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Com IA, Google quer unificar dados para Analytics em ‘malha’ inteligente

Durante Data Cloud Summit, Google Cloud anuncia três serviços que prometem nova abordagem para obter Analytics em tempo real

Marcelo Gimenes Vieira

26/05/2021 às 10h00

Google
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Legenda: Adobe Stock

As três novas soluções do portfólio de gerenciamento e análise de dados anunciadas pela divisão de nuvem do Google nesta quarta (26) têm um objetivo comum: reduzir o trabalho de lidar com a imensa quantidade de dados armazenados pelas empresas em diferentes sistemas e bases de dados. E a chave para capturar informações em tempo real de tantas fontes está na inteligência artificial (IA) e no aprendizado de máquinas (Machine Learning, ou ML).

“São produtos que mudam fundamentalmente a forma como nos organizamos sobre dados”, disse o Gerrit Kazmaier, vice-presidente do Google Cloud para Database, Data Analytics e da Looker (empresa de software comprada pelo Google em 2019 e especialista em dados), durante coletiva de imprensa em que adiantou lançamentos do Data Cloud Summit, evento virtual da empresa. “Significa que áreas onde os dados estão agora serão conectadas através de um ciclo, tornando tudo mais simples.”

São três serviços: Dataplex, Datastream e Analytics Hub, todos disponíveis em modo “preview” nos EUA e outras regiões a partir do anúncio – mas ainda não no Brasil, embora o Google Cloud prometa lançamento mundial em breve.

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“Acreditamos que as organizações têm o direito de armazenar dados da forma que preferirem e ainda assim mantê-los acessíveis sem comprometer a segurança”, resumiu Irina Farqood, diretora de gerenciamento de produtos e de Data Analytics do Google Cloud.

O princípio por trás dos três é o mesmo: dispensar silos de dados para alimentar sistemas analíticos e usar soluções capazes de capturar esses dados de forma segura, mesmo espalhados através de bases de dados, datalakes e warehouses em ambientes multi-cloud ou on-premises, e obedecendo regras distintas de governança.

Segundo os executivos do Google, a TI das empresas têm dificuldade para integrar dados em tempo real para ajudar nos processos de tomada de decisões. E os lançamentos trazem uma abordagem mais abrangente e que envolve todo o ciclo de vida dos dados, desde os sistemas que executam os negócios da empresa até a ponta, em que as ferramentas de Analytics prevêem e automatizam atividades.

“[Os serviços anunciados] permitem quebrar os silos da organização e tornar os dados mais acessíveis”, disse Debanjan Saha, gerente geral e vice-presidente de engenharia de Data Analytics do Google Cloud.

Três anúncios

O primeiro serviço detalhado pelo Google na coletiva de imprensa pré-Summit foi o Dataplex, que a empresa define como uma malha inteligente de dados que oferece uma experiência de Analytics integrada. A solução promete realizar a gestão, integrar e analisar dados em escala com segurança e forma automatizada.

A inteligência de dados “embutida” no produto promete que as empresas gastem menos tempo destrinchando complexidades da infraestrutura e se concentrem em usar os dados para atingir resultados.

“Analytics e BI estão crescendo exponencialmente e precisam acessar dado em várias ferramentas. É uma dor de cabeça constante [lidar] com dados duplicados e ter que criar processos para rastrear tudo”, explicou Irina Farqood. “Vamos conectar o tecido em volta do dado para que o cliente não precise mais fazer isso.”

Já o Datastream é um serviço de Change Data Capture (CDC) e replicação de dados em tempo real. Ele promete aos clientes facilidade para aproveitar fluxos de dados de bases Oracle e MySQL em serviços do Google como o BigQuery, o Cloud SQL para PostgreSQL, o Cloud Storage e o Cloud Spanner.

A solução promete potencializar análises em tempo real fazendo a replicação de bases de dados e arquiteturas orientadas a eventos.

Por último vem o Analytics Hub, recurso que dá às empresas a possiblidade de criar, organizar e gerenciar análises também em tempo real. Os usuários podem, segundo o Google Cloud, compartilhar dados e insights, incluindo dashboards dinâmicos e modelos de ML para dentro e para fora da organização.

É possível combinar conjuntos de dados corporativos com dados comerciais, da indústria ou públicos.