Agent Platform. Optimiza el desarrollo con un cuaderno de Colab Enterprise que prioriza la IA y que incluye MLOps robustas basadas en una IA líder en el sector.
Espacio de trabajo centralizado con cuadernos centrados en la IA
Elige entre un paquete de soluciones de cuadernos para la ciencia de datos empresariales
Colab Enterprise ofrece un entorno seguro y gestionado que se integra con Gemini Enterprise Agent Platform y BigQuery. Workbenches proporciona instancias de JupyterLab personalizables, mientras que Cloud Workstations admite IDEs completos. Las extensiones también conectan herramientas autohospedadas directamente con los servicios de Google Cloud.
Instrucciones
Elige entre un paquete de soluciones de cuadernos para la ciencia de datos empresariales
Colab Enterprise ofrece un entorno seguro y gestionado que se integra con Gemini Enterprise Agent Platform y BigQuery. Workbenches proporciona instancias de JupyterLab personalizables, mientras que Cloud Workstations admite IDEs completos. Las extensiones también conectan herramientas autohospedadas directamente con los servicios de Google Cloud.
Agente de ciencia de datos integrado
Acelera el desarrollo de la ciencia de datos con funciones de agente que facilitan la exploración, la transformación y la modelización de datos con aprendizaje automático
Empieza con un objetivo general en lenguaje natural y el agente de ciencia de datos genera un plan detallado que abarca todos los aspectos del modelado de ciencia de datos, desde la carga, la exploración, la limpieza y la visualización de datos hasta la ingeniería de características, la división de datos, el entrenamiento y la optimización de modelos, y la evaluación.
Instrucciones
Acelera el desarrollo de la ciencia de datos con funciones de agente que facilitan la exploración, la transformación y la modelización de datos con aprendizaje automático
Empieza con un objetivo general en lenguaje natural y el agente de ciencia de datos genera un plan detallado que abarca todos los aspectos del modelado de ciencia de datos, desde la carga, la exploración, la limpieza y la visualización de datos hasta la ingeniería de características, la división de datos, el entrenamiento y la optimización de modelos, y la evaluación.
Preparación de datos asistida por IA sin silos
Aprovecha una base de datos unificada que gestione datos estructurados y no estructurados (imágenes, documentos, etc.) mediante SQL para el análisis y funciones de IA para el procesamiento
La preparación de datos asistida por IA ofrece sugerencias para limpiar y transformar datos. El agente de ingeniería de datos automatiza las tareas de ingeniería de datos, como la ingestión y la creación de flujos de procesamiento, mediante instrucciones en lenguaje natural.
Instrucciones
Aprovecha una base de datos unificada que gestione datos estructurados y no estructurados (imágenes, documentos, etc.) mediante SQL para el análisis y funciones de IA para el procesamiento
La preparación de datos asistida por IA ofrece sugerencias para limpiar y transformar datos. El agente de ingeniería de datos automatiza las tareas de ingeniería de datos, como la ingestión y la creación de flujos de procesamiento, mediante 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 de SQL de BigQuery o un framework de código abierto como Apache Spark, para trabajar directamente en una única copia unificada de los datos. De esta forma, no es necesario mantener copias de datos independientes para distintos sistemas.
Instrucciones
Copia unificada de los datos
Elige cualquier motor de procesamiento, ya sea el motor de SQL de BigQuery o un framework de código abierto como Apache Spark, para trabajar directamente en una única copia unificada de los datos. De esta forma, no es necesario mantener copias de datos independientes para distintos sistemas.
Escala la ciencia de datos con BigQuery DataFrames para Python
¿Prefieres las 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 ofrece la flexibilidad de usar la herramienta adecuada para cada tarea, ya sea SQL, PySpark o un DataFrame de estilo pandas, todo ello mientras se trabaja con los mismos datos subyacentes
Instrucciones
¿Prefieres las 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 ofrece la flexibilidad de usar la herramienta adecuada para cada tarea, ya sea SQL, PySpark o un DataFrame de estilo pandas, todo ello mientras se trabaja con los mismos datos subyacentes
Crea, entrena, ajusta y ejecuta modelos de aprendizaje automático
Crea, entrena, evalúa y despliega modelos con BigQuery ML usando SQL, lo que elimina la necesidad de mover datos.
