جوجل يبسط التعلم الآلي مع مزود

أضافت Google الآن إمكانات تعلم الآلة (ML) إلى Google BigQuery ، وهو عرض قاعدة البيانات السحابية للبيتاي بايت (PB) للشركة. يتيح لك الإصدار الجديد الذي يطلق عليه الآن اسم BigQuery ML ، استخدام عبارات لغة الاستعلامات الهيكلية (SQL) البسيطة لبناء ونشر نماذج ML للتحليلات التنبؤية.

هذه ليست مجرد أخبار سارة لعلماء البيانات الذين يستخدمون Google. إنه جيد أيضًا لمشغلي الأعمال المهتمين بتطوير إمكانات تحليل البيانات لديهم لأنه يضيف منافسًا أكثر فاعلية إلى قائمة صغيرة جدًا من البائعين القادرين على تقديم هذا المستوى من التطور عبر السحابة. الاسمان الآخران الأكثر شهرة هما خدمة قاعدة البيانات Relational من Amazon و Azure SQL من Microsoft ، ويمكنك العثور على المزيد في تقريرنا الأخير لخدمة قاعدة البيانات السحابية.

لقد كان لعنة جميع بائعي منتجات البيانات والمشترين دائمًا الفجوة في المهارات. كان هذا صحيحًا بشكل خاص للراغبين في ML والتحليلات التنبؤية ، لأن هذه التخصصات تتطلب غالبًا معرفة بالتكنولوجيات الجديدة ولغات الاستعلام.

وقال سودهير هاسبي ، مدير إدارة المنتجات في Google Cloud ، لـ PCMag "لكل عالم بيانات واحد ، هناك المئات من المحللين الذين يعملون مع البيانات ، ومعظمهم يستخدمون SQL". كان لابد من إعطاء شيء ما إذا كانت قوة جيش من محللي البيانات لا ينبغي أن تنطلق من عنق الزجاجة التي أوجدها عدد قليل جدًا من علماء البيانات ومجهدين للغاية.

إن إجابة Google لهذه المعضلة ليست أقل من رائعة. على الرغم من أن ML تمثل اتجاهًا ساخنًا وتظهر في منتجات من جميع الأنواع في كل مكان ، إلا أنها مازالت منطقة عالم بيانات بحزم. حقق الكثير من البائعين تقدماً في تبسيط التكنولوجيا ، ولكن الحقيقة البشعة هي أنه يمكنك تبسيطها كثيرًا ولا يزال من الصعب للغاية استخدام أكثر من 99 في المائة من البشر. ومع ذلك ، نحن بحاجة إلى أن نكون قادرين على استخدامه لأن ML يمكن أن تفعل المزيد ، وأن تفعل ذلك بشكل أسرع من مجموعة من البشر فائق الذكاء.

تقوم Google بزرع ML داخل Google BigQuery بحيث تتواجد بالقرب من البيانات. سيجلب التطبيق إمكانيات إم إل بشكل أسرع من نماذج إم إل التقليدية في جزء منها لأنه يمكن إجراء تحليلات البيانات من المصدر. الآن في مرحلة تجريبية ، يُمكّن BigQuery ML المحللين (وعلماء البيانات) من إجراء تحليلات تنبؤية مثل التنبؤ بالمبيعات وإنشاء شرائح العملاء مباشرة أعلى البيانات التي يتم تخزينها فيها. هذا وحده هو ترقية محترمة وملحوظ.

ومع ذلك ، تجاوزت Google الأمر أكثر من ذلك بإضافة إمكانية تمكن محللي البيانات من استخدام عبارات SQL بسيطة لإنشاء نماذج ML ونشرها. الخيارات الآن هي نماذج الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي للتحليل التنبئي لأن هذين النموذجين هما الأكثر استخدامًا.

فيما يلي رسم توضيحي قدمته Google لشرح كيفية استخدام محللي البيانات لهذه الإمكانية:

تخطط Google لإضافة المزيد من خيارات ML لهذه الإمكانية مع مرور الوقت ، وفقًا لـ Hasbe. وقال "نحتاج أن نسمع من عملائنا النماذج التي يرغبون في إضافتها حتى نوفر النماذج الأكثر فائدة أولاً".

ترقيات Google BigQuery إضافية

تتصدر قائمة كبيرة من الترقيات بعد ML إمكانية التجميع ، BigQuery Geographic Information Systems (BigQuery GIS) ، وموصل بيانات Google Sheets جديد ، وموصل بيانات Google Sheets الجديد.

التجميع هو أيضا في مرحلة تجريبية ، ويتيح إنشاء جداول متفاوتة في حركة تحسين البيانات التي تجمع الصفوف مع مفاتيح نظام المجموعة المماثلة معا. يؤدي هذا إلى تقليل التكاليف نظرًا لأنه يحسن الأداء ويمكّن Google BigQuery من تحصيل رسوم من المستخدم فقط مقابل البيانات الممسوحة ضوئيًا بدلاً من الجدول أو القسم بأكمله.

BigQuery GIS موجود حاليًا في ألفا ، ويستخدم لتحليل البيانات الجغرافية المكانية. على الرغم من شراكة فريق Google Cloud مع Google Earth Engine لإنشاء BigQuery GIS ، يجب عليك إحضار بياناتك الجغرافية المكانية إلى الجدول. هذه ليست مشكلة في العديد من الصناعات ، بما في ذلك أنظمة السيارات المتصلة وإنترنت الأشياء (IoT) والتصنيع وتجارة التجزئة والمدن الذكية والتليماتية. ناهيك عن الوكالات الحكومية التي تتراوح من وكالة حماية البيئة (EPA) والوكالة الوطنية للمخابرات الجغرافية إلى الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA) وجميع الفروع العسكرية ، بالطبع.

يستخدم BigQuery GIS مكتبة S2 ، التي تضم الآن أكثر من مليار مستخدم من خلال مجموعة متنوعة من المنتجات مثل Google Earth Engine و Google Maps. إذا كنت بحاجة إلى مزيد من البيانات الجغرافية المكانية ، فإن الحكومة الفيدرالية تشارك كمية هائلة منها على GeoPlatform.

من المحتمل أن يؤدي موصل بيانات Google Sheets الجديد إلى فرحة العديد من محللي البيانات لأنه ببساطة عملي للغاية للاستخدام اليومي. يمكنك الوصول إلى Google BigQuery من Google Sheets (برنامج جدول البيانات) واستخدام أدوات Google Sheets مثل Explore ، وهو عبارة عن تعاون مشترك وتصور البيانات وأداة الاستعلام عن اللغة الطبيعية.

يحتوي Google BigQuery الآن على واجهة مستخدم جديدة (UI) في النسخة التجريبية أيضًا. أحد العناصر الأكثر إثارة للاهتمام هو وظيفة التصور بنقرة واحدة ، والتي يدعمها Google Data Studio. أخيرًا ، إنها جولة رائعة من الترقيات لخدمة أنيقة بالفعل. سيتم اختبار هذه الترقيات في الجولة التالية من مراجعات حلول قاعدة البيانات (DBaaS) الخاصة بـ PCMag ، بعد الانتهاء من الأخطاء ، وانتقلت المنتجات إلى ما بعد حالة كل من ألفا وبيتا.

PCMag EIC دان كوستا يناقش مستقبل البيانات: