Google 推出 BigQuery 的統一體驗
Google 在其年度 Cloud Next 會議上宣布了一項重大改進，旨在提升 BigQuery（其全管理、無伺服器的資料倉庫）的使用體驗，並將人工智慧引入該平臺的資料。這些創新將幫助組織充分利用資料和人工智慧的潛力，實現商業價值，例如個性化客戶體驗、提高供應鏈效率、降低運營成本以及推動增量收入。
BigQuery Studio：統一的資料分析環境
在 BigQuery 中，Google 推出了一個名為 BigQuery Studio 的統一介面，該介面可讓使用者進行可擴充套件的大資料分析。此前，資料團隊在處理不同的任務時需要使用不同的工具，從管理資料倉庫和資料湖，到資料治理和機器學習。使用這些工具需要花費大量的時間，降低了生產效率。有了 BigQuery Studio，Google 讓這些團隊可以在同一個地方使用所有這些工具，快速發現、準備、分析資料集並在其上執行機器學習工作負載。
BigQuery Studio 提供了 Google Cloud 中的資料分析團隊一個統一介面，可以編輯 SQL、Python、Spark 和其他語言，無需任何額外的基礎架構管理開銷即可在 PB 級別上執行分析。一位公司發言人告訴 VentureBeat，這意味著資料工作者無需在不同的工具之間切換，所有功能都在一個地方，讓他們的工作更容易，並更快地獲得結果。當前 BigQuery Studio 已經在預覽版本中提供，包括 Shopify 在內的多家企業已經在測試中使用。
更多的資料團隊功能
除了 BigQuery Studio 之外，Google 還提供了對 Vertex AI 基礎模型的存取，包括 PaLM 2，直接從 BigQuery 使用。這將使使用 BigQueryML（用於在資料集中建立和執行機器學習模型）的資料團隊能夠對大型語言模型（LLM）進行規模化 SQL 語句操作，並快速輕鬆地獲得更多見解。該公司還表示它將在 BigQuery 中新增新的模型推斷能力和向量嵌入，以幫助團隊在非結構化資料集上規模化執行 LLMs。
此外 Google 還將其始終處於啟用狀態的生成式人工智慧協作工具 Duet AI 整合到 BigQuery、Looker 和 Dataplex 中。這將為這些工具帶來自然語言互動和自動推薦的功能，提高團隊的生產力並開放更多使用者的存取。這一整合當前還在預覽版本中，尚無一般可用性的訊息。
評論與建議
隨著 Google 對 BigQuery 的改進，資料團隊將能夠更高效地分析和使用大型資料集。統一的介面和整合的工具將減少團隊之間切換的需求，從而提高生產力和效率。同時將 AI 技術應用於資料處理和分析，有望為企業帶來更多洞察和價值。
然而我們也必須對這些功能的可用性進行評估。當前大部分功能都只是預覽版本，還未對所有客戶普遍提供。對於資料團隊來說他們需要在考慮使用這些新功能之前，仔細評估可用性、穩定性和風險。此外資料處理和分析一直是一個需要謹慎對待的領域，因為其中存在著個人隱私和資料安全等問題。
對於資料團隊和企業來說建議他們在考慮使用 Google 的這些創新功能之前，先進行詳細的評估和測試。同時他們也應該密切關注資料隱私和安全的問題，確保符合相關法規和標準。只有在確信這些功能適合自己的需求並能夠帶來實際價值時，才應該全面投入使用。
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