Los asistentes de inteligencia artificial generativa están en auge y Google Cloud pretende extender su solución Gemini a sus distintos productos. El proveedor acaba de integrarla en BigQuery, su servicio de almacenamiento de datos en la nube, y en Looker, su oferta de inteligencia empresarial. “Dentro de BigQuery, Gemini podrá ayudar con la generación de código, la finalización de código, la explicación de código (SQL, Python), así como con el lienzo de datos, y proporcionará recomendaciones de particionamiento y agrupamiento”, explicó Gerrit Kazmaier, vicepresidente de análisis de datos de Google Cloud.
Los analistas creen que la incorporación de Gemini será bien recibida por los profesionales de datos, ya que, de los muchos procesos de datos y análisis de una empresa, el trabajo de ingeniería de datos suele ser el que más tiempo requiere. "El chatbot generativo impulsado por IA puede acelerar tareas como la indexación de datos, el descubrimiento y el mantenimiento de modelos de datos", dijo Bradley Shimmin, analista principal de Omdia. Al explicar la importancia de las recomendaciones de partición de datos de Gemini en BigQuery, Alexander Wurm, analista principal de Nucleus Research, dijo que estas recomendaciones optimizan el rendimiento de las consultas, lo que puede aliviar los desafíos técnicos "costosos" asociados con el análisis de big data.
Un mercado ya muy competitivo
Las plataformas de análisis de datos o los proveedores de servicios de la competencia ya están integrando la IA generativa en sus ofertas o planean hacerlo: Microsoft ha integrado Copilot en Fabric y AWS está integrando Amazon Q en varios servicios de análisis de datos, incluidos Kinesis y Glue. “La introducción de Gemini en BigQuery añade presión adicional a los proveedores de plataformas de análisis de datos rivales, ya que se trata de un espacio competitivo dinámico en el que cada proveedor busca constantemente superar al otro ofreciendo funciones avanzadas”, dijo Steven Dickens, asesor tecnológico jefe de The Futurum Group.
“Otras alternativas como Oracle, MongoDB, Databricks y Snowflake también ofrecen soluciones similares”, añadió. Sin embargo, Wurm señaló que, a medida que los principales proveedores de análisis de datos se centran en la estrategia de simplificar las experiencias de los usuarios a través de la IA generativa, la diferenciación ya no se basa en la oferta de IA generativa, sino en el modelo de precios que el proveedor puede ofrecer para mitigar las dudas sobre la adopción por parte de las empresas e impulsar un mayor retorno de la inversión.
Otras actualizaciones de BigQuery
Tras la incorporación del soporte de Apache Iceberg en 2022, Google ha anunciado la disponibilidad general del soporte de formato Delta. El proveedor también ha añadido soporte para analizar datos estructurados, no estructurados y de formato abierto mediante integraciones de SQL, Spark y Vertex AI. Según Bradley Shimmin de Omdia, estas integraciones indican que Google está intentando ponerse al día con la tendencia de las empresas a adoptar una estructura de datos, una capa de API unificada para acceder a varios tipos y fuentes de datos, para conectar conjuntos de datos aislados existentes dentro de una empresa. Otra incorporación es el soporte de BigQuery para Apache Spark y Kafka. “Si bien el soporte de Kafka permitirá a los profesionales de datos incorporar más fácilmente datos en tiempo real a sus productos de análisis, el soporte de Spark permitirá a los científicos de datos ampliar sus operaciones ejecutando flujos en paralelo”, explicó el consultor.
Sin embargo, David Menninger, director ejecutivo de ISG, señala que la incorporación de compatibilidad con Kafka y Spark no es nada nuevo. Señala que "casi todos los proveedores de plataformas de datos admitían Spark y Kafka". Shimmin dice que las empresas ahora están diferenciando entre proveedores en función de lo bien que implementan estas integraciones y de cómo interactúa la base de datos con las ofertas más amplias del proveedor, como Vertex AI y Looker en el caso de Google.
Géminis para Looker, pero solo en vista previa
Google también ha integrado Gemini en su herramienta de inteligencia empresarial Looker, pero solo en versión preliminar, dijo la compañía, y agregó que el chatbot generativo impulsado por IA podría ayudar con el soporte de fórmulas, crear métricas a partir de fórmulas complejas, generar diapositivas y nuevas formas de presentar datos. "Agregar Gemini a Looker potencialmente reduce la barrera técnica para el análisis de datos, lo que significa que más usuarios podrán obtener información de los datos", señaló Dickens de The Futurum Group.
Shimmin, de Omdia, afirmó que la incorporación de Gemini a Looker demuestra que Google está siguiendo una estrategia de mercado más amplia, ya adoptada por rivales como Microsoft y AWS, que buscan incorporar más capacidades de inteligencia artificial generativa en productos de inteligencia empresarial como QuickSight y PowerBI. “Si la implementación del chatbot de inteligencia artificial generativa se realiza correctamente, puede acelerar drásticamente los flujos de trabajo existentes para los profesionales de datos”, argumentó Shimmin.
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