{"id":74959,"date":"2022-04-06T06:44:47","date_gmt":"2022-04-06T06:44:47","guid":{"rendered":"https:\/\/teknomers.com\/es\/data-cloud-summit-22-que-novedades-presenta-google-cloud\/"},"modified":"2022-04-06T06:45:02","modified_gmt":"2022-04-06T06:45:02","slug":"data-cloud-summit-22-que-novedades-presenta-google-cloud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teknomers.com\/es\/data-cloud-summit-22-que-novedades-presenta-google-cloud\/","title":{"rendered":"Data Cloud Summit 22′: \u00bfqu\u00e9 novedades presenta Google Cloud?"},"content":{"rendered":"


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Este 6 de abril de 2022 viene marcado por la nueva edici\u00f3n del Data Cloud Summit, una feria anual organizada por Google Cloud. Se organizan numerosas conferencias para dar a conocer algunas de las novedades desarrolladas por la filial de computaci\u00f3n en la nube de la firma Mountain View o para tratar determinados temas en torno a la gesti\u00f3n de datos.<\/p>\n

Actualizaciones, lanzamiento de avances de varias API y conjuntos de soluciones, asociaciones y colaboraciones: comentarios sobre las nuevas funciones presentadas por Google Cloud como parte de este evento.<\/p>\n

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Con BigLake, Google Cloud quiere unificar lagos de datos y almacenes de datos<\/h2>\n

La primera novedad anunciada por Google Cloud es la pr\u00f3xima llegada de Gran lago<\/strong>. Esta herramienta deber\u00eda permitir a las empresas gestionar mejor sus lagos de datos. Es un m\u00e9todo de almacenamiento que se puede utilizar para almacenar o manipular grandes cantidades de datos.<\/p>\n

En general, los lagos de datos se oponen a los almacenes de datos, que son m\u00e1s tradicionales y a\u00fan los utilizan muchas estructuras. Mientras que un almac\u00e9n de datos solo puede acomodar datos estructurados (predefinidos y formateados de acuerdo con una estructura precisa) para que puedan ser procesados \u200b\u200blo m\u00e1s r\u00e1pido posible, este no es el caso de los lagos de datos donde los datos pueden almacenarse sin formato para luego ser modelado de acuerdo con los deseos y necesidades del usuario, esto se denomina esquema de lectura.<\/p>\n

Sin embargo, la (mala) gesti\u00f3n y almacenamiento de datos en un data lake puede dar lugar a la creaci\u00f3n de silos: conjuntos de datos en bruto a los que solo tiene acceso una parte de la empresa (una unidad de negocio, un departamento de negocio, etc.), la el resto de la empresa no puede acceder a \u00e9l.<\/p>\n

Su acumulaci\u00f3n puede convertirse en un verdadero obst\u00e1culo para una empresa, ya que varias entidades pueden almacenar datos similares en el mismo lago de datos, creando as\u00ed dos silos id\u00e9nticos, lo que ocupa espacio en el entorno de almacenamiento, lo que en particular se traduce en costos de almacenamiento innecesarios. Tambi\u00e9n son un estorbo para la organizaci\u00f3n de una empresa, cada entidad primero debe darse cuenta de que no tiene acceso a ciertos datos presentes en el lago de datos y luego iniciar un proceso que le permita tener acceso a ellos y utilizarlos, lo cual es una verdadera p\u00e9rdida de tiempo.<\/p>\n

Con BigLake, Google Cloud ofrece una API que permite a las organizaciones unificar sus lagos de datos y almacenes de datos para analizar y administrar mejor sus datos sin preocuparse por su formato (en bruto o estructurado) o el m\u00e9todo de almacenamiento utilizado. Esta soluci\u00f3n se integrar\u00e1 con BigQuery, el software SaaS insignia de Google Cloud.<\/p>\n

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Como se\u00f1ala Sudhir Hasbe, director de gesti\u00f3n de producci\u00f3n de Google Cloud, “BigLake permite la unificaci\u00f3n de datos independientemente del formato de almacenamiento utilizado inicialmente”. Imagen: Nube de Google.<\/p>\n<\/div>\n

Spanner actualizado con la adici\u00f3n de la funcionalidad de secuencias de cambio de Spanner<\/h2>\n

Adem\u00e1s de BigLake, Google Cloud tambi\u00e9n incluye Secuencias de cambio de llave<\/strong>. Esta nueva actualizaci\u00f3n tambi\u00e9n deber\u00eda acabar con los l\u00edmites que impone la gesti\u00f3n de datos a los usuarios de Spanner, uno de los servicios de gesti\u00f3n y almacenamiento de datos de la filial de Google.<\/p>\n

Las empresas ahora podr\u00e1n monitorear los cambios en sus bases de datos en tiempo real para adaptarse m\u00e1s r\u00e1pidamente a estos cambios. Podr\u00e1n replicar los cambios realizados en Spanner a BigQuery para tener acceso a an\u00e1lisis en tiempo real o ver qu\u00e9 cambios se podr\u00edan realizar en caso de cambio.<\/p>\n

Actualizaci\u00f3n de Vertex AI Workbench: computaci\u00f3n en la nube para ayudar a desarrollar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico<\/h2>\n

