L’année dernière a été une grande année pour les données analytiques et l’apprentissage machine en nuage. Deux des plus grands acteurs, Microsoft et Databricks, ont entièrement repensé leurs plateformes, le premier lançant également des produits. Google, qui est comme on s’y attend un grand acteur du marché des données analytiques en nuage, a remporté des contrats auprès de Walmart, HSBC, Vodafone et Home Depot, entre autres, ces dernières années, détrônant parfois des systèmes de gestion de données d’entreprise établis sur site de sociétés telles que Teradata. En termes de nouvelles technologies, Google a ajouté et ajusté sa gamme en 2023 plutôt que de faire les annonces importantes que nous avons vues de la part de Microsoft et Databricks. Le data warehouse de Google, BigQuery, a eu droit à un scale-up automatique et à un stockage compressé, ainsi qu’à un plus large choix et une plus grande flexibilité en termes de configuration des fonctionnalités en fonction des différents types de charges de travail. Les clients ont également pu mélanger les versions Standard, Enterprise et Enterprise Plus pour obtenir le rapport qualité-prix souhaité par type de charge de travail. Les BigQuery Data Clean Rooms ont permis le partage et le matching de jeux de données entre différentes organisations tout en respectant la vie privée des utilisateurs et en garantissant la sécurité des données. Avec AlloyDB Omni, Google propose des services de base de données compatibles avec PostgreSQL qui fonctionnent avec les autres fournisseurs de services en nuage, les ordinateurs portables sur site et les développeurs. Il inclut une série d’outils d’automatisation pour aider à la migration depuis des systèmes de base de données plus anciens et établis, tels qu’Oracle ou IBM Db2. Mais en termes de plateforme de données, où les principaux acteurs offrent des structures et des charges de travail non structurées pour le business intelligence, les analyses et l’apprentissage machine à partir d’un seul endroit, adoptant le suspect « lakehouse » terminology, Google dispose déjà de ce dont il a besoin pour se mesurer à ses concurrents, Gerrit Kazmaier, veep et directeur général du Google data analytics, le déclare à The Register.
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