Google geeft datawetenschappers één omgeving met AI-functies om hun werk eenvoudiger te maken.
Google Cloud heeft tijdens Big Data London nieuwe AI-functies aangekondigd die het werk van datawetenschappers makkelijker moet maken. De verbeteringen zijn bedoeld het wisselen tussen SQL, Python en visualisaties te verminderen en de bouw van AI-agenten te versnellen, schrijft SiliconANGLE.
Eén omgeving voor SQL, Python en visualisaties
De verbeteringen zijn voor de Colab Enterprise notebooks, die BigQuery en Vertex AI bundelen in één ontwikkelomgeving. Native SQL Cells is zo’n nieuwe functie, waarmee SQL en Python naast elkaar kunnen worden uitgevoerd. Rich Interactive Visualization Cells zetten ruwe data automatisch om in interactieve grafieken. Daarmee kunnen datawetenschappers analyses, query’s en visualisaties in dezelfde omgeving uitvoeren.
Ook de Data Science Agent (DSA) krijgt een upgrade. Deze door Gemini aangedreven AI-assistent, kan nu autonoom end-to-end analytische pipelines bouwen. Van data cleaning en exploratieve analyses tot machine learning-training met BigQuery ML en Python-gebaseerde workflows: de agent ondersteunt het hele proces.
AI-agenten voor ongestructureerde data
Daarnaast richt Google Cloud zich op toepassingen met ongestructureerde data, die zijn nodig in sectoren als e-commerce en financiën. BigQuery continue query’s krijgen stateful processing, waardoor SQL-query’s “geheugen” krijgen en patronen in real-time detecteren. Zo kan bijvoorbeeld een plotselinge piek in creditcardtransacties direct worden gesignaleerd en geblokkeerd.
BigQuery Vector Search wordt tenslotte uitgebreid met automatische en continue updates van vectordatabases. Tot nu toe was dit een traag proces, vooral bij multimodale data zoals beeld, audio en video. Door de automatische updates kunnen AI-agenten hun geheugen nu in real-time bijwerken.