La creciente valorización de los datos por parte de las empresas ha llevado a una intensificación en la búsqueda de información más profunda y relevante. Según los datos recopilados por NewVantage en una encuesta reciente, un impresionante 97,6 % de las principales organizaciones globales están enfocando sus inversiones en big data e inteligencia artificial.

Sin embargo, a pesar de este enfoque, hay desafíos significativos que obstaculizan la ejecución efectiva del análisis de big data. Según una encuesta reciente, el 65 % de las organizaciones siente que tienen una «excesiva» cantidad de datos para analizar.

Google ha presentado una solución innovadora en forma de BigQuery Studio, un nuevo servicio integrado dentro de BigQuery, su almacén de datos sin servidor administrado, que ofrece una experiencia integrada para la edición de lenguajes de programación, incluidos SQL, Python y Spark. Este servicio permite la ejecución de cargas de trabajo de análisis y aprendizaje automático a una «escala de petabytes».

BigQuery Studio ya está disponible en vista previa a partir de esta semana.

Gerrit Kazmaier, vicepresidente y gerente general de datos y análisis de Google, expresó en una entrevista con TechCrunch: «BigQuery Studio es una nueva experiencia que reúne a las personas que trabajan con datos y a las personas que se dedican a la IA en un entorno común. Proporciona acceso a todos los servicios que estas personas necesitan para trabajar, con un componente de simplificación en la experiencia del usuario».

La esencia de BigQuery Studio radica en permitir que los usuarios descubran, exploren, analicen y hagan predicciones con sus datos. Los usuarios pueden comenzar en un cuaderno de programación para validar y preparar los datos, y luego continuar trabajando con esos datos en otros servicios como Vertex AI, la plataforma de aprendizaje automático administrado de Google, para acceder a infraestructura y herramientas de IA más especializadas.

Este nuevo servicio tiene como objetivo permitir a los equipos acceder a los datos directamente desde donde estén trabajando. Además, se han implementado controles de gobernanza, regulación y cumplimiento a nivel empresarial. Esto proporciona visibilidad sobre cómo se generan, procesan y utilizan los datos en los modelos de IA.

Google ha considerado BigQuery Studio como una progresión lógica de su estrategia para impulsar la adopción de la IA en la nube. Con el gasto mundial en servicios de nube pública en aumento (con un crecimiento estimado del 21 % a unos 592 mil millones de dólares este año), Google busca capitalizar esta tendencia y mantenerse a la vanguardia de la competencia.

De acuerdo con Gartner, se espera que para 2023, la IA sea una de las principales cargas de trabajo que impulsen las decisiones de infraestructura de TI. Además, la empresa de investigación de mercado Tractica pronostica que para 2025, la IA representará hasta el 50 % de los ingresos totales de los servicios de nube pública.

Gerrit Kazmaier resalta: «La IA generativa tiene el potencial de desbloquear muchas ideas ocultas. Lo que observamos es que la IA cobra sentido cuando se combina con los datos de una empresa. La IA es un método, en cierto sentido, una manera de trabajar con los datos para extraer el máximo valor».

La introducción de BigQuery Studio demuestra el compromiso de Google con la innovación y la simplificación en la intersección de los datos y la inteligencia artificial, en un intento por capacitar a las empresas para que aprovechen al máximo su potencial en la era digital.

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