Aprovecha los modelos preentrenados o las funciones de SQL integrados que llaman a Gemini para analizar o enriquecer datos. En el caso de los modelos personalizados, Agent Platform es compatible con PyTorch, TensorFlow y otras bibliotecas de aprendizaje automático. La integración perfecta permite la ingeniería de funciones en BigQuery, el entrenamiento de modelos personalizados en Agent Platform y la inferencia de nuevo en BigQuery mediante SQL.
Instrucciones
Crea, entrena, evalúa y despliega modelos con BigQuery ML usando SQL, lo que elimina la necesidad de mover datos.
Aprovecha los modelos preentrenados o las funciones de SQL integrados que llaman a Gemini para analizar o enriquecer datos. En el caso de los modelos personalizados, Agent Platform es compatible con PyTorch, TensorFlow y otras bibliotecas de aprendizaje automático. La integración perfecta permite la ingeniería de funciones en BigQuery, el entrenamiento de modelos personalizados en Agent Platform y la inferencia de nuevo en BigQuery mediante SQL.
Genera elementos insertados y habilita la búsqueda de vectores
Genera y usa incrustaciones multimodales para realizar búsquedas de vectores, lo que permite la comprensión semántica y la recuperación de datos multimodales basada en la similitud. Esto te permite crear sistemas sofisticados de búsqueda semántica, recomendación o segmentación sin tener que gestionar una base de datos de vectores independiente y especializada.
Instrucciones
Genera y usa incrustaciones multimodales para realizar búsquedas de vectores, lo que permite la comprensión semántica y la recuperación de datos multimodales basada en la similitud. Esto te permite crear sistemas sofisticados de búsqueda semántica, recomendación o segmentación sin tener que gestionar una base de datos de vectores independiente y especializada.
Pasa del modelo a la producción con MLOps integrado
BigQuery y la plataforma de agentes de Gemini Enterprise se integran para optimizar MLOps
Centraliza las características en Feature Store de Gemini Enterprise Agent Platform para evitar la desviación entrenamiento-utilización, así como el trabajo redundante. Usa AutoML para automatizar la creación de modelos de datos tabulares. Todos los modelos, tanto los de BigQuery ML como los de Gemini Enterprise Agent Platform, se registran automáticamente en el registro de modelos de la plataforma. A partir de ahí, puedes crear versiones, evaluarlas y desplegarlas fácilmente, lo que te permite disfrutar de un ciclo de vida integral y fluido en una sola plataforma.
Instrucciones
BigQuery y la plataforma de agentes de Gemini Enterprise se integran para optimizar MLOps
Centraliza las características en Feature Store de Gemini Enterprise Agent Platform para evitar la desviación entrenamiento-utilización, así como el trabajo redundante. Usa AutoML para automatizar la creación de modelos de datos tabulares. Todos los modelos, tanto los de BigQuery ML como los de Gemini Enterprise Agent Platform, se registran automáticamente en el registro de modelos de la plataforma. A partir de ahí, puedes crear versiones, evaluarlas y desplegarlas fácilmente, lo que te permite disfrutar de un ciclo de vida integral y fluido en una sola plataforma.
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Habilitar la IA y el aprendizaje automático en tiempo real para ofrecer experiencias de cliente personalizadas 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 científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático
Centrarse en la experiencia de los desarrolladores con los cuadernos de Colab Enterprise, la compatibilidad con frameworks como PyTorch y TensorFlow, y BigQuery DataFrames. Los equipos pueden compartir cuadernos, conexiones de datos y recursos de computación entre proyectos, lo que convierte a Google Cloud en una plataforma de ciencia de datos verdaderamente colaborativa.
Para responsables de datos y analíticas
Maximiza el ROI y la gobernanza. Una plataforma unificada reduce la proliferación de herramientas y los costes de los proveedores, con una gobernanza integrada. Los modelos pasan del cuaderno al entorno de producción sin necesidad de un equipo de MLOps independiente, lo que contribuye directamente a unas estadísticas de rendimiento 3, 4 y 10 veces más rápidas.
Para ingenieros y arquitectos de datos
Aprovecha la integración y la flexibilidad. La compatibilidad con el código abierto (Apache Spark, Airflow y Kafka) y el procesamiento con varios motores en una sola copia de datos garantizan que no dependas de ningún proveedor en lo que respecta a los frameworks.
