Google, sql ile makine öğrenimini basitleştirir

Google, şirketin petabayt (PB) ölçekli bulut veritabanı önerisi olan Google BigQuery'e makine öğrenmesi (ML) yetenekleri ekledi. Şimdi BigQuery ML olarak adlandırılan yeni sürüm, öngörülü analitik için ML modelleri oluşturmak ve dağıtmak için basit Structured Query Language (SQL) ifadelerini kullanmanızı sağlar.

Bu sadece Google'ı kullanan veri bilimcileri için iyi bir haber değil. Aynı zamanda, veri analitiği yeteneklerini geliştirmekle ilgilenen işletme operatörleri için de iyidir, çünkü bulut üzerinden bu karmaşıklığı sağlayabilen küçük bir tedarikçi listesine bir tane daha etkili bir rakip ekler. En bilinen diğer iki isim Amazon'un İlişkisel Veri Tabanı Hizmeti ve Microsoft'un Azure SQL'sidir ve en son bulut veri tabanı hizmeti toplamasında daha fazla bulabilirsiniz.

Tüm veri ürün satıcıları ve alıcılarının ağları her zaman beceri açığı olmuştur. Bu, ML ve tahmine dayalı analitik ile ilgilenenler için özellikle doğruydu, çünkü bu disiplinler sıklıkla yeni teknolojiler ve sorgulama dilleri bilgisi gerektirir.

Google Cloud Ürün Yönetimi Direktörü Sudhir Hasbe, "Her veri bilimcisi için, verilerle çalışan ve çoğu SQL kullanan yüzlerce analist var." Bir veri analistleri ordusunun gücünün çok az sayıda ve çok çalışan veri bilimcileri tarafından yaratılan darboğazdan çıkarılması durumunda bir şeyler vermek zorunda kaldı.

Google’ın bu ikileme yanıtı dikkate değer bir şey değil. ML sıcak bir trend ve her yerde her çeşit üründe görünmekle birlikte, yine de kesin olarak veri bilimci bölgesi. Pek çok satıcı, teknolojiyi basitleştirmeye yöneldi, ancak çirkin gerçek şu ki, onu çok basitleştirebilirsiniz ve insan nüfusunun yüzde 99'undan fazlasının kullanması hala çok zor. Yine de, onu kullanabilmemiz gerekiyor, çünkü ML daha fazlasını yapabilir ve bir grup süper zeki insandan daha hızlı yapabilir.

Google, Google BigQuery’e ML ekliyor, böylece verilere daha yakın oturuyor. Veri analizleri kaynakta yapılabildiğinden, uygulama, ML yeteneklerini geleneksel ML modellerine göre daha hızlı getirecektir. Artık beta sürümünde BigQuery ML, analistlerin (ve veri bilim adamlarının) satışları tahmin etme ve depolanan verilerin üzerine doğrudan müşteri segmentleri oluşturma gibi öngörücü analitik çalıştırmalarını sağlar. Bu tek başına saygın ve dikkate değer bir yükseltmedir.

Bununla birlikte, Google, veri analistlerinin ML modelleri oluşturmak ve dağıtmak için basit SQL ifadeleri kullanmasına olanak sağlayan bir yetenek ekleyerek daha da ileri gitti. Şu anda, en yaygın kullanılan iki model olduğu için, öngörücü analiz için seçenekler doğrusal regresyon ve lojistik regresyon modelleridir.

İşte Google’ın veri analistlerinin bu yeteneği nasıl kullanacağını göstermek için sağladığı bir örnek:

Google, Hasbe'ye göre zaman içinde bu özelliğe daha fazla ML seçeneği eklemeyi planlıyor. “İlk önce en faydalı olanları sağlayabilmemiz için hangi modelleri eklememizi istediklerinden müşterilerimizden haber almamız gerekiyor” dedi.

Ek Google BigQuery Yükseltmeleri

ML'den sonra önemli bir yükseltme listesine girme, kümeleme yeteneği, BigQuery Coğrafi Bilgi Sistemleri (BigQuery GIS), yeni bir Google Sheets veri konektörü ve yeni bir Google Sheets veri konektörüdür.

Kümeleme aynı zamanda beta aşamasındadır ve benzer küme anahtarlarına sahip satırları birbirine bağlayan bir veri optimizasyon hareketinde kümelenmiş tabloların oluşturulmasını sağlar. Bu, performansı iyileştirdiği ve Google BigQuery'nin kullanıcıyı yalnızca tüm tablo veya bölüm yerine taranan veriler için ücretlendirmesini sağladığı için maliyetleri düşürür.

BigQuery GIS şu anda alfa'da ve coğrafi veri analizi için kullanılıyor. Google Cloud ekibi BigQuery GIS'i oluşturmak için Google Earth Engine ile ortaklık yaparken, kendi coğrafi verilerinizi tabloya getirmelisiniz. Bu, bağlı otomobil sistemleri, Nesnelerin İnterneti (IoT), üretim, perakende, akıllı şehirler ve telematik gibi birçok sektörde ve genelinde bir sorun değildir. Tabii ki, Çevre Koruma Ajansı'ndan (EPA) ve Ulusal Mekansal İstihbarat Ajansından Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi'ne (NOAA) ve tüm askeri şubelere kadar çeşitli devlet kurumlarından bahsetmiyorum bile.

BigQuery GIS, artık Google Earth Engine ve Google Maps gibi çeşitli ürünlerle bir milyardan fazla kullanıcısı olan S2 kitaplığını kullanıyor. Daha fazla mekansal verilere ihtiyacınız varsa, o zaman federal hükümet GeoPlatform'da büyük miktarda paylaşıyor.

Yeni bir Google Sheets veri bağlayıcısı, günlük kullanım için çok pratik olduğu için birçok veri analistini memnun edecektir. Google BigQuery’e Google E-Tablolar’dan (e-tablo programı) erişebilir ve birleşik bir işbirliği, veri görselleştirme ve doğal dil sorgulama aracı olan Explore gibi Google E-Tablolar’ı kullanabilirsiniz.

Google BigQuery şimdi beta olarak da yeni bir kullanıcı arayüzüne (UI) sahip. En ilginç unsurlardan biri, Google Data Studio'nun desteklediği tek tıklamayla görselleştirme işlevidir. Her şeyden önce, zaten şık bir hizmet için büyük bir yükseltme turu olduğunu söyledi. Bu güncellemeler, PCMag'in Servis Olarak Veri Tabanı (DBaaS) çözüm incelemelerinin bir sonraki turunda, hatalar giderildikten ve ürünler ilgili alfa ve beta durumlarının ötesine taşındıktan sonra test edilecektir.

PCMag EIC Dan Costa verilerin geleceğini tartışıyor: