Conheça os recursos de inteligência artificial do Google Cloud

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As tecnologias de Inteligência Artificial (IA) tornaram-se indispensáveis para impulsionar a digitalização, uma vez que realizar análises preditivas e criar modelos baseados em algoritmos pode auxiliar na transformação de diversos processos, seja melhorar o atendimento ao cliente, bem como aumentar a eficiência de operações. As aplicações de IA são sérias e vão muito além do “hype”, por isso o investimento nesta área é crescente.

“Hoje em dia, toda companhia é uma empresa de tecnologia. Por isso, elas têm aproveitado o poder dos dados, da Inteligência Artificial e das experiências digitais para promover a disrupção em seus setores”, pontuou Eduardo López, presidente do Google Cloud na América Latina sobre os últimos lançamentos do Google Cloud, plataforma de nuvem aberta do Google. “No fim das contas, as organizações que prosperarão não tomarão apenas decisões de infraestrutura sobre armazenamento e computação, mas usarão a nuvem para transformar a forma como toda a empresa colabora e inova”.

A prova disso é que um terço dos fornecedores de tecnologia e serviços com planos para o desenvolvimento de soluções com tecnologia de IA planeja investir ao menos US$ 1 milhão nos próximos dois anos, revela o Gartner.

“As organizações de tecnologia estão aumentando os investimentos em Inteligência Artificial à medida que reconhecem seu potencial não apenas para avaliar dados críticos e melhorar a eficiência dos negócios, mas também para criar produtos e serviços, expandir sua base de clientes e gerar novas receitas”, comentou Errol Rasit, vice-presidente do Gartner, sobre a pesquisa.

A maioria dos executivos que participou do levantamento (87%) e possui iniciativas de IA em acredita que os investimentos no segmento evoluirão de forma acelerada até 2022, impactando todos os setores. De acordo com o estudo, as tecnologias de IA tiveram a segunda maior alocação de investimento médio, em relação a outras tecnologia emergentes, como nuvem e Internet das Coisas (IoT).

Leia mais: Google Next’21: confira os lançamentos em infraestrutura aberta, segurança, dados e sustentabilidade

Google Cloud: aproveite a nuvem do Google para impulsionar a adoção da IA

Nos últimos anos, o Google investiu consideravelmente no desenvolvimento de tecnologias e soluções de IA, Machine Learning e Big Data e conquistou a liderança nesse segmento. A empresa possui o buscador mais utilizado no planeta, cuja inteligência e assertividade são desejadas pelas empresas de todos os segmentos.

Os provedores de nuvem concorrentes ficam muito atrás das capacidades fornecidas pela Plataforma Google Cloud, a nuvem pública do Google, em inteligência artificial e análises de dados, recursos indispensáveis para acelerar a jornada em direção à transformação digital.

Para apoiar os clientes a construir arquiteturas de dados modernas com análises em tempo real e potencializar suas aplicações de missão crítica baseadas em dados, o Google Cloud oferece recursos poderosos, como:

  • Big Query
    A solução de armazenamento de dados sem servidor do Google apresenta um SLA de 99,99% e utiliza provisionamento automático de recursos em uma arquitetura distribuída multilocatária. Esses diferenciais possibilitam a realização de consultas de dados complexas em conjuntos de dados de escala de petabytes com velocidade. O BigQuery não é apenas simples e rápido, mas também é altamente econômico. O custo por um período de três anos é até 34% menor do que as serviços concorrentes de data warehouse em nuvem.
  • BigQuery Omni
    Geralmente, se um analista de dados precisa executar uma consulta no BigQuery em dados armazenados em outra nuvem, ele teria que primeiro mover ou copiá-los para a GCP, o que refletia na cobrança de taxas de saída. A boa notícia é que o Google eliminou esse obstáculo no ano passado com o lançamento do BigQuery Omni, uma solução analítica de várias nuvens que permite aos usuários acessar e analisar dados na AWS e Microsoft Azure sem mover ou copiar conjuntos de dados.
  • BigQuery ML
    Nos últimos anos, o Google vem se empenhando para democratizar a análise de dados e também o aprendizado de máquina. O BigQuery ML elimina a complexidade das soluções tradicionais de machine learning, permitindo que os analistas usem apenas SQL básico para construir e implantar modelos de ML.

    Isso também vale para os usuários que não trabalham com BigQuery ou SQL. Ou seja, qualquer pessoa que saiba usar uma planilha pode usar o Planilhas Conectadas para importar e analisar até 10 bilhões de linhas de dados do BigQuery diretamente do Google Planilhas, utilizando apenas tabelas dinâmicas, gráficos e funções padrão.
  • Looker
    A maior parte das empresas não possui times de cientistas de dados e, sim, analistas altamente qualificados que conhecem os dados. Para permitir que qualquer pessoa analise, explore e crie visualizações de dados e as compartilhe com um simples link, a GCP oferece o Looker, plataforma de análise intuitiva e de autoatendimento.
    O Looker foi desenvolvido para várias nuvens. Com o recém-lançamento do Looker para Microsoft Azure, os usuários podem escolher hospedar sua instância do Looker na GCP, AWS, Azure ou no local.
  • Vertex AI
    Quando se trata de inteligência artificial, o Google oferece uma plataforma de IA completa, a Vertex AI, que ajuda os engenheiros de machine learning a criar e implantar modelos com base em sua popular biblioteca de deep learning TensorFlow, baseada em código aberto. A Vertex AI implantar mais modelos, mais rapidamente, com 80% a menos de linhas de código necessárias para a modelagem personalizada. Nela, é possível utilizar ferramentas do MLOps para gerenciar os dados e modelos facilmente com confiança e repetição em escala.
  • Spark
    Disponível no modo preview, Spark no Google Cloud é o primeiro serviço Spark sem servidor e escalonamento automático do mundo para a plataforma de dados do Google Cloud. Ele torna o Spark uma oferta premium no Google Cloud e permite que os clientes comecem em segundos e escalem infinitamente, independentemente de iniciarem no BigQuery, Dataproc, Dataplex ou Vertex AI.


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