Google запустил Agentic Data Cloud, обеспечивающий новые возможности для AI-агентов. Это важно для бизнеса, стремящегося к автоматизации анализа этих и принятию решений на основе AI.
Контекст: изменяющаяся парадигма данных
Традиционные data-стеки были созданы для поддержки человеческих запросов и отчетности. Однако с ростом числа автономных AI-агентов, ожидающих от систем этих активных действий, старые архитектуры становятся недостаточными. И это не просто теоретическая проблема: согласно исследованиям, использование AI в бизнесе увеличивается на 60% ежегодно, и компании стремятся к масштабируемым решениям.
Технические детали Agentic Data Cloud
Agentic Data Cloud основывается на трех ключевых компонентах: Knowledge Catalog, cross-cloud lakehouse и Data Agent Kit. Knowledge Catalog автоматизирует управление метаданными и интерпретацию логики бизнеса, избавляя предприятия от необходимости вручную настраивать данные. Этот инструмент охватывает BigQuery, Spanner и AlloyDB по умолчанию и интегрируется с каталогами сторонних разработчиков, такими как Collibra и Atlan.
Кросс-клауд lakehouse позволяет выполнять запросы из BigQuery к таблицам Iceberg, хранящимся на Amazon S3, без дополнительных издержек на вывод данных. Это значит, что компании могут использовать все возможные AI-функции BigQuery с данными, находящимися в других облаках.
Переход от анализа к действию
По словам Андни Гутманса, вице-президента Google Cloud, "архитектура этих должна измениться". Переход от реактивного анализа к проактивным действиям AI требует новой инфраструктуры, чтобы AI мог использовать как структурированные, так и неструктурированные данные. В агентной модели эти становятся активом, а не просто информацией для отчетов.
Практические выводы для бизнеса
Для компаний это означает возможность быстрой адаптации к изменениям рынка. Внедрение Agentic Data Cloud позволит сократить время на анализ и принятие решений до нескольких минут, что, в свою очередь, может существенно повысить конкурентоспособность. Например, компании, работающие в сферах розничной торговли и финансов, могут немедленно реагировать на изменение потребительских предпочтений.
Следующий шаг — оценка реального влияния Agentic Data Cloud на бизнес-процессы. Google ожидает, что новая архитектура поможет большим компаниям существенно упростить доступ к этим и активировать их с помощью AI всего за несколько кликов.