Japanese News

Google、データウェアハウス「BigQuery」を大幅アップデート〜Google Cloud Subsequent 2023から – BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報

から

2023年9月13日

[ad_1]

「BigQuery Studio」
Picture credit score: Google

Google は、チームのデータ活用のハードルを押し上げている。

Google 8月29日、年次カンファレンス「Google Cloud Subsequent」で、データとワークロードの相互接続を目的とした統合エクスペリエンスを含む、完全管理型のサーバーレスデータウェアハウス「BigQuery」の大幅な改良を発表した。同社はまた、同プラットフォームに保存されているデータに AI を導入する計画や、データから洞察を得ようとするチームの生産性を高めるためにジェネレーティブ AI コラボレータを活用する計画についても発表した。

Google のデータアナリティクス担当副社長兼 GM Gerrit Kazmaier 氏は、ブログの中で次のように述べている。

これらのイノベーションは、企業がデータと AI の可能性を活用することで、顧客体験のパーソナライズ、サプライチェーンの効率化、営業コストの削減から収益の増加まで、ビジネス価値を実現するのに役立つでしょう。

しかし、これらの機能のほとんどはまだプレビューであり、一般に利用できるものではないことに留意しなければならない。

BigQuery Studio での統一された体験

ペタバイト級のデータに対してスケーラブルな分析を可能にする BigQuery に、Google は「BigQuery Studio」と呼ばれる統合インターフェースを追加する。このサービスは、データエンジニアリング、アナリティクス、予測分析のための単一の環境をユーザに提供する。

これまでデータチームは、データウェアハウスやデータレイクの管理からガバナンスや機械学習（ML）まで、タスクごとに異なるツールを使って作業しなければならなかった。これらのツールを扱うには多くの時間がかかり、生産性が低下していた。Google は BigQuery Studio によって、これらのチームがこれらのツールをすべて一箇所で操作し、データセットを迅速に発見、準備、分析し、ML ワークロードを実行できるようにする。

Google の広報担当者は VentureBeat に次のように語った。

BigQuery Studioは、SQL、Python、Spark、その他の言語の編集を含む、Google Cloud でのデータ分析のための単一のインターフェイスをデータチームに提供し、インフラ管理のオーバーヘッドを追加することなく、ペタバイト規模の分析を簡単に実行できるようにします。これは、データワーカーが1つのツールから別のツールに切り替える必要がないことを意味します。

このサービスは現在プレビュー版が提供されており、Shopify を含む複数の企業によってすでにテストされている。Kazmaier 氏はまた、Google は BigLake 内で Hudi やDelta Lake のようなオープンソースフォーマットのサポートを強化し、Apache Iceberg のパフォーマンスアクセラレーションを追加し、BigQuery Omni でデータを移動させずに分析およびトレーニングするためのクロスクラウドのマテリアライズドビューとクロスクラウドジョインを追加すると述べた。

データチームに、さらに提供されるもの

Google は BigQuery Studio とともに、「PaLM 2」を含む基盤モデル「Vertex AI」へのアクセスを BigQuery から直接提供する。これにより、BigQueryML（データセット上で ML モデルを作成・実行する）を使用しているデータチームは、大規模言語モデル（LLM）に対して SQL 文をスケールさせ、より多くの洞察を迅速かつ容易に得ることができるようになる。同社はまた、BigQuery に新しいモデル推論機能とベクトル埋め込み機能を追加し、非構造化データセット上でLLMを大規模に実行できるようにすると述べている。

BigQueryの新しいモデル推論を使用することで、顧客はTensorFlow、ONNX、XGBoost のような形式にまたがってモデル推論を実行することができます。さらに、リアルタイム推論の新機能により、パターンを特定し、自動的にアラートを生成することができます。（Kazmaier 氏）

最後に同社は、常時稼働するジェネレーティブ AI を搭載したコラボレータ「Duet AI」を BigQuery、Looker、Dataplex に連携すると発表した。これにより、自然言語による対話と自動レコメンデーションがこれらのツールに導入され、チームの生産性が向上し、より多くのユーザがアクセスできるようになる。

この連携もまだプレビューであり、一般的な利用可能性についてはまだ発表されていない。

Google Cloud Subsequent は8月31日まで開催された。

【by way of VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】