Google Cloud ha anunciado, coincidiendo con el Next Tokyo’24, una serie de innovaciones en la nube de datos para ayudar a sus clientes a acelerar la adopción de la IA y crear aplicaciones empresariales de IA más precisas, relevantes y sustentadas en las fuentes de certidumbre de la empresa.

“Google Cloud continúa fortaleciendo su ecosistema de datos preparado para IA. La integración de Gemini es un ejemplo de la mejora de la IA que estamos viendo y que impulsará la innovación y mejorará los casos de uso para los equipos de datos y los trabajadores de la información. La unificación de plataformas, como las innovaciones que estamos viendo con BigQuery, simplificará y facilitará las cosas para los clientes que buscan migraciones de plataformas de datos”. afirmó Doug Henschen, vicepresidente y analista principal en Constellation Research.

A continuación, las principales novedades:  

• Spanner Graph: Google amplía las capacidades multimodelo de Spanner para incluir el procesamiento de gráficos a una escala prácticamente ilimitada. Con las capacidades de Spanner Graph, los clientes pueden ahora potenciar las aplicaciones de IA con grafos de conocimiento y RAG basados en grafos.
• Búsqueda de texto completo y búsqueda vectorial de vecinos aproximados en Spanner: La búsqueda de texto completo se basa en décadas de experiencia de Google en la búsqueda y ofrece una búsqueda de texto altamente escalable y capacidad de búsqueda avanzada. La búsqueda vectorial aproximada se basa en el innovador algoritmo de búsqueda ScaNN de Google Cloud, y permite a los clientes indexar y vectorizar incrustaciones para la búsqueda semántica impulsada por IA.
• Ediciones de Spanner: Spanner está ahora disponible en ediciones Standard, Enterprise y Enterprise Plus, ofreciendo más flexibilidad y transparencia de costes a Spanner.
• Contadores distribuidos Bigtable: Facilitamos aún más la creación de aplicaciones a escala con análisis integrados en tiempo real gracias a los contadores distribuidos de Bigtable. 
• Soporte SQL para Bigtable: Los desarrolladores pueden aprovechar sus conocimientos de SQL para consultar los datos de Bigtable sin perder la flexibilidad del modelo de datos. Se trata del mayor cambio introducido en Bigtable desde su lanzamiento hace más de 20 años.
• Edición Enterprise Plus de Cloud SQL para SQL Server: ofrece hasta 4 veces más rendimiento de lectura en comparación con la edición Enterprise.
• Actualizaciones de Gemini en Looker: Las nuevas capacidades para la asistencia de fórmulas impulsada por IA y la generación de diapositivas están disponibles en vista previa, ofreciendo nuevas formas para que los clientes conversen con los datos empresariales y obtengan información rápidamente. 
• Plataforma de datos unificada con BigQuery: Ahora faculta a los clientes para analizar datos estructurados, no estructurados y de formato abierto sin problemas utilizando integraciones SQL, Spark y Vertex AI.

Ejemplos prácticos de como usar Gemini para mejorar la productividad

La integración de Gemini y BigQuery ha sido uno de los anuncios destacados de la compañía en 2024. Durante el evento Next Tokyo’24, se presentaron nuevas características de esta alianza, que incluyen herramientas de información y preparación de datos disponibles en versión preliminar. Las funcionalidades previamente anunciadas de Gemini en BigQuery, como la asistencia de código para SQL y Python, el lienzo de datos y las recomendaciones de particionamiento y agrupamiento, estarán ahora disponibles de manera general.

El proveedor de tecnología financiera indonesio Julo utiliza Gemini en BigQuery para aumentar su eficiencia al crear plantillas SQL, brindando un mejor flujo de trabajo. «Gemini en BigQuery ha transformado nuestro proceso de generación de consultas. La integración en BigQuery facilita la generación de plantillas SQL y ha ayudado a aumentar la eficiencia de nuestra ingeniería de etiquetas y características, incluidas las consultas cruciales de monitoreo de modelos de aprendizaje automático. La capacidad de Gemini para comprender estructuras de datos complejas y ofrecer consultas precisas ha hecho que nuestro flujo de trabajo sea más fluido y rápido que nunca”. dijo Martijn Wieriks, director de datos en Julo.

Wunderkind, una solución de marketing de rendimiento global, utiliza el lienzo de datos con Gemini en BigQuery para la investigación y exploración para ayudar a simplificar la visibilidad de las consultas, ahorrando tiempo y capacidad del equipo de datos. “Para cualquier tipo de investigación o ejercicio exploratorio que sepas que dará lugar a múltiples consultas, realmente no hay sustituto. Nos ha ahorrado muchísimo tiempo y capacidad mental” , afirmó Scott Schaen, vicepresidente de análisis de Wunderkind.