Google Cloud представляет ИИ-агентов для анализа данных — революция в бизнес-аналитике!

Ключевые моменты

•  Google Cloud представляет шесть новых ИИ-агентов для аналитиков, инженеров и не только
• Расширенная аналитика станет доступнее благодаря ИИ с естественным языком
• Надёжная основа данных не менее важна — и Google поможет с миграцией

Google Cloud запустила шесть новых инструментов на основе ИИ-агентов, призванных помочь инженерам данных, специалистам по data science, разработчикам и бизнес-пользователям добиться еще большей продуктивности.

«Мы вступаем в новую эру, где специализированные ИИ-агенты работают автономно и согласованно, раскрывая аналитические insights с невиданными масштабом и скоростью», — пояснила преимущества «единого унифицированного облака с нативной ИИ-поддержкой» по сравнению с разрозненными инструментами Ясмин Ахмад (Yasmeen Ahmad), управляющий директор по Data Cloud.

Видео от DGL.RU

Помимо новых специализированных ИИ-агентов, Google Cloud также запускает ряд API, инструментов и протоколов, а также выпускает обновления для унификации данных.

Google Cloud представляет еще больше ИИ-агентов.

Первый агент, созданный для инженеров данных (data engineers), предназначен для автоматизации сложных конвейеров данных (data pipelines), позволяя инженерам описывать задачи, после чего система автономно строит и выполняет рабочие процессы (workflows). Отдельный агент для миграции в Spanner (Spanner Migration Agent) упростит переход с устаревших баз данных, таких как MySQL, на Spanner, избавляя от часов рутинной административной работы.

Специалисты по данным (data scientists) получат агента, который автоматически выполняет разведочный анализ данных (exploratory data analysis), очистку данных (data cleaning), проектирование признаков (feature engineering) и прогнозирование на основе машинного обучения (ML predictions), предоставляя пошаговые обоснования и возможность совместной обратной связи. Бизнес-пользователи и аналитики смогут использовать двух отдельных агентов, предназначенных для ответов на вопросы о данных и интерпретации кода с визуализациями и пояснениями, что позволит даже не техническим специалистам выполнять сложную аналитику.

Наконец, Gemini CLI GitHub Actions автоматизирует запросы на включение изменений (pull requests), тестирование, проверку и внедрение для разработчиков.

«Истинный потенциал агентского подхода (agentic shift) раскрывается, когда разработчики не только используют существующих агентов, но и расширяют их, подключая к своим интеллектуальным системам, создавая более широкую сеть», — пояснила Ахмад (Ahmad).

Google Cloud надеется, что новые агенты помогут снизить порог входа в область продвинутой аналитики данных, «стирая грань между операционным и аналитическим мирами».

Galaxy AI vs Google AI: у кого получается лучше?