Utilizza i modelli di base e l'assistenza chat per analisi predittive, analisi del sentiment e business intelligence con AI avanzata.
I nuovi clienti ricevono 300 $ di crediti gratuiti per provare l'analisi dei dati AI in BigQuery Studio.
Panoramica
L'analisi dei dati AI si riferisce alla pratica di utilizzare l'intelligenza artificiale (AI) per analizzare grandi set di dati, semplificare e scalare le tendenze e scoprire insight per gli analisti di dati.
L'analisi dei dati basata sull'AI è progettata per supportare, automatizzare e semplificare ogni fase del percorso di analisi dei dati. Gli strumenti di AI possono agevolare la raccolta dei dati (importazione da più origini) e la preparazione (pulizia e organizzazione per l'analisi). I modelli di machine learning (ML) possono essere addestrati e applicati su dati preparati per estrarre insight e pattern. Infine, l'AI può aiutare gli analisti a interpretare le tendenze e gli approfondimenti per un processo decisionale più consapevole.
Gli analisti di dati di tutti i settori possono utilizzare l'analisi dei dati AI per migliorare il proprio lavoro. Dal rilevamento in tempo reale di frodi relative alle carte di credito all'assistenza nella diagnosi delle malattie, alla previsione della domanda nel settore retail alla modellazione della propensione per le app di gioco, l'analisi dei dati basati sull'AI può essere d'aiuto per tutti i tipi di casi d'uso specifici del settore.
L'analisi dei dati AI è progettata per migliorare i contributi principali e le competenze degli analisti di dati. Data la loro esperienza in materia, le capacità di pensiero critico e la capacità di porre query approfondite, gli analisti di dati sono fondamentali per il successo di qualsiasi analisi dei dati basata sull'AI.
Come funziona
BigQuery Studio fornisce un'unica interfaccia unificata per tutti i professionisti dei dati per semplificare i flussi di lavoro di analisi dalla preparazione e visualizzazione dei dati alla creazione e all'addestramento dei modelli ML. Utilizzando semplici comandi SQL, puoi accedere ai modelli di basee all'assistenza chat di Vertex AI direttamente in BigQuery per una varietà di casi d'uso di analisi dei dati.
Utilizzi comuni
Sfrutta le tue competenze relative a SQL esistenti per creare, addestrare ed eseguire il deployment di modelli predittivi in batch direttamente in BigQuery o nel data warehouse che hai scelto con BigQuery ML. Inoltre, BigQuery ML si integra con Vertex AI, la nostra piattaforma end-to-end per AI e ML, ampliando l'accesso a modelli avanzati che generano previsioni online a bassa latenza in tempo reale, compresa l'identificazione di nuovi segmenti di pubblico in base al lifetime value cliente attuale, con consigli su prodotti di investimento personalizzati e la previsione della domanda.
Sfrutta le tue competenze relative a SQL esistenti per creare, addestrare ed eseguire il deployment di modelli predittivi in batch direttamente in BigQuery o nel data warehouse che hai scelto con BigQuery ML. Inoltre, BigQuery ML si integra con Vertex AI, la nostra piattaforma end-to-end per AI e ML, ampliando l'accesso a modelli avanzati che generano previsioni online a bassa latenza in tempo reale, compresa l'identificazione di nuovi segmenti di pubblico in base al lifetime value cliente attuale, con consigli su prodotti di investimento personalizzati e la previsione della domanda.
Dalla comprensione del feedback dei clienti sui social media o sulle recensioni prodotto allo sviluppo di ricerche di mercato attraverso l'analisi della concorrenza e l'efficacia delle campagne, gli analisti di dati utilizzano l'analisi del sentiment per analizzare punteggi positivi, negativi e neutri sui loro set di dati. Con BigQuery ML utilizzi il linguaggio SQL per addestrare i modelli ed eseguire automaticamente l'analisi del sentiment e le previsioni per ottenere insight più efficaci, tra cui punti critici dei clienti, miglioramenti delle funzionalità del prodotto e altro ancora.
