Consultoría GCP para organizaciones que ejecutan analítica avanzada y cargas de trabajo de AI, combinando BigQuery, Vertex AI y Dataflow para plataformas de datos inteligentes.
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Las organizaciones modernas necesitan cada vez más tanto analítica avanzada como capacidades de AI en una plataforma unificada. Google Cloud combina de forma única el poder analítico de BigQuery con las capacidades de ML de Vertex AI, lo que le permite pasar del análisis de datos exploratorio a modelos de ML en producción sin mover datos entre sistemas. Nuestros consultores diseñan entornos GCP donde las cargas de trabajo de analítica e AI se complementan entre sí, compartiendo la infraestructura de datos mientras mantienen un escalado independiente.
Combinamos BigQuery para analítica, Vertex AI para la gestión del ciclo de vida de ML, Dataflow para ingeniería de características, Cloud Composer para orquestación y Pub/Sub para el procesamiento de eventos en tiempo real. Esta pila integrada permite a las organizaciones pasar sin problemas de la exploración de datos a la AI en producción sin rediseñar su infraestructura.
Este servicio está dirigido a organizaciones que han superado la analítica básica y desean integrar AI en sus flujos de trabajo de datos — empresas que construyen motores de recomendación, sistemas de detección de fraude, modelos de previsión de demanda o predicciones de abandono de clientes. Si necesita analítica que no solo informe sobre el pasado sino que prediga el futuro, nuestra consultoría GCP hace que esa transición sea fluida.
Evaluar la madurez actual de la analítica, la preparación para la AI, la calidad de los datos e identificar casos de uso de alto valor para capacidades predictivas.
Diseñar una arquitectura unificada de datos e AI con capas de datos compartidas, almacenes de características e infraestructura de servicio de modelos.
Desplegar pipelines de analítica, configurar entornos de Vertex AI, construir modelos de ML iniciales e integrar con flujos de trabajo existentes.
Mejorar la precisión del modelo, reducir la latencia de inferencia, optimizar los costos de cómputo y expandir la cobertura de analítica.
Monitorear el rendimiento del modelo, detectar la deriva de datos, mantener la fiabilidad del pipeline y escalar las capacidades de AI con el tiempo.
Permítanos diseñar una plataforma GCP donde sus cargas de trabajo de analítica e AI compartan infraestructura y se potencien mutuamente.
MicrocosmWorks recomienda BigQuery para almacenamiento de datos, Vertex AI para operaciones de ML, Looker para paneles de BI, Dataflow para ETL, e instancias de TPU o GPU en GKE para el entrenamiento de modelos personalizados, creando pipelines integrados de análisis a IA.
La consultoría de análisis de GCP e IA está disponible a $25-$50/hora, cubriendo el diseño de plataformas de análisis de BigQuery, el desarrollo de pipelines de Vertex AI y la implementación de dashboards de Looker.
Sí, MicrocosmWorks implementa Vertex AI Feature Store para la gestión centralizada de características, lo que permite el cálculo consistente de características tanto para análisis por lotes en BigQuery como para el servicio de modelos en tiempo real, con monitoreo de características y detección de deriva.
Absolutamente. Implementamos Looker con modelos LookML sobre BigQuery, diseñando capas semánticas que permiten análisis de autoservicio, paneles incrustados y exploración de datos gobernada para los equipos de negocio de toda su organización.
Configuramos pods de TPU en GCP para el entrenamiento distribuido de modelos grandes utilizando JAX o TensorFlow, optimizamos las canalizaciones de datos con tf.data para mantener las TPU alimentadas, e implementamos la programación de slices de TPU para maximizar la utilización mientras controlamos los costos.