谷歌云 | 认识谷歌云的统一数据工具和人工智能数据分析产品！

在大数据时代，许多公司仍然在为数据而烦恼，烦恼如何使用高度相互依赖的技术，通过人工智能操作来同步数据并分析提取出有利的信息，以便于后续公司采取有意义的行动。

谷歌在过去的二十多年内积累了大量的数据，而在多年的应用过程中，谷歌已经具备了统一数据和人工智能分析数据的能力。谷歌云是市场上最完整和统一数据和人工智能解决方案供应商。

通过使用谷歌云上的连接数据和人工智能服务，数据分析师可以利用用户友好的、可访问的ML工具，可以从其组织的数据中获得最大的收益。

所有谷歌云服务都与内置的 MLOps 结合在一起，以确保所有人工智能工作–跨团队–为生产使用做好准备。

在这篇文章中，我们将向您展示谷歌云是如何运作以实现数据统一和人工智能分析数据。

使用机器学习来统一各个格式的数据

分析数据仓库中的结构化数据，如在 BigQuery 中使用 SQL，是许多数据分析师的面包和黄油。一旦在数据库中拥有数据，就可以看到趋势，生成报告，并更好地了解业务信息。

不幸的是，许多有用的业务数据并不是以整齐的表格格式的行和列。它往往分散在多个地方，并以不同的格式存在，经常是所谓的 “非结构化数据” ，以图像、视频、音频记录、PDF 等形式存在，麻烦且难以处理。

不过在这里，谷歌云可以帮助客户统一数据格式。

谷歌的机器学习模型可用于转录音频和视频，分析语言，并从图像中提取文本，也就是说，将非结构化数据的元素翻译成可在 BigQuery 等数据库中存储和查询的形式。例如，谷歌云的 Document AI platform，使用 ML 来理解表格和合同等文件。

下面，你可以看到这个平台如何从简历这样的非结构化文件中智能地提取结构化文本数据。一旦这些数据被提取出来，就可以存储在像 BigQuery 这样的数据仓库中。

通过熟悉的工具将机器学习带给数据分析师

今天，机器学习的最大障碍之一是对机器学习所需的工具和框架是新的和不熟悉的，大部分数据分析师很难熟悉并且掌握 ML 的工具。

但是，谷歌云将 ML 的框架内置于熟悉的工具中。例如，BigQuery ML允许您直接从BigQuery 中使用 SQL 代码，大规模地训练复杂的 ML 模型。将 ML引入你的数据仓库，减轻了建立额外基础设施和编写模型代码的复杂性。任何会写 SQL 代码的人都可以快速、轻松地训练 ML 模型。

用一个统一的笔记本界面轻松访问数据

当今最流行的ML界面之一是笔记本：互动环境，允许你写代码，可视化和预处理数据，训练模型，以及更多。

数据科学家们经常把他们一天中的大部分时间花在笔记本环境中建立模型。因此，至关重要的是，笔记本环境可以访问使你的组织运行的所有数据，包括使这些数据易于使用的工具。

谷歌云开发的 Vertex AI Workbench 搭建了整个数据科学工作流程的单一开发环境，客户可以普遍使用该服务。跨越谷歌云的数据组合的集成使您能够原生地分析您的数据，而无需在不同的服务之间切换。

数据组合包括：

  • 云存储：访问非结构化数据
  • BigQuery：使用SQL访问数据，利用 BigQuery ML 训练的模型。
  • Dataproc：使用您的 Dataproc 集群来控制执行您的笔记本
  • Spark：用自动扩展的无服务器 Spark 转换和准备数据

但是在你训练完模型之后会发生什么？数据分析师和数据科学家如何确保他们的模型可以被应用程序开发人员使用并随着时间的推移进行维护？

使用 MLOps 从原型设计到生产

虽然训练准确的模型很重要，但让这些模型在生产中具有可扩展性、弹性和准确性是它自己的艺术，称为 MLOps。

MLOps 允许数据分析师：

  • 了解模型在哪些数据上进行训练
  • 监控生产中的模型
  • 使训练过程可重复
  • 服务和缩放模型预测
  • 其他更多

Vertex AI 统一平台内的内置 MLOps 工具消除了模型维护的复杂性。从训练和托管 ML 模型、管理模型元数据、治理、模型监控和运行管道——在生产和大规模运行 ML 的所有关键方面，实用工具都可以提供帮助。

MLOps 最流行的方法之一是 ML 管道的概念：从数据准备到模型训练和部署的 ML 工作流程中的每个不同步骤都是自动化的，以便共享和可靠地复制。

Vertex AI Pipelines 是一种无服务器工具，用于使用预构建的组件或自己的自定义代码编排 ML 任务。现在，可以直接在管道中使用 BigQuery、BigQuery ML 和 Dataproc 轻松处理数据和训练模型。借助此功能，可以将 BigQuery 和 Dataproc 中熟悉的 ML 开发结合到可重现、有弹性的管道中，并比以往更快地编排 ML 工作流。

查看如何与新的 BigQuery 和 BigQuery ML 组件配合使用的示例：

以上就是关于谷歌云统一数据和人工智能的介绍，如有任何问题，欢迎联系我们以获得谷歌云技术支持。

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