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实时数据库_美国_人工智能的利弊

小七 141 0

实时数据库_美国_人工智能的利弊

2020年是艰难的一年。随着全球流感大流行蔓延并影响到每个国家、行业和个人,我们求助于数据和分析来帮助我们度过未知。我们利用数据和云帮助我们了解COVID-19的传播,同时对行业进行数字化改造,为公众提供一种更安全的方式,让他们在需要时得到所需。数据和分析成为我们的关键工人和企业的关键工具,因为他们导航这个艰难的时刻。我们的数据分析团队致力于帮助企业重新思考其业务战略,以便为客户提供服务。

我们今年从客户那里听到的一切以及我们在Google Cloud的工作都反映了在数字世界中使用和共享数据的新紧迫感。下面我们回顾一下我们在2020年关注的四大主题,以及为什么它们在2021年会比以往任何时候都更具相关性。

除了BI,大数据行业分析,智能服务将发挥更大的作用

今天生成的数据量是巨大的,但丰富的数据并不一定等同于有用的信息。公司已经开始使用商业智能(BI)来从数据中获取见解并实现更好的业务成果。现在,他们可以用人工智能和机器学习(ML)来扩充现有的解决方案,以分析海量数据集,识别模式,获得有助于定义过去、现在和未来的见解。

例如,Looker使团队能够超越传统的报告和仪表板,提供现代的BI、集成的见解,数据驱动的工作流和使用Looker块的自定义应用程序。用户还受益于实时分析和聚合感知功能,以流式传输最相关的数据,实现高性能和高效的查询。您可以使用BigQuery-ML构建定制的ML模型,比购返利,物联网+,而无需从仓库中移动数据,物联网公司排名,物联网网关,包括异常检测之类的实时AI解决方案。此外,在nextonair上宣布的自然语言接口数据QnA允许业务用户以对话方式分析数据集,而无需为BI团队增加更多工作。