Durante Google Cloud Next 2021, la firma de Mountain View anunci\u00f3 que actualizar\u00eda Banco de trabajo de IA de Vertex<\/strong> en los pr\u00f3ximos meses. Este es ahora el caso. El conjunto de soluciones para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico se optimiz\u00f3 para funcionar mejor con BigQuery, Serverless Spark y Dataproc.<\/p>\n

Seg\u00fan Google Cloud, Vertex AI permitir\u00e1 a los especialistas en inteligencia artificial dise\u00f1ar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico ” cinco veces m\u00e1s r\u00e1pido que los port\u00e1tiles tradicionales<\/em> “. Podr\u00e1n actualizar peri\u00f3dicamente sus modelos utilizando datos almacenados en la nube.<\/p>\n

Se traer\u00e1n nuevas funcionalidades gracias a la adici\u00f3n de Registro del modelo Vertex AI<\/strong>. Esta herramienta proporciona un repositorio para agregar, descubrir, usar y manipular modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, en particular para que los desarrolladores de modelos de IA puedan compartir m\u00e1s f\u00e1cilmente sus modelos con los desarrolladores de aplicaciones que deseen explotar estos algoritmos.<\/p>\n

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As\u00ed es como se ve Vertex AI Model Registry. Se presenta como una biblioteca de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico que se pueden agregar, eliminar, modificar o compartir con unos pocos clics. Imagen: Nube de Google.<\/p>\n<\/div>\n

Hojas conectadas para Looker: uso de datos para optimizar la toma de decisiones<\/h2>\n

Looker es una plataforma de inteligencia empresarial y computaci\u00f3n para la toma de decisiones que permite a sus usuarios explotar los datos para mejorar la productividad o traer un viento de innovaci\u00f3n dentro de una empresa gracias a una toma de decisiones efectiva.<\/p>\n

Google Cloud anuncia el lanzamiento de Connected Sheets, una herramienta que ofrece la posibilidad de acceder a los modelos de datos de Looker en Data Studio (una soluci\u00f3n que permite crear cuadros de mando e informes informativos gracias a los datos) o en Google Sheets (la hoja de c\u00e1lculo de Google). El objetivo seg\u00fan Google Cloud es garantizar que ” Los usuarios de Looker pueden acceder m\u00e1s f\u00e1cilmente a informaci\u00f3n basada en datos para impulsar la innovaci\u00f3n y tomar decisiones basadas en datos unificando todas las herramientas necesarias para hacerlo.<\/em> “.<\/p>\n

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Con Hojas conectadas, ser\u00e1 posible acceder a todas las funciones de Looker directamente desde una hoja de c\u00e1lculo de Hojas de c\u00e1lculo de Google. Connected Sheets permite as\u00ed unificar el uso de Looker y la hoja de c\u00e1lculo para una mejor visualizaci\u00f3n de los datos. Imagen: Nube de Google.<\/p>\n<\/div>\n

The Data Cloud Alliance: un grupo de trabajo para facilitar el acceso a la gesti\u00f3n de datos para todos<\/h2>\n

Para Gerrit Kazmaier, vicepresidente de an\u00e1lisis de datos y bases de datos de Google Cloud, “los datos son la base com\u00fan de todas las transformaciones digitales”. Junto con varios proveedores de la nube y administradores de datos, Google Cloud est\u00e1 detr\u00e1s de la iniciativa Data Cloud Alliance. Incluye Confluent, Databricks que anunci\u00f3 el a\u00f1o pasado invertir en low-code\/no-code, Dataiku, Deloitte, Elastic, Fivetran, MongoDB, Neo4j, Redis y Starbust.<\/p>\n

El objetivo principal de este grupo ser\u00e1 resolver, juntos, los desaf\u00edos modernos relacionados con la transformaci\u00f3n digital comprometi\u00e9ndose a hacer que la gesti\u00f3n de datos sea m\u00e1s accesible, utilizando varias y variadas plataformas, sistemas y tecnolog\u00edas (infraestructura dedicada, creaci\u00f3n de API y soporte de integraci\u00f3n de datos) . Todos los miembros de esta alianza trabajar\u00e1n juntos para reducir la complejidad asociada con el gobierno de datos.<\/p>\n

Con la pr\u00f3xima llegada de todas estas nuevas funciones, Google Cloud muestra sus ambiciones al ofrecer soluciones y actualizaciones variadas y cada vez m\u00e1s eficientes, lo que permite mejorar la vida diaria de las empresas mediante el uso de datos y computaci\u00f3n en la nube.<\/p>\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, varias estructuras se han asociado con Google Cloud para otorgar un papel m\u00e1s destacado a la nube y los datos en la transformaci\u00f3n de su negocio. Este fue el caso de Renault, con el fin de digitalizar su cadena de suministro, Twitter, YouTube o Lydia. M\u00e1s recientemente, Jap\u00f3n, en su deseo de crear una plataforma \u00fanica que re\u00fana todos los servicios gubernamentales, recurri\u00f3 a la rama en la nube de Google.<\/p>\n<\/div>\n


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