Solusi Data Science
Platform terpadu untuk data, analisis, dan ML untuk alur kerja AI Anda
Ringankan beban tim data Anda dengan mengalihkan kompleksitas ke platform data dan AI terpadu. Rangkaian layanan terkelola dan alur kerja terintegrasi yang komprehensif dari Google Cloud memudahkan pembuatan, pengelolaan, dan penskalaan solusi data science.
Ringkasan
Apa yang dimaksud dengan solusi data science?
Solusi data science adalah pendekatan komprehensif berbasis teknologi yang memanfaatkan machine learning, AI, dan pemodelan statistik untuk memecahkan tantangan bisnis yang kompleks dan meningkatkan efisiensi operasional. Hal ini mengalihkan fokus dari analisis data dasar ke eksekusi perusahaan siklus proses penuh, yang menekankan proses inti data engineering, pemodelan prediktif, dan MLOps untuk mengubah data mentah menjadi keunggulan strategis yang otomatis.
Alasan memilih Google Cloud untuk data science?
Meningkatkan kecepatan dan fleksibilitas bisnis Anda, serta memberikan nilai jangka pendek dan panjang. Pendekatan tradisional sering kali memerlukan penggabungan 5–7 alat terpisah, tetapi platform data science Google Cloud mencakup seluruh siklus proses—mulai dari penyerapan data hingga deployment model—pada satu fondasi data multimodal yang memastikan tata kelola terpadu.
Solusi data science untuk setiap tantangan bisnis
Baik tujuan Anda adalah meningkatkan pendapatan, memangkas biaya, atau mengelola risiko, Google Cloud menyediakan alat untuk mengindustrialisasi model data dan mengalihkan fokus dari eksperimen terisolasi ke pipeline MLOps dunia nyata.
Cara Kerjanya
- Personalisasi dan percepatan keputusan: Tingkatkan pengalaman pelanggan dengan AI/ML real-time
- Integrasi perusahaan full-stack: Deploy AI open source di lingkungan produksi dengan eksekusi siklus proses penuh yang tangguh
- Pemrosesan data yang skalabel: Manfaatkan beberapa mesin seperti BigQuery SQL dan Spark pada satu salinan data yang terpadu
- Personalisasi dan percepatan keputusan: Tingkatkan pengalaman pelanggan dengan AI/ML real-time
- Integrasi perusahaan full-stack: Deploy AI open source di lingkungan produksi dengan eksekusi siklus proses penuh yang tangguh
- Pemrosesan data yang skalabel: Manfaatkan beberapa mesin seperti BigQuery SQL dan Spark pada satu salinan data yang terpadu
Platform terpadu untuk alur kerja data science menyeluruh
Solusi terpadu untuk seluruh siklus proses data science dan machine learning yang dibangun di atas fondasi data multimodal yang memastikan tata kelola terpadu
Manfaatkan mesin analisis yang canggih seperti BigQuery SQL dan Apache Spark, lalu bangun model menggunakan BigQuery ML atau Platform Agen Gemini Enterprise. Sederhanakan pengembangan dengan notebook Colab Enterprise berbasis AI, serta MLOps yang tangguh, yang didukung oleh AI terkemuka di industri.
Petunjuk
Solusi terpadu untuk seluruh siklus proses data science dan machine learning yang dibangun di atas fondasi data multimodal yang memastikan tata kelola terpadu
Manfaatkan mesin analisis yang canggih seperti BigQuery SQL dan Apache Spark, lalu bangun model menggunakan BigQuery ML atau Platform Agen Gemini Enterprise. Sederhanakan pengembangan dengan notebook Colab Enterprise berbasis AI, serta MLOps yang tangguh, yang didukung oleh AI terkemuka di industri.
Workspace terpusat dengan notebook yang mengutamakan AI
Pilih dari serangkaian solusi notebook untuk data science perusahaan
Colab Enterprise menawarkan lingkungan terkelola yang aman dan terintegrasi dengan Gemini Enterprise Agent Platform dan BigQuery. Workbenches menyediakan instance JupyterLab yang dapat disesuaikan, sedangkan Cloud Workstations mendukung IDE lengkap. Ekstensi juga menghubungkan alat yang dihosting sendiri secara langsung ke layanan Google Cloud.
Petunjuk
Pilih dari serangkaian solusi notebook untuk data science perusahaan
Colab Enterprise menawarkan lingkungan terkelola yang aman dan terintegrasi dengan Gemini Enterprise Agent Platform dan BigQuery. Workbenches menyediakan instance JupyterLab yang dapat disesuaikan, sedangkan Cloud Workstations mendukung IDE lengkap. Ekstensi juga menghubungkan alat yang dihosting sendiri secara langsung ke layanan Google Cloud.
