Unificar todos los datos de todos los entornos, independientemente de su formato… ese es el objetivo que se ha marcado Google lanzando anuncios sobre sus soluciones de datos en su conferencia Google Next’22.
Hace dos años, Google adquirió Looker, una empresa que ofrecía soluciones de visualización, análisis y gestión de datos en la nube. Podríamos suponer entonces que el gigante estadounidense buscaría reforzar sus capacidades analíticas para competir con PowerBi (Microsoft), Tableau (Salesforce) o incluso Qlik Sense (Qlik). De hecho, era la intención de Google: ofrecer a los usuarios de BigQuery cada vez más soluciones para explotar sus datos.
Pero hubiera sido más difícil imaginar que Google reuniría dos años después toda su oferta de minería de datos bajo el estandarte de Looker. Sin embargo, esto es lo que acaba de anunciar en su conferencia Google Next’22.
En la práctica, todas las tecnologías de IA y ML se unen a la familia Looker, incluido Data Studio. Además, es por este ladrillo que permite crear informes de una multitud de fuentes que Google comenzó su transformación. ahora bautizado estudio de miradala solución gestionaría según Google más de 800 fuentes de datos y ofrecería más de 600 conectores.
Diseñado para usuarios finales, facilita la creación de informes ya que su interfaz ahora está evolucionando para integrar los datos devueltos con Looker.
Más allá de esta evolución, Google también promete nuevas funciones en la versión Looker Studio Pro. Por ahora, están “limitados” a la integración con Dataplex (tejido de datos para administrar, monitorear y garantizar el gobierno de datos).
Al mismo tiempo, Google continúa integrando Looker en Google Workspace y preparando el diálogo entre Looker y otras herramientas de la competencia, incluidos Tableau y PowerBI.
Hecho, Google aspira a convertirse en la nube de datos más abierta del mercado. Para dotarse de los medios, también ha creado recientemente la Alianza de nube de datos, reuniendo a 17 jugadores del mercado de datos en torno a su oferta, incluidos Accenture, Deloitte, pero también Databricks, Dataiku, Collibra, MongoDB, Informatica o Elastic y próximamente ServiceNow con el que Google pretende desarrollar una integración basada en las necesidades específicas de los clientes.
Su objetivo: romper los silos de datos utilizando BigQuery para unificar el acceso a las distintas soluciones de datos del mercado. Desde esta perspectiva, BigQuery se enriquece constantemente con nuevas funciones: ahora administra datos no estructuradosda la bienvenida a nuevas herramientas para analizar la transmisión de datos no estructurados y acepta nuevos formatos (Apache Iceberg, Linux Foundation Delta Lake y Apache Hudi) mientras juega la tarjeta de integración con Apache Spark.
Por último, otra gran novedad en la oferta de datos, Google también está cambiando Visión de IA de vértice : más accesible, la interfaz de la nueva versión pretende ser más fácil de usar con un enfoque de arrastrar y soltar. Por cierto, la biblioteca de modelos preentrenados de Vertex AI Vision también está creciendo, y Google muestra claramente su deseo de apuntar a los sectores industrial y logístico con un sistema de visión impulsado por IA que podría facilitar la gestión de inventario. , comprobaciones de seguridad en fábrica o incluso ayudar a suavizar el tráfico por carretera con el ajuste inteligente de los semáforos.
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