Usa modelos básicos y asistencia para chat para el análisis predictivo, el análisis de opiniones y la inteligencia empresarial mejorada con IA.
Los clientes nuevos obtienen $300 en créditos gratuitos para probar el análisis de datos con IA en BigQuery Studio.
Descripción general
El análisis de datos con IA se refiere a la práctica de usar la inteligencia artificial (IA) para analizar grandes conjuntos de datos, simplificar y escalar las tendencias y descubrir estadísticas para los analistas de datos.
El análisis de datos de IA está diseñado para asistir, automatizar y simplificar cada etapa del recorrido del análisis de datos. Las herramientas de IA pueden ayudar con la recopilación de datos (transferencia de varias fuentes) y la preparación (limpieza y organización para el análisis). Los modelos de aprendizaje automático (AA) se pueden entrenar y aplicar sobre datos preparados para extraer estadísticas y patrones. Por último, la IA puede ayudar a los analistas a interpretar las tendencias y las estadísticas para una toma de decisiones más fundamentada.
Los analistas de datos de todas las industrias pueden usar el análisis de datos de la IA para mejorar su trabajo. Desde la detección de fraudes con tarjetas de crédito en tiempo real y la asistencia en el diagnóstico de enfermedades hasta la previsión de la demanda en la venta minorista y el modelado de propensión para las aplicaciones de videojuegos, los análisis de datos con IA pueden ayudar con todo tipo de casos de uso específicos de la industria.
El análisis de datos de la IA está diseñado para mejorar las contribuciones básicas y los conjuntos de habilidades de los analistas de datos. Dada su experiencia en el tema, habilidades de pensamiento crítico y la capacidad de plantear consultas interesantes, los analistas de datos son fundamentales para el éxito de cualquier análisis de datos asistido por IA.
Cómo funciona
BigQuery Studio proporciona una interfaz única y unificada para todos los profesionales de datos con el objetivo de simplificar los flujos de trabajo de análisis, desde la preparación y visualización de datos hasta la creación y el entrenamiento de modelos de AA. Con SQL simple, accede a los modelos básicos de Vertex AI y ayuda por chat directamente en BigQuery para una variedad de casos de uso de análisis de datos.
Usos comunes
Aprovecha tus habilidades de SQL existentes para crear, entrenar y, luego, implementar modelos predictivos por lotes directamente en BigQuery o en tu almacén de datos elegido con BigQuery ML. Además, BigQuery ML se integra en Vertex AI, nuestra plataforma de extremo a extremo para IA y AA, lo que amplía el acceso a modelos potentes que generan predicciones en línea de baja latencia y en tiempo real, incluida la identificación de públicos nuevos, basándose en el valor actual del ciclo de vida del cliente, la recomendación de productos de inversión personalizados y la previsión de la demanda.
Aprovecha tus habilidades de SQL existentes para crear, entrenar y, luego, implementar modelos predictivos por lotes directamente en BigQuery o en tu almacén de datos elegido con BigQuery ML. Además, BigQuery ML se integra en Vertex AI, nuestra plataforma de extremo a extremo para IA y AA, lo que amplía el acceso a modelos potentes que generan predicciones en línea de baja latencia y en tiempo real, incluida la identificación de públicos nuevos, basándose en el valor actual del ciclo de vida del cliente, la recomendación de productos de inversión personalizados y la previsión de la demanda.
Desde comprender los comentarios de los clientes en las redes sociales o las opiniones sobre productos hasta desarrollar una investigación de mercado a través del análisis de la competencia y la eficacia de las campañas, los analistas de datos usan el análisis de opiniones para analizar puntuaciones positivas, negativas y neutras en sus conjuntos de datos. Con BigQuery ML, usas SQL para entrenar modelos para que ejecuten automáticamente análisis de opiniones y predicciones con el objetivo de obtener estadísticas más sólidas, incluidos los problemas de los clientes, las mejoras en las funciones del producto y mucho más.