Agen data science terintegrasi
Mempercepat pengembangan data science dengan kemampuan agentic yang memfasilitasi eksplorasi data, transformasi, dan pemodelan ML
Mulai dengan sasaran tingkat tinggi dalam bahasa Inggris sederhana, dan agen data science akan membuat rencana terperinci yang mencakup semua aspek pemodelan data science mulai dari pemuatan data, eksplorasi, pembersihan, visualisasi, rekayasa fitur, pemisahan data, pelatihan/pengoptimalan model, dan evaluasi.
Petunjuk
Mempercepat pengembangan data science dengan kemampuan agentic yang memfasilitasi eksplorasi data, transformasi, dan pemodelan ML
Mulai dengan sasaran tingkat tinggi dalam bahasa Inggris sederhana, dan agen data science akan membuat rencana terperinci yang mencakup semua aspek pemodelan data science mulai dari pemuatan data, eksplorasi, pembersihan, visualisasi, rekayasa fitur, pemisahan data, pelatihan/pengoptimalan model, dan evaluasi.
Persiapan data yang dibantu AI tanpa silo
Manfaatkan fondasi data terpadu, yang mengelola data terstruktur dan tidak terstruktur (gambar, dokumen, dan lainnya) menggunakan SQL untuk analisis dan fungsi AI untuk pemrosesan
Persiapan data yang dibantu AI memberikan saran untuk pembersihan dan transformasi data. Agen Rekayasa Data mengotomatiskan tugas rekayasa data, termasuk penyerapan dan pembuatan pipeline, melalui petunjuk bahasa natural.
Petunjuk
Manfaatkan fondasi data terpadu, yang mengelola data terstruktur dan tidak terstruktur (gambar, dokumen, dan lainnya) menggunakan SQL untuk analisis dan fungsi AI untuk pemrosesan
Persiapan data yang dibantu AI memberikan saran untuk pembersihan dan transformasi data. Agen Rekayasa Data mengotomatiskan tugas rekayasa data, termasuk penyerapan dan pembuatan pipeline, melalui petunjuk bahasa natural.
Pemrosesan data yang fleksibel dengan beberapa mesin
Salinan data terpadu
Pilih mesin pemrosesan apa pun, baik mesin SQL BigQuery atau framework open source seperti Apache Spark, untuk bekerja secara langsung pada satu salinan data yang terpadu. Dengan demikian, Anda tidak perlu mempertahankan salinan data terpisah untuk sistem yang berbeda.
Petunjuk
Salinan data terpadu
Pilih mesin pemrosesan apa pun, baik mesin SQL BigQuery atau framework open source seperti Apache Spark, untuk bekerja secara langsung pada satu salinan data yang terpadu. Dengan demikian, Anda tidak perlu mempertahankan salinan data terpisah untuk sistem yang berbeda.
Menskalakan data science dengan BigQuery DataFrames untuk Python
Lebih suka library berbasis Python?
BigQuery DataFrames menyediakan API seperti pandas yang menerjemahkan kode Python ke dalam SQL yang dioptimalkan untuk dieksekusi di mesin BigQuery. Hal ini memberikan fleksibilitas untuk menggunakan alat yang tepat untuk tugas, baik SQL, PySpark, atau DataFrame bergaya pandas, semuanya sambil bekerja pada data dasar yang sama
Petunjuk
Lebih suka library berbasis Python?
BigQuery DataFrames menyediakan API seperti pandas yang menerjemahkan kode Python ke dalam SQL yang dioptimalkan untuk dieksekusi di mesin BigQuery. Hal ini memberikan fleksibilitas untuk menggunakan alat yang tepat untuk tugas, baik SQL, PySpark, atau DataFrame bergaya pandas, semuanya sambil bekerja pada data dasar yang sama
Membangun, melatih, menyesuaikan, dan menjalankan model ML
Bangun, latih, evaluasi, dan deploy model dengan BigQuery ML menggunakan SQL, sehingga menghilangkan pergerakan data
Manfaatkan model bawaan yang telah terlatih sebelumnya, atau fungsi SQL yang memanggil Gemini untuk analisis/pengayaan data. Untuk model kustom, Agent Platform mendukung PyTorch, TensorFlow, dan library ML lainnya. Integrasi yang lancar memungkinkan rekayasa fitur di BigQuery, pelatihan model kustom di Agent Platform, dan inferensi kembali di BigQuery melalui SQL.
