– El modelado de datos en lagos o almacenes de datos complejos puede llevar mucho tiempo y ser propenso a errores
– Los modelos de datos flexibles y adaptables son cruciales para satisfacer los requisitos empresariales en evolución.
– Los LLM multimodales pueden automatizar la generación de diseños de esquemas en BigQuery, simplificando el proceso de modelado de datos.
El modelado de datos en estructuras de datos jerárquicas complejas de diversas fuentes puede llevar mucho tiempo y ser propenso a errores. Para adaptarse eficientemente a las necesidades empresariales en evolución, los modelos de datos flexibles y adaptables son cruciales. Esto requiere tecnologías avanzadas, personal capacitado y metodologías sólidas. La IA generativa, en particular los modelos de lenguajes grandes (LLM) multimodales, puede analizar diversos tipos de datos y sugerir o generar automáticamente diseños de esquemas, simplificando la implementación del modelo de datos y permitiendo a los desarrolladores centrarse en tareas de alto valor.
Al utilizar LLM multimodales en BigQuery, se pueden generar esquemas de bases de datos con facilidad. Al tomar ejemplos del mundo real de diagramas de relación entre entidades y lenguajes de definición de datos, se puede seguir un proceso de tres pasos para crear un esquema de base de datos. Data Beans, una plataforma SaaS ficticia para vender café, utiliza modelos de inteligencia artificial de BigQuery y Google, como Gemini Vision Pro 1.0, para integrar datos no estructurados con datos estructurados.
El primer paso es crear un diagrama de relaciones entre entidades que incluya relaciones de clave primaria y externa. Este diagrama sirve como entrada para el modelo Gemini Vision Pro 1.0, lo que permite la creación de DDL de BigQuery relevantes. Al aprovechar las tecnologías avanzadas y las herramientas impulsadas por la IA, las organizaciones pueden optimizar el proceso de modelado de datos y centrarse en aprovechar los conocimientos para impulsar el crecimiento y la innovación empresarial.