Desde comprender los comentarios de los clientes en las redes sociales o las opiniones sobre productos hasta desarrollar una investigación de mercado a través del análisis de la competencia y la eficacia de las campañas, los analistas de datos usan el análisis de opiniones para analizar puntuaciones positivas, negativas y neutras en sus conjuntos de datos. Con BigQuery ML, usas SQL para entrenar modelos para que ejecuten automáticamente análisis de opiniones y predicciones con el objetivo de obtener estadísticas más sólidas, incluidos los problemas de los clientes, las mejoras en las funciones del producto y mucho más.
Analiza imágenes y videos sin esfuerzo para extraer información valiosa, optimizar los procesos y mejorar la toma de decisiones con la IA de Google Cloud. Para analizar datos no estructurados en imágenes, usa funciones remotas en BigQuery, como Vertex AI Vision, o realiza inferencias en datos de imágenes no estructurados con BigQuery ML. Para el análisis de videos, Video Description en Vertex AI resume el contenido de clips de video cortos y proporciona metadatos detallados sobre los videos para almacenarlos y buscarlos.
Analiza imágenes y videos sin esfuerzo para extraer información valiosa, optimizar los procesos y mejorar la toma de decisiones con la IA de Google Cloud. Para analizar datos no estructurados en imágenes, usa funciones remotas en BigQuery, como Vertex AI Vision, o realiza inferencias en datos de imágenes no estructurados con BigQuery ML. Para el análisis de videos, Video Description en Vertex AI resume el contenido de clips de video cortos y proporciona metadatos detallados sobre los videos para almacenarlos y buscarlos.
Gemini en BigQuery proporciona funciones asistivas y de colaboración potenciadas por IA, como ayuda para escribir y editar código SQL o Python, preparación visual de datos y recomendaciones inteligentes para mejorar la productividad y optimizar los costos. Puedes aprovechar la interfaz de chat en la consola de BigQuery para explorar instructivos, documentación y prácticas recomendadas para tareas específicas con instrucciones simples, como las siguientes: “¿Cómo puedo usar las vistas materializadas de BigQuery?” “¿Cómo transfiero datos JSON?” y “¿Cómo puedo mejorar el rendimiento de las consultas?”.
Gemini en BigQuery proporciona funciones asistivas y de colaboración potenciadas por IA, como ayuda para escribir y editar código SQL o Python, preparación visual de datos y recomendaciones inteligentes para mejorar la productividad y optimizar los costos. Puedes aprovechar la interfaz de chat en la consola de BigQuery para explorar instructivos, documentación y prácticas recomendadas para tareas específicas con instrucciones simples, como las siguientes: “¿Cómo puedo usar las vistas materializadas de BigQuery?” “¿Cómo transfiero datos JSON?” y “¿Cómo puedo mejorar el rendimiento de las consultas?”.
Obtén estadísticas y crea aplicaciones basadas en datos con la inteligencia empresarial potenciada por IA de Looker. Con Gemini en Looker, chatea directamente con tus datos para descubrir oportunidades comerciales, crear informes completos o visualizaciones avanzadas y crear fórmulas para campos calculados, todo con solo unas pocas oraciones de instrucción conversacional.
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Reinventa tu experiencia de análisis de datos con el lienzo de datos de BigQuery potenciado por IA. Esta herramienta centrada en el lenguaje natural simplifica el proceso de encontrar, consultar y visualizar tus datos. Sus funciones intuitivas te ayudan a descubrir recursos de datos rápidamente, generar consultas en SQL, visualizar resultados automáticamente y colaborar sin problemas con otros, todo dentro de una interfaz unificada.
Reinventa tu experiencia de análisis de datos con el lienzo de datos de BigQuery potenciado por IA. Esta herramienta centrada en el lenguaje natural simplifica el proceso de encontrar, consultar y visualizar tus datos. Sus funciones intuitivas te ayudan a descubrir recursos de datos rápidamente, generar consultas en SQL, visualizar resultados automáticamente y colaborar sin problemas con otros, todo dentro de una interfaz unificada.