AI 데이터 분석
AI 데이터 분석으로 SQL 작성, 예측 모델 빌드, 데이터 시각화
예측 분석, 감정 분석, AI로 강화된 비즈니스 인텔리전스에 기반 모델과 채팅 지원을 사용합니다.
신규 고객에게는 BigQuery Studio의 AI 데이터 분석을 사용해 볼 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.
개요
AI 데이터 분석이란 무엇인가요?
AI 데이터 분석이란 인공지능(AI)을 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고, 트렌드를 간소화 및 확장하며, 데이터 분석가를 위한 유용한 정보를 발견하는 행위를 의미합니다.
데이터 분석에 AI를 어떻게 사용할 수 있나요?
AI 데이터 분석은 데이터 분석 여정의 각 단계를 지원하고, 자동화하며, 단순화하도록 설계되었습니다. AI 도구는 데이터 수집(여러 소스에서 수집) 및 준비(분석을 위한 정리 및 구성)에 도움이 될 수 있습니다. 머신러닝(ML) 모델은 준비된 데이터를 학습하고 데이터에 적용하여 유용한 정보와 패턴을 추출할 수 있습니다. 마지막으로 AI는 분석가가 트렌드와 유용한 정보를 해석하여 보다 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 분석가는 AI 데이터 분석을 어떻게 사용할 수 있나요?
업계 전반의 데이터 분석가가 AI 데이터 분석을 사용하여 업무를 개선할 수 있습니다. 실시간 신용카드 사기 감지 및 질병 진단 지원부터 소매업의 수요 예측 및 게임 앱의 경향 모델링까지 AI 데이터 분석은 모든 유형의 업종별 사용 사례를 지원할 수 있습니다.
AI가 데이터 분석가의 작업을 수행할 수 있나요?
AI 데이터 분석은 데이터 분석가의 핵심 기여와 기술을 향상시키도록 설계되었습니다. 주제별 전문성, 비판적 사고 능력, 통찰력 있는 쿼리를 제시할 수 있는 능력을 감안할 때 데이터 분서가는 AI 지원 데이터 분석의 성공에 매우 중요합니다.
작동 방식
BigQuery Studio는 모든 데이터 실무자에게 단일 통합 인터페이스를 제공하여 데이터 준비 및 시각화부터 ML 모델 생성 및 학습에 이르는 분석 워크플로를 간소화합니다. 간단한 SQL을 사용하여 Vertex AI 기반 모델과 다양한 데이터 분석 사용 사례를 위해 BigQuery에서 직접 채팅 지원을 이용하세요.
BigQuery Studio는 모든 데이터 실무자에게 단일 통합 인터페이스를 제공하여 데이터 준비 및 시각화부터 ML 모델 생성 및 학습에 이르는 분석 워크플로를 간소화합니다. 간단한 SQL을 사용하여 Vertex AI 기반 모델과 다양한 데이터 분석 사용 사례를 위해 BigQuery에서 직접 채팅 지원을 이용하세요.
일반적인 용도
AI 기반 예측 분석 및 예측
SQL 및 AI를 사용한 예측 모델 빌드
기존 SQL 기술을 활용하여 BigQuery 또는 선택한 데이터 웨어하우스 내에서 BigQuery ML을 사용해 직접 일괄 예측 모델을 빌드, 학습, 배포하세요. 또한 BigQuery ML은 AI 및 ML을 위한 엔드 투 엔드 플랫폼인 Vertex AI와 통합되어 현재 고객 평생 가치, 맞춤형 투자 상품 추천, 수요 예측을 기반으로 신규 잠재고객 식별을 비롯해 지연 시간이 짧은 실시간 온라인 예측을 생성하는 강력한 모델에 대한 액세스 범위를 확장합니다.
방법
SQL 및 AI를 사용한 예측 모델 빌드
기존 SQL 기술을 활용하여 BigQuery 또는 선택한 데이터 웨어하우스 내에서 BigQuery ML을 사용해 직접 일괄 예측 모델을 빌드, 학습, 배포하세요. 또한 BigQuery ML은 AI 및 ML을 위한 엔드 투 엔드 플랫폼인 Vertex AI와 통합되어 현재 고객 평생 가치, 맞춤형 투자 상품 추천, 수요 예측을 기반으로 신규 잠재고객 식별을 비롯해 지연 시간이 짧은 실시간 온라인 예측을 생성하는 강력한 모델에 대한 액세스 범위를 확장합니다.
감정 분석
BigQuery ML을 사용하여 데이터 세트에서 감정 분석 실행
소셜 미디어 또는 제품 리뷰에 대한 고객 의견을 이해하는 것부터 경쟁업체 분석 및 캠페인 효과를 통한 시장 조사 개발에 이르기까지 데이터 분석가는 감정 분석을 사용하여 데이터 세트에서 긍정적, 부정적 및 중립적인 점수를 파싱합니다. BigQuery ML을 사용하면 SQL을 사용하여 모델을 학습시켜 고객 고충사항, 제품 기능 개선 등 더 효과적인 통계를 얻기 위해 감정 분석 및 예측을 자동으로 실행할 수 있습니다.
방법
BigQuery ML을 사용하여 데이터 세트에서 감정 분석 실행
소셜 미디어 또는 제품 리뷰에 대한 고객 의견을 이해하는 것부터 경쟁업체 분석 및 캠페인 효과를 통한 시장 조사 개발에 이르기까지 데이터 분석가는 감정 분석을 사용하여 데이터 세트에서 긍정적, 부정적 및 중립적인 점수를 파싱합니다. BigQuery ML을 사용하면 SQL을 사용하여 모델을 학습시켜 고객 고충사항, 제품 기능 개선 등 더 효과적인 통계를 얻기 위해 감정 분석 및 예측을 자동으로 실행할 수 있습니다.
