BigQuery如何结合数据与AI实现企业转型

AI具有改变组织洞察获取、决策制定和价值释放方式的能力，但这完全取决于数据质量。大多数AI项目失败并非因为算法局限性，而是因为数据混乱、分散且准备不充分。这就像果园里的树木无法在没有蜜蜂帮助的情况下进行交叉授粉来结出好果实。

这正是Google BigQuery云数据到AI平台发挥作用的地方。这是Google专门构建的统一、AI就绪数据平台，旨在打破数据孤岛、简化治理，并大规模加速企业AI项目。通过连接原始数据与AI就绪洞察之间的鸿沟，BigQuery将智能业务转型的承诺变为现实。

为什么大数据的承诺直到现在才得以实现

在2010年代，大数据是数字化转型愿景的核心。组织都怀着从多个数据源获得即时智能、实现数据目标的梦想。然后现实来了。

"大数据在实时战略决策方面的承诺遭遇瓶颈，因为组织意识到数据准备实际需要什么，"Google Cloud欧洲、中东和非洲地区数据分析与AI总经理Thomas Remy解释道。"如果你没有干净、高质量或准确的数据，你的模型都无法正常工作。"

手动数据准备既复杂又耗时。第一步是从多样化、往往不兼容的系统中收集数据。然后进行数据分析以识别特征、类型和模式。接下来是最耗时的阶段：清理以解决不一致、重复和格式错误问题。最后，数据准备好进行集成，这涉及将多个源组合成统一的、分析就绪的格式。

"人们仍然在数据清理上花费不成比例的时间，"Remy说。"这是不那么有趣的工作，但绝对关键。"

随着数据量激增，手动完成所有这些工作的挑战愈发严峻。对千兆字节来说繁琐的工作，对太字节来说就变得不堪重负。结果是在数据收集和可操作洞察之间形成巨大瓶颈。

智能自动化解决方案

组织需要为AI准备干净数据，但缺乏大规模准备数据的能力。Google在AI中找到了解决方案，并据此设计了BigQuery。

BigQuery使用AI以比人类分析师快数倍的速度处理大规模数据集，自动化许多传统上困扰数据团队的耗时任务。AI可以检测异常、建议数据清理规则，并在无需大量人工监督的情况下自动化缺失数据插补。

"这让数据科学家能够专注于更高价值的分析，而不是数据整理，"Remy观察到。

这也使业务分析师能够输入自己的数据，而无需依赖IT或数据工程师。这种领域特定数据是从AI模型中优化价值的关键。

"最终，所有企业都能访问相同的通用AI模型，"Remy指出。"差异化因素是他们应用的数据。无论是医疗数据还是个性化客户信息，真正的价值就在那里。"

同样重要的是，自愈管道成为可能。Remy解释："ETL管道经常中断，不是因为编写得不好，而是因为上游数据的变化。AI可以检测会影响管道的模式变化和映射问题，然后自动调整以维持数据流。"

超越批处理

传统数据仓库按批处理计划运行。它们定期处理数据，在事件和洞察之间产生延迟。因此，真正实时智能的目标仍然难以实现。

BigQuery使用AI通过始终在线的SQL处理为实时处理引擎提供动力。

"系统不是安排批处理作业，而是持续运行，不断监控传入数据，"Remy解释。"这就像有人始终在倾听新信息，而不是在设定的时间间隔检查消息。"

BigQuery的始终在线处理实现了真正的事件驱动洞察。来自物联网传感器、客户互动或金融市场的数据触发即时分析和行动。一个例子是广告中的动态定价，它依赖于立即响应信号以吸引和转化客户的能力。

内置可扩展性和治理

BigQuery的无服务器架构消除了可能破坏AI项目的基础设施管理难题。组织不需要容量规划或手动干预来处理需求激增。系统根据工作负载要求自动扩展。

"你只为使用的部分付费，而不是为闲置资源付费，"Remy指出。这种方法降低了前期成本，同时为不可预测的AI工作负载提供了必要的弹性。

内置治理通过划定的访问控制确保数据保护，保证安全协议得到执行。跨区域灾难恢复提供了连续运营和数据安全保护所需的冗余。

集成平台的力量

BigQuery最大的差异化因素之一是与Vertex AI（Google的AI开发平台）的原生集成。这消除了在不同环境之间移动数据的需要，这个过程不仅耗时而且带来安全风险。

"因为BigQuery和Vertex AI完全集成，你可以使用熟悉的SQL语言直接将生成式AI应用于数据，"Remy解释。"一切都在BigQuery内，因此开发速度大幅提升。"

这种集成也使AI访问民主化。数据专业人员可以在不学习Python等新编程语言的情况下利用AI能力。这让组织内更多人有机会直接使用AI。

该平台处理结构化和非结构化数据。这至关重要，因为90%的企业数据仍然是非结构化的。BigLake，Google的统一存储解决方案，充当数据湖和数据仓库功能之间的桥梁，支持Iceberg、Hudi和Delta Lake等开放格式，同时保持一致的治理和安全策略。

实际应用和效益

"最让我兴奋的是组织如何打破数据孤岛，获得信息的统一视图，"Remy说。"他们不仅在分析发生了什么；他们在预测接下来会发生什么，并实时采取行动。"

该平台已经在各行业实现了出色的用例。远程信息处理公司Geotab使用BigQuery和Vertex AI每天分析来自车辆的数十亿数据点，优化驾驶员安全、路线规划和可持续交通倡议。

医疗组织正在利用文档智能功能扫描医疗记录并提取关键要素，以改善患者护理。金融服务公司将结构化交易数据与新闻源等非结构化源相结合，以增强欺诈检测和风险评估。

为今天和明天构建AI基础设施

过去的数据平台创造了一个悖论：组织收集的数据越多，从中提取价值就越困难。使数据可用所需的大量准备工作使企业数据丰富但洞察贫乏。AI时代需要根本不同的方法。

使用AI改善将在共生关系中喂养其模型的数据质量是前进的道路。随着AI继续发展，这个基础对数据驱动的成功将变得更加关键。具有前瞻性的组织将从构建加速洞察时间的智能数据基础中获得回报。BigQuery现在就将这种竞争优势置于触手可及的范围内。