Analyse de données basée sur l'IA
Écrivez du SQL, créez des modèles prédictifs et visualisez des données avec l'analyse de données basée sur l'IA
Utilisez des modèles de fondation et l'assistance par chat pour les analyses prédictives, l'analyse des sentiments et l'informatique décisionnelle optimisée par l'IA.
Les nouveaux clients bénéficient de 300 $ de crédits gratuits pour essayer l'analyse de données basée sur l'IA dans BigQuery Studio.
Présentation
Qu'est-ce que l'analyse de données basée sur l'IA ?
L'analyse de données basée sur l'IA consiste à utiliser l'intelligence artificielle (IA) pour analyser de grands ensembles de données, simplifier et ajuster les tendances, et dégager des insights pour les analystes de données.
Comment utiliser l'IA avec l'analyse de données ?
L'analyse de données basée sur l'IA est conçue pour prendre en charge, automatiser et simplifier chaque étape du parcours d'analyse des données. Les outils d'IA peuvent faciliter la collecte des données (ingestion à partir de plusieurs sources) et la préparation (nettoyage et organisation pour l'analyse). Les modèles de machine learning (ML) peuvent être entraînés et appliqués sur des données préparées afin d'extraire des insights et des modèles. Enfin, l'IA peut aider les analystes à interpréter les tendances et les insights pour prendre des décisions plus éclairées.
Comment les analystes de données peuvent-ils utiliser l'analyse de données basée sur l'IA ?
Les analystes de données de tous les secteurs peuvent utiliser l'analyse de données par IA pour améliorer leur travail. De la détection en temps réel des fraudes aux cartes de crédit et de l'aide au diagnostic des maladies, en passant par la prévision de la demande dans le commerce et la modélisation de la propension pour les applications de jeu, l'analyse de données basée sur l'IA peut vous aider dans tous les types de cas d'utilisation propres à des secteurs spécifiques.
L'IA peut-elle faire le travail d'un analyste de données ?
L'analyse de données basée sur l'IA est conçue pour améliorer les principales contributions et compétences des analystes de données. Compte tenu de leur expertise en la matière, de leur esprit critique et de leur capacité à poser des requêtes pertinentes, les analystes de données sont essentiels à la réussite de toute analyse de données assistée par l'IA.
Fonctionnement
BigQuery Studio fournit à tous les professionnels des données une interface unique et unifiée qui simplifie les workflows d'analyse, de la préparation et de la visualisation des données à la création et à l'entraînement de modèles de ML. À l'aide de simples SQL, accédez aux modèles de base de Vertex AI et chattez directement dans BigQuery pour divers cas d'utilisation d'analyse de données.
BigQuery Studio fournit à tous les professionnels des données une interface unique et unifiée qui simplifie les workflows d'analyse, de la préparation et de la visualisation des données à la création et à l'entraînement de modèles de ML. À l'aide de simples SQL, accédez aux modèles de base de Vertex AI et chattez directement dans BigQuery pour divers cas d'utilisation d'analyse de données.
Utilisations courantes
Analyses et prévisions prédictives basées sur l'IA
Créer des modèles prédictifs et de prévision à l'aide de SQL et de l'IA
Exploitez vos compétences SQL existantes pour créer, entraîner et déployer des modèles prédictifs par lot directement dans BigQuery ou l'entrepôt de données de votre choix avec BigQuery ML. De plus, BigQuery ML s'int��gre à Vertex AI, notre plate-forme de bout en bout pour l'IA et le ML, ce qui vous permet d'accéder à des modèles puissants qui génèrent des prédictions en ligne à faible latence et en temps réel, y compris en identifiant de nouvelles audiences en fonction de la valeur vie client actuelle, en recommandant des produits d'investissement personnalisés et en prévoyant la demande.
Guides pratiques
Créer des modèles prédictifs et de prévision à l'aide de SQL et de l'IA
Exploitez vos compétences SQL existantes pour créer, entraîner et déployer des modèles prédictifs par lot directement dans BigQuery ou l'entrepôt de données de votre choix avec BigQuery ML. De plus, BigQuery ML s'intègre à Vertex AI, notre plate-forme de bout en bout pour l'IA et le ML, ce qui vous permet d'accéder à des modèles puissants qui génèrent des prédictions en ligne à faible latence et en temps réel, y compris en identifiant de nouvelles audiences en fonction de la valeur vie client actuelle, en recommandant des produits d'investissement personnalisés et en prévoyant la demande.
Analyse des sentiments
Exécuter une analyse des sentiments sur des ensembles de données à l'aide de BigQuery ML
Qu'il s'agisse de comprendre les commentaires des clients sur les réseaux sociaux ou les avis sur les produits, ou de développer des études de marché via l'analyse des concurrents et l'efficacité des campagnes, les analystes de données utilisent l'analyse des sentiments pour analyser les scores positifs, négatifs et neutres de leurs ensembles de données. Avec BigQuery ML, vous utilisez SQL pour entraîner des modèles à exécuter automatiquement l'analyse des sentiments et les prédictions afin d'obtenir des insights plus pertinents, y compris sur les difficultés des clients, l'amélioration des fonctionnalités produit, etc.