이미지 및 동영상 분석
AI로 비정형 데이터 이미지 및 동영상 분석
Google Cloud AI를 사용하면 이미지와 동영상을 손쉽게 분석하여 유용한 정보를 추출하고 프로세스를 간소화하며 의사 결정을 개선할 수 있습니다. 이미지에서 비정형 데이터를 분석하려면 Vertex AI Vision과 같은 BigQuery의 원격 함수를 사용하거나 BigQuery ML을 사용하여 비정형 이미지 데이터에 대한 추론을 수행합니다. 동영상 분석의 경우 Vertex AI 기반 동영상 설명은 짧은 동영상 클립 콘텐츠를 요약하며, 저장 및 검색할 동영상에 대한 자세한 메타데이터가 제공됩니다.
방법
AI로 비정형 데이터 이미지 및 동영상 분석
Google Cloud AI를 사용하면 이미지와 동영상을 손쉽게 분석하여 유용한 정보를 추출하고 프로세스를 간소화하며 의사 결정을 개선할 수 있습니다. 이미지에서 비정형 데이터를 분석하려면 Vertex AI Vision과 같은 BigQuery의 원격 함수를 사용하거나 BigQuery ML을 사용하여 비정형 이미지 데이터에 대한 추론을 수행합니다. 동영상 분석의 경우 Vertex AI 기반 동영상 설명은 짧은 동영상 클립 콘텐츠를 요약하며, 저장 및 검색할 동영상에 대한 자세한 메타데이터가 제공됩니다.
SQL 생성 및 작성을 위한 AI 지원
BigQuery의 Gemini로 쿼리, SQL, 코드 작성
BigQuery의 Gemini는 SQL 또는 Python 코드 작성 및 수정, 시각적 데이터 준비, 생산성 향상 및 비용 최적화를 위한 지능형 추천 등 AI 기반 지원 및 공동작업 기능을 제공합니다. BigQuery의 콘솔 내 채팅 인터페이스를 활용하여 다음과 같은 간단한 프롬프트를 통해 특정 작업에 대한 튜토리얼, 문서, 권장사항을 살펴볼 수 있습니다. 'BigQuery 구체화된 뷰를 사용하려면 어떻게 해야 하나요?' 'JSON 데이터는 어떻게 수집하나요?' 및 '쿼리 성능을 개선하려면 어떻게 해야 하나요?'
방법
BigQuery의 Gemini로 쿼리, SQL, 코드 작성
BigQuery의 Gemini는 SQL 또는 Python 코드 작성 및 수정, 시각적 데이터 준비, 생산성 향상 및 비용 최적화를 위한 지능형 추천 등 AI 기반 지원 및 공동작업 기능을 제공합니다. BigQuery의 콘솔 내 채팅 인터페이스를 활용하여 다음과 같은 간단한 프롬프트를 통해 특정 작업에 대한 튜토리얼, 문서, 권장사항을 살펴볼 수 있습니다. 'BigQuery 구체화된 뷰를 사용하려면 어떻게 해야 하나요?' 'JSON 데이터는 어떻게 수집하나요?' 및 '쿼리 성능을 개선하려면 어떻게 해야 하나요?'
AI로 향상된 데이터 시각화
AI 채팅을 사용해 데이터 통계를 도출하고, 보고서를 생성하고, 추세를 시각화하세요
Looker의 AI 기반 비즈니스 인텔리전스로 유용한 정보를 얻고 데이터 기반 애플리케이션을 빌드하세요. Looker에서 Gemini를 사용하면 데이터와 직접 채팅하여 비즈니스 기회를 발견하고, 전체 보고서 또는 고급 시각화를 만들고, 계산된 필드의 수식을 작성할 수 있습니다. 이 모든 작업을 단 몇 문장의 대화형 명령으로 수행할 수 있습니다.
방법
AI 채팅을 사용해 데이터 통계를 도출하고, 보고서를 생성하고, 추세를 시각화하세요
Looker의 AI 기반 비즈니스 인텔리전스로 유용한 정보를 얻고 데이터 기반 애플리케이션을 빌드하세요. Looker에서 Gemini를 사용하면 데이터와 직접 채팅하여 비즈니스 기회를 발견하고, 전체 보고서 또는 고급 시각화를 만들고, 계산된 필드의 수식을 작성할 수 있습니다. 이 모든 작업을 단 몇 문장의 대화형 명령으로 수행할 수 있습니다.
자연어 기반 분석
자연어를 사용해 데이터 탐색, 변환, 쿼리, 시각화
AI 기반 BigQuery 데이터 캔버스로 데이터 분석 환경을 재구상하세요. 이 자연어 중심 도구는 데이터를 검색, 쿼리, 시각화하는 프로세스를 간소화합니다. 직관적인 기능으로 데이터 애셋을 빠르게 검색하고, SQL 쿼리를 생성하며, 자동으로 결과를 시각화하고, 다른 사람들과 원활하게 공동작업할 수 있습니다. 이 모든 것이 통합 인터페이스 내에서 이루어집니다.
방법
자연어를 사용해 데이터 탐색, 변환, 쿼리, 시각화
AI 기반 BigQuery 데이터 캔버스로 데이터 분석 환경을 재구상하세요. 이 자연어 중심 도구는 데이터를 검색, 쿼리, 시각화하는 프로세스를 간소화합니다. 직관적인 기능으로 데이터 애셋을 빠르게 검색하고, SQL 쿼리를 생성하며, 자동으로 결과를 시각화하고, 다른 사람들과 원활하게 공동작업할 수 있습니다. 이 모든 것이 통합 인터페이스 내에서 이루어집니다.