Dalla comprensione del feedback dei clienti sui social media o sulle recensioni prodotto allo sviluppo di ricerche di mercato attraverso l'analisi della concorrenza e l'efficacia delle campagne, gli analisti di dati utilizzano l'analisi del sentiment per analizzare punteggi positivi, negativi e neutri sui loro set di dati. Con BigQuery ML utilizzi il linguaggio SQL per addestrare i modelli ed eseguire automaticamente l'analisi del sentiment e le previsioni per ottenere insight più efficaci, tra cui punti critici dei clienti, miglioramenti delle funzionalità del prodotto e altro ancora.
Analizza facilmente immagini e video per estrarre informazioni preziose, semplificare i processi e migliorare il processo decisionale con l'AI di Google Cloud. Per analizzare i dati non strutturati nelle immagini, utilizza le funzioni remote in BigQuery come Vertex AI Vision o esegui l'inferenza su dati di immagini non strutturati con BigQuery ML. Per l'analisi dei video, la descrizione video su Vertex AI riassume i contenuti di brevi video clip, fornendo metadati dettagliati sui video da archiviare e cercare.
Analizza facilmente immagini e video per estrarre informazioni preziose, semplificare i processi e migliorare il processo decisionale con l'AI di Google Cloud. Per analizzare i dati non strutturati nelle immagini, utilizza le funzioni remote in BigQuery come Vertex AI Vision o esegui l'inferenza su dati di immagini non strutturati con BigQuery ML. Per l'analisi dei video, la descrizione video su Vertex AI riassume i contenuti di brevi video clip, fornendo metadati dettagliati sui video da archiviare e cercare.
Gemini in BigQuery fornisce funzionalità di collaborazione e assistive basate sull'AI, tra cui assistenza per la scrittura e la modifica di codice SQL o Python, preparazione visiva dei dati e suggerimenti intelligenti per migliorare la produttività e ottimizzare i costi. Puoi sfruttare l'interfaccia della chat nella console di BigQuery per esplorare tutorial, documentazione e best practice per attività specifiche utilizzando semplici prompt come: "Come posso utilizzare le viste materializzate di BigQuery?", "Come faccio a importare dati JSON?" e "Come posso migliorare le prestazioni delle query?"
Gemini in BigQuery fornisce funzionalità di collaborazione e assistive basate sull'AI, tra cui assistenza per la scrittura e la modifica di codice SQL o Python, preparazione visiva dei dati e suggerimenti intelligenti per migliorare la produttività e ottimizzare i costi. Puoi sfruttare l'interfaccia della chat nella console di BigQuery per esplorare tutorial, documentazione e best practice per attività specifiche utilizzando semplici prompt come: "Come posso utilizzare le viste materializzate di BigQuery?", "Come faccio a importare dati JSON?" e "Come posso migliorare le prestazioni delle query?"
Ottieni insight e crea applicazioni basate sui dati con la business intelligence basata sull'AI di Looker. Con Gemini in Looker, puoi chattare direttamente con i tuoi dati per scoprire opportunità di business, creare interi report o visualizzazioni avanzate e creare formule per i campi calcolati, il tutto con poche frasi di istruzione conversazionale.
Ottieni insight e crea applicazioni basate sui dati con la business intelligence basata sull'AI di Looker. Con Gemini in Looker, puoi chattare direttamente con i tuoi dati per scoprire opportunità di business, creare interi report o visualizzazioni avanzate e creare formule per i campi calcolati, il tutto con poche frasi di istruzione conversazionale.
Reinventa la tua esperienza di analisi dei dati con il canvas di dati BigQuery basato sull'IA. Questo strumento incentrato sul linguaggio naturale semplifica il processo di ricerca, query e visualizzazione dei dati. Le sue funzionalità intuitive ti aiutano a scoprire rapidamente gli asset di dati, generare query SQL, visualizzare automaticamente i risultati e collaborare senza problemi con gli altri, il tutto in un'interfaccia unificata.
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