Petunjuk
Bangun, latih, evaluasi, dan deploy model dengan BigQuery ML menggunakan SQL, sehingga menghilangkan pergerakan data
Manfaatkan model bawaan yang telah terlatih sebelumnya, atau fungsi SQL yang memanggil Gemini untuk analisis/pengayaan data. Untuk model kustom, Agent Platform mendukung PyTorch, TensorFlow, dan library ML lainnya. Integrasi yang lancar memungkinkan rekayasa fitur di BigQuery, pelatihan model kustom di Agent Platform, dan inferensi kembali di BigQuery melalui SQL.
Membuat embeddings dan mengaktifkan penelusuran vektor
Membuat dan menggunakan embedding multimodal untuk melakukan penelusuran vektor, yang memungkinkan pemahaman semantik dan pengambilan data multimodal berbasis kemiripan. Hal ini memungkinkan Anda membangun penelusuran semantik, rekomendasi, atau sistem segmentasi yang canggih tanpa perlu mengelola database vektor khusus yang terpisah.
Petunjuk
Membuat dan menggunakan embedding multimodal untuk melakukan penelusuran vektor, yang memungkinkan pemahaman semantik dan pengambilan data multimodal berbasis kemiripan. Hal ini memungkinkan Anda membangun penelusuran semantik, rekomendasi, atau sistem segmentasi yang canggih tanpa perlu mengelola database vektor khusus yang terpisah.
Beralih dari model ke produksi dengan MLOps terintegrasi
BigQuery dan Gemini Enterprise Agent Platform terintegrasi untuk menyederhanakan MLOps
Pusatkan fitur di Gemini Enterprise Agent Platform Feature Store untuk mencegah diferensiasi performa pelatihan dan penayangan serta pekerjaan yang berlebihan. Gunakan AutoML untuk mengotomatiskan pembuatan model untuk data tabulasi. Semua model, baik dari BigQuery ML maupun Gemini Enterprise Agent Platform, otomatis terdaftar di Model Registry platform. Dari sana, Anda dapat dengan mudah membuat versi, mengevaluasi, dan men-deploy model, sehingga menciptakan siklus proses end-to-end yang lancar di satu platform.
Petunjuk
BigQuery dan Gemini Enterprise Agent Platform terintegrasi untuk menyederhanakan MLOps
Pusatkan fitur di Gemini Enterprise Agent Platform Feature Store untuk mencegah diferensiasi performa pelatihan dan penayangan serta pekerjaan yang berlebihan. Gunakan AutoML untuk mengotomatiskan pembuatan model untuk data tabulasi. Semua model, baik dari BigQuery ML maupun Gemini Enterprise Agent Platform, otomatis terdaftar di Model Registry platform. Dari sana, Anda dapat dengan mudah membuat versi, mengevaluasi, dan men-deploy model, sehingga menciptakan siklus proses end-to-end yang lancar di satu platform.
Melangkahlah ke depan bersama Google Cloud
Kasus Bisnis
Kesuksesan berbasis hasil
Lihat lainnya
Dari infrastuktur lama ke cloud: Cara Deutsche Telekom beralih dari PySpark ke BigQuery DataFrames
“Dari berbulan-bulan menjadi hitungan menit: Mengubah 20 juta+ ulasan konsumen menjadi insight dengan AI.”
Mengaktifkan AI/ML real-time untuk pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi dan operasi yang efisien
Dibuat untuk setiap peran dalam tim data science
Dibuat untuk setiap peran dalam tim data science
FAQ
Untuk data scientist dan engineer ML
Fokus pada pengalaman developer dengan notebook Colab Enterprise, dukungan untuk framework seperti PyTorch dan TensorFlow, serta BigQuery DataFrames. Tim dapat berbagi notebook, koneksi data, dan resource komputasi di berbagai project, sehingga menjadikan Google Cloud sebagai platform data science yang benar-benar kolaboratif.
Untuk pemimpin data dan analisis
Memaksimalkan ROI dan tata kelola. Platform terpadu mengurangi proliferasi alat dan biaya vendor, dengan tata kelola bawaan. Model beralih dari notebook ke produksi tanpa tim MLOps terpisah, sehingga secara langsung mendukung statistik performa 3x/4x/10x.
Untuk data engineer dan arsitek
Manfaatkan integrasi dan fleksibilitas. Dukungan untuk kompatibilitas open source (Apache Spark, Airflow, dan Kafka) serta pemrosesan multi-mesin pada satu salinan data memastikan tidak ada keterikatan vendor pada framework.
