BigQuery ML: como usar o BigQuery em machine learning

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BigQuery ML: como usar o BigQuery em machine learning

O Google BigQuery ML é uma solução Big Data do Google Cloud para as decisões que exigem uma análise extensa de dados. O sistema é baseado na nuvem e permite consultas muito mais rápidas e completas, além de permitir diversas integrações com ferramentas de Business Intelligence e aplicativos do Google. Em suma, é uma solução de armazenamento de dados em várias nuvens sem servidor, altamente escalonável e econômico, projetado para agilizar seus negócios.

Mas como BigQuery ML pode ser usado em machine learning? Neste artigo você vai descobrir isso e mais algumas dicas que podem facilitar sua vida. Confira a seguir!

Entenda o BigQuery ML

O BigQuery ML é uma ferramenta que permite usar consultas SQL padrão para criar e executar modelos de machine learning no BigQuery. O sistema agiliza o processo de desenvolvimento, eliminando a necessidade de movimentação de dados. Além disso, também permite que os profissionais de SQL utilizem ferramentas e habilidades SQL existentes para criarem modelos. 

A funcionalidade do BigQuery ML pode ser utilizada com o console do Google Cloud, a ferramenta de linha de comando bq, a API REST do BigQuery e também com uma ferramenta externa, como uma plataforma de inteligência empresarial ou até mesmo um notebook Jupyter. 

Como usar o BigQuery em machine learning

Fazer uma análise eficiente de dados utilizando machine learning exige uma programação detalhada e amplo conhecimento em ML, como Python, Scala ou Java. Além disso, é necessário utilizar um banco de dados como SQL Server ou um ambiente de Big Data. Outro desafio que encontramos no caminho é a necessidade de conhecer programação e ciência de dados, algo que  não é tão comum entre os profissionais que trabalham com SQL. 

Por outro lado, o BigQuery ML surgiu como uma solução para este tipo de problema. A ferramenta ajuda na criação e implementação de modelos de aprendizado de máquina. Como vantagem não há mais a necessidade de treinamentos para certos tipos de modelos e para a implementação de serviços analíticos preditivos. Com isso, também é possível otimizar o tempo. 

Para se ter ideia, é possível usar o BigQuery ML para criar insights preciosos e utilizá-los em estratégias de marketing. Por exemplo, a ferramenta consegue cruzar informações de dados referente ao comportamento do cliente e recomendar produtos, criando experiências personalizadas para ele. Além disso, é possível identificar se um cliente irá ou não efetuar a compra utilizando modelo de regressão logística binária para fazer essa classificação.

Vantagens do BigQuery ML

O BigQuery ML é uma ferramenta que oferece inúmeras vantagens se comparado com outras ferramentas que utilizam machine learning. 

Facilita o acesso ao machine learning

O BigQuery ML é uma solução que deixa o acesso ao machine learning de maneira muito mais fácil para os principais usuários do armazenamento de dados. Com a ferramenta, os analistas de dados conseguem criar e executar modelos utilizando ferramentas e planilhas de inteligência empresarial já existentes. Isso também permite que a tomada de decisão do negócio seja orientada pela análise preditiva feita pela ferramenta. 

Exclui a necessidade de programação com outras linguagens

Os modelos podem ser treinados e acessados diretamente no BigQuery usando apenas o SQL. Essa funcionalidade exclui a necessidade de programação com outras linguagens, como por exemplo, Python ou Java.

Acelera o processo de desenvolvimento e inovação

O BigQuery ML é capaz de deixar o processo de desenvolvimento e inovação do modelo mais ágil. Desta forma, é possível eliminar a necessidade de exportar dados do local de armazenamento de informações. Em vez disso, o BigQuery ML traz o machine learning para os dados. 

Modelos compatíveis

O BigQuery ML é compatível com variados modelos de aprendizado da máquina, como por exemplo:

  • Regressão linear;
  • Regressão logística Binária;
  • Árvore otimizada;
  • Rede neural profunda;
  • Tabelas do AutoML;
  • Série temporal;
  • Regressão logística multiclasse;
  • Fatoração de matrizes;
  • Clustering k-means;
  • Importação de modelo do Tensor Flow.

Gostou das dicas? Que tal começar a usar o BigQuery ML para criar modelos preditivos para o seu negócio? Aproveite e leia também “Como obter uma análise assertiva do Big Data com a ajuda do BigQuery?”

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