Guides pratiques
Exécuter une analyse des sentiments sur des ensembles de données à l'aide de BigQuery ML
Qu'il s'agisse de comprendre les commentaires des clients sur les réseaux sociaux ou les avis sur les produits, ou de développer des études de marché via l'analyse des concurrents et l'efficacité des campagnes, les analystes de données utilisent l'analyse des sentiments pour analyser les scores positifs, négatifs et neutres de leurs ensembles de données. Avec BigQuery ML, vous utilisez SQL pour entraîner des modèles à exécuter automatiquement l'analyse des sentiments et les prédictions afin d'obtenir des insights plus pertinents, y compris sur les difficultés des clients, l'amélioration des fonctionnalités produit, etc.
Analyse d'images et de vidéos
Analyser des images et des vidéos de données non structurées avec l'IA
Analysez facilement des images et des vidéos pour extraire des informations précieuses, simplifier les processus et améliorer la prise de décision grâce à l'IA de Google Cloud. Pour analyser des données non structurées dans des images, utilisez des fonctions distantes dans BigQuery telles que Vertex AI Vision, ou effectuez des inférences sur des données d'image non structurées avec BigQuery ML. Pour l'analyse des vidéos, la description de vidéos sur Vertex AI résume les extraits vidéo courts et fournit des métadonnées détaillées sur les vidéos à stocker et à rechercher.
Guides pratiques
Analyser des images et des vidéos de données non structurées avec l'IA
Analysez facilement des images et des vidéos pour extraire des informations précieuses, simplifier les processus et améliorer la prise de décision grâce à l'IA de Google Cloud. Pour analyser des données non structurées dans des images, utilisez des fonctions distantes dans BigQuery telles que Vertex AI Vision, ou effectuez des inférences sur des données d'image non structurées avec BigQuery ML. Pour l'analyse des vidéos, la description de vidéos sur Vertex AI résume les extraits vidéo courts et fournit des métadonnées détaillées sur les vidéos à stocker et à rechercher.
Assistance IA pour la génération et la complétion SQL
Écrire des requêtes, du SQL et du code avec Gemini dans BigQuery
Gemini dans BigQuery fournit des fonctionnalités d'assistance et de collaboration basées sur l'IA, y compris une aide à l'écriture et à la modification du code SQL ou Python, la préparation visuelle des données, ainsi que des recommandations intelligentes pour améliorer la productivité et optimiser les coûts. Vous pouvez utiliser l'interface de chat intégrée à la console de BigQuery pour explorer les tutoriels, la documentation et les bonnes pratiques concernant des tâches spécifiques à l'aide d'invites simples telles que : "Comment puis-je utiliser les vues matérialisées BigQuery ?" "Comment ingérer des données JSON ?" et "Comment puis-je améliorer les performances des requêtes ?"
Guides pratiques
Écrire des requêtes, du SQL et du code avec Gemini dans BigQuery
Gemini dans BigQuery fournit des fonctionnalités d'assistance et de collaboration basées sur l'IA, y compris une aide à l'écriture et à la modification du code SQL ou Python, la préparation visuelle des données, ainsi que des recommandations intelligentes pour améliorer la productivité et optimiser les coûts. Vous pouvez utiliser l'interface de chat intégrée à la console de BigQuery pour explorer les tutoriels, la documentation et les bonnes pratiques concernant des tâches spécifiques à l'aide d'invites simples telles que : "Comment puis-je utiliser les vues matérialisées BigQuery ?" "Comment ingérer des données JSON ?" et "Comment puis-je améliorer les performances des requêtes ?"
Visualisation des données optimisée par l'IA
Utilisez le chat IA pour dégager des insights, générer des rapports et visualiser les tendances
Obtenez des insights et créez des applications basées sur les données grâce à l'informatique décisionnelle optimisée par l'IA de Looker. Avec Gemini dans Looker, discutez directement avec vos données pour découvrir des opportunités commerciales, créer des rapports entiers ou des visualisations avancées et créer des formules pour les champs calculés, le tout avec seulement quelques phrases d'instructions conversationnelles.
Guides pratiques
Utilisez le chat IA pour dégager des insights, générer des rapports et visualiser les tendances
Obtenez des insights et créez des applications basées sur les données grâce à l'informatique décisionnelle optimisée par l'IA de Looker. Avec Gemini dans Looker, discutez directement avec vos données pour découvrir des opportunités commerciales, créer des rapports entiers ou des visualisations avancées et créer des formules pour les champs calculés, le tout avec seulement quelques phrases d'instructions conversationnelles.
Analyse basée sur le langage naturel
Découvrez, transformez, interrogez et visualisez des données en langage naturel
Réinventez votre expérience d'analyse de données avec le canevas de données BigQuery optimisé par l'IA. Cet outil centré sur le langage naturel simplifie le processus de recherche, d'interrogation et de visualisation des données. Ses fonctionnalités intuitives vous aident à découvrir rapidement des éléments de données, à générer des requêtes SQL, à visualiser automatiquement les résultats et à collaborer facilement avec d'autres personnes, le tout dans une interface unifiée.
Guides pratiques
Découvrez, transformez, interrogez et visualisez des données en langage naturel
Réinventez votre expérience d'analyse de données avec le canevas de données BigQuery optimisé par l'IA. Cet outil centré sur le langage naturel simplifie le processus de recherche, d'interrogation et de visualisation des données. Ses fonctionnalités intuitives vous aident à découvrir rapidement des éléments de données, à générer des requêtes SQL, à visualiser automatiquement les résultats et à collaborer facilement avec d'autres personnes, le tout dans une interface unifiée.
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Modèles de conception d'analyse de données
Interroger des données (sans carte de crédit) avec le bac à sable BigQuery
