公司越来越看到挖掘数据以获得更深入见解的价值。根据调查，全球97.6%的主要组织将投资重点放在大数据和人工智能上。
但挑战阻碍了大数据分析的执行。最近的一项民意调查发现，65%的组织认为他们有“太多”的数据需要分析。
谷歌提出的解决方案是BigQuery Studio，这是BigQuery中的一项新服务，其完全托管的无服务器数据仓库，它提供了编辑包括SQL，Python和Spark在内的编程语言的单一体验，以“PB级”运行分析和机器学习工作负载。
BigQuery Studio 将于本周提供预览版。
“BigQuery Studio是一种新的体验，它真正将从事数据工作的人放在一边，将从事人工智能工作的人放在一个共同的环境中，”谷歌数据和分析副总裁兼总经理Gerrit Kazmaier在电话采访中告诉TechCrunch。“它基本上提供了对这些人工作所需的所有服务的访问 - 在用户体验方面有一个简化的元素。
BigQuery Studio 旨在使用户能够发现、探索、分析和预测数据。用户可以从编程笔记本开始验证和准备数据，然后在其他服务中打开该笔记本，以继续使用更专业的人工智能基础设施和工具。
Kazmaier说，有了BigQuery Studio，团队可以在任何地方直接访问数据。他们还增加了对“企业级”治理、监管和合规性的控制。
“[BigQuery Studio显示]数据是如何生成的，如何处理以及如何在人工智能模型中使用，这听起来很技术性，但这真的很重要，”他补充道。“您可以将机器学习模型的代码作为基础设施直接推送到 BigQuery 中，这意味着您可以对其进行大规模评估。
BigQuery Studio可以被视为谷歌总体战略的自然发展，即将采用人工智能的组织转移到云中。根据一项估计，今年全球公共云服务支出将增长约21%，达到约5.92亿美元，这家科技巨头显然打算尽可能大地获得支出的一部分 - 就像它的竞争对手一样。
这不是一个不明智的游戏计划。Gartner预测，到2023年，人工智能将成为推动IT基础设施决策的首要工作负载之一。科技市场研究公司Tractica预测，到2025年，人工智能将占公共云服务总收入的50%。
“生成式人工智能确实有可能解锁所有这些隐藏的见解，”Kazmaier说。“我们倾向于看到的是，当你可以将人工智能与[公司的]数据相结合时，人工智能真的很有意义。人工智能是一种方法，如果你愿意的话——一种处理数据的方式......以推动最大价值。
