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Les entreprises reconnaissent de plus en plus l'importance de tirer parti de leurs données. Cela afin d'obtenir des informations plus précises. Et d'après l'enquête que NewVantage a menée, presque toutes les grandes organisations investissent aujourd'hui dans l'IA et le Big Data.
Par contre, l'exécution d'analyses Big Data est entravée par certains défis. Un sondage révèle que 65 % des organisations estiment se confronter à un surplus de données. Mais Google a la solution à ce problème : le BigQuery Studio. Il s'agit d'un nouveau service offrant une expérience unique au niveau de l'édition des langages de programmation. Notamment Spark, Python, ou encore SQL. Ce qui permettra par la suite aux entreprises d'analyser leurs données et mener à bien apprentissage automatique de leur IA à une échelle de 1 000 To.
BigQuery Studio : une nouvelle expérience et un environnement commun
Gerrit Kazmaier, vice-président et directeur général des données et de l'analyse chez Google, a expliqué que BigQuery Studio offre une nouvelle expérience en réunissant dans un environnement commun les personnes travaillant sur les données et celles travaillant sur l'IA. Il fournit alors un accès simplifié à tous les services dont ces personnes ont besoin pour travailler.
La conception de BigQuery Studio permet également aux utilisateurs de traiter les données dans les règles de l'art. Quatre étapes sont donc nécessaires et incontournables : la découverte, l'exploration, l'analyse et la prédiction des données.
La validation et la préparation des données quant à elles, peuvent se faire sur un ordinateur de base. Mais les étapes suivantes, notamment l'apprentissage automatique, nécessitent d'autres services, dont Vertex AI qui propose des outils et une infrastructure plus adéquats.
La stratégie de Google pour inciter les entreprises à adopter l'IA semble marcher
Kazmaier souligne que BigQuery Studio permet aux équipes d'accéder directement aux données dont elles ont besoin. Il fournit également des contrôles pour la gouvernance, la réglementation et la conformité au niveau de l'entreprise.
De plus, BigQuery Studio facilite le transfert du code des modèles de machine learning directement dans BigQuery en tant qu'infrastructure, ce qui permet une évaluation à grande échelle.
Il est tout de même important de noter que BigQuery Studio s'inscrit dans la stratégie globale de Google visant à inciter les organisations à adopter l'IA sur le cloud. À mesure que les dépenses mondiales en services de cloud public augmentent, Google cherche à capturer une part significative de ce marché qui représentera d'ici peu plus de 592 milliards de dollars.
La place de l'IA dans un avenir proche
Selon Gartner, d'un côté, d'ici 2023, l'IA devrait devenir l'une des principales charges de travail influençant les décisions en ce qui concerne l'infrastructure informatique. D'un autre côté, la société d'études de marché technologique Tractica prévoit que d'ici 2025, l'IA représentera jusqu'à 50 % du chiffre d'affaires total des services de cloud public.
Gerrit Kazmaier conclut en soulignant que l'IA générative a le potentiel de révéler des informations précieuses. Et que l'IA est une méthode puissante pour travailler avec les données et générer de la valeur.
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