Google Cloud Nâng Cấp Sức Mạnh AI Cho Cơ Sở Dữ Liệu Và Công Cụ Phân Tích Dữ Liệu
Tại sự kiện Google Cloud Next diễn ra ở Tokyo, Google Cloud đã công bố một loạt bản cập nhật quan trọng, mở rộng khả năng của các dịch vụ cơ sở dữ liệu và phân tích dữ liệu.
Các thông báo này bao gồm nhiều dịch vụ, bao gồm cơ sở dữ liệu Spanner và Bigtable, cũng như nền tảng phân tích dữ liệu BigQuery và nền tảng thông tin kinh doanh Looker. Mục tiêu chung là tích hợp tính linh hoạt hơn vào cách thức sử dụng và truy cập dữ liệu, nhằm thúc đẩy hơn nữa việc triển khai và áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI).
Các thông báo và cập nhật quan trọng từ Google bao gồm:
Spanner hỗ trợ dữ liệu đồ thị và vectơ mới.
Bigtable bổ sung hỗ trợ SQL.
Gemini AI được tích hợp vào BigQuery và Looker.
“Các tổ chức nhận ra rằng để có được AI đáng kinh ngạc, họ cần phải có dữ liệu đáng kinh ngạc”, Gerrit Kazmaier, Tổng Giám đốc & Phó Giám đốc Phân tích Dữ liệu tại Google Cloud cho biết.
Nền tảng phân tích dữ liệu của Google có ‘diện mạo’ mới với AI tạo sinh
Đối với phân tích dữ liệu, tin tức lớn là khả năng Gemini AI của Google hiện đã có trong BigQuery và Looker.
Việc tích hợp Gemini cung cấp hơn 20 tính năng mới, bao gồm tạo mã, giải thích và đề xuất thông minh, giúp các nhà phân tích dữ liệu làm việc hiệu quả hơn. Bên trong BigQuery, Gemini hiện cũng sẽ hỗ trợ tăng cường khả năng chuẩn bị và phân tích dữ liệu nâng cao để rút ngắn thời gian đạt được giá trị từ dữ liệu.
“Dữ liệu rất lộn xộn”, Kazmaier nói. “Một trong những lợi ích lớn mà chúng tôi thấy khi xây dựng các mô hình AI tạo sinh chuyên biệt của mình là thực sự lý luận về dữ liệu và giúp khách hàng của chúng tôi điều chỉnh và quản lý dữ liệu nhanh hơn nhiều.”
AI cũng sẽ giúp thông báo cho tính năng Data Canvas mới mà Katzmaier mô tả là, “… sự phối hợp hoàn hảo giữa AI trải nghiệm người dùng và nhà phân tích dữ liệu.” Ưu điểm chính của Data Canvas nằm ở cách tiếp cận tương tác và hỗ trợ AI. Nó tạo ra một động lực tự củng cố, trong đó người dùng tăng dần xây dựng lộ trình phân tích của họ và hệ thống học hỏi từ quy trình này.
Đối với Looker, các bản cập nhật AI tập trung vào việc giúp dễ dàng tiếp cận thông tin kinh doanh hơn.
“Chúng tôi đã tập trung đổi mới của mình vào Looker để xây dựng các tác nhân tùy chỉnh, những người thực sự là chuyên gia AI sâu sắc, biết cách chọn dữ liệu, thực hiện phân tích và tóm tắt nó”, Katzmaier nói.
Cơ sở dữ liệu Spanner trở nên đa phương thức hơn với vector và đồ thị
Mặc dù cơ sở dữ liệu Google Spanner có thể không quen thuộc với tất cả mọi người, nhưng trên thực tế, nó là công nghệ được sử dụng bởi hầu hết những người sử dụng Google.
“Spanner đang cung cấp năng lượng cho hầu hết, nếu không muốn nói là tất cả các sản phẩm của người dùng Google, cho dù đó là Tìm kiếm, Gmail, YouTube và chúng tôi đã phải xây dựng Spanner để thực sự đáp ứng mức độ khả năng mở rộng và tính khả dụng mà Google cần”, Andi Gutmans nói. “Một trong những điều thú vị trong công việc của tôi là tôi có cơ hội hiện thực hóa sự đổi mới đó cho khách hàng doanh nghiệp của mình.”
Một trong những đổi mới mới mà Google đang mang đến cho khách hàng doanh nghiệp của mình là khả năng cơ sở dữ liệu đồ thị cho Spanner. Đồ thị cung cấp một cách khác để tạo kết nối giữa dữ liệu, cho phép thiết lập các mối quan hệ ngữ nghĩa phức tạp.
Spanner không chỉ nhận được hỗ trợ đồ thị mà còn cuối cùng cũng nhận được hỗ trợ vector. Google trước đây đã công bố bản xem trước về hỗ trợ vector trong Spanner vào tháng 2. Cả vector và đồ thị đều hữu ích trong việc hỗ trợ kích hoạt các ứng dụng AI tạo sinh. Đặc biệt, Vector thường được kết hợp với Retrieval Augmented Generation (RAG).
Mặc dù có nhiều cơ sở dữ liệu vector và đồ thị gốc được xây dựng có mục đích trên thị trường, nhưng cách tiếp cận của Google là cung cấp cơ sở dữ liệu đa phương thức.
“Không phải khách hàng phải di chuyển dữ liệu của họ để có được khả năng đồ thị. Họ có thể lấy dữ liệu doanh nghiệp của mình và bắt đầu xây dựng các khả năng đồ thị dựa trên dữ liệu đó”, Gutmans nói.
Ý tưởng cơ bản là các tổ chức đã dựa vào Spanner và tin tưởng vào nó. Việc bổ sung đồ thị và vector cho phép các tổ chức đó khai thác thêm nhiều tiện ích từ dữ liệu đó.
“Chúng tôi đã mở rộng Spanner, từ chỗ chủ yếu là cơ sở dữ liệu quan hệ thành một cơ sở dữ liệu đa phương thức thực sự”, Gutmans nói.
