GCPにおける分析およびAIワークロード

現代の組織は、統一されたプラットフォーム上で高度な分析およびAIの両方の機能をますます必要としています。Google Cloudは、BigQueryの分析能力とVertex AIのML機能を独自に組み合わせることで、システム間でデータを移動することなく、探索的データ分析から本番環境のMLモデルへと移行できます。当社のコンサルタントは、分析およびAIワークロードが相互に補完し合い、独立したスケーリングを維持しながらデータインフラストラクチャを共有するGCP環境を設計します。

• 統合データ＆AIプラットフォーム — BigQueryの分析機能とVertex AIが同じデータ基盤を共有し、サイロを解消するアーキテクチャを設計します。
• BigQuery ML — SQLを使用してBigQuery内で直接MLモデルを構築およびデプロイし、アナリストがデータサイエンスの専門知識なしに予測モデルを作成できるようにします。
• 特徴量エンジニアリング — バッチ分析とリアルタイムML推論の両方に機能する特徴量ストアと変換パイプラインを設計します。
• 予測分析 — GCPの統合AIサービスを使用して、予測、異常検出、レコメンデーションシステムを実装します。
• リアルタイムスコアリング — ストリーミング分析と統合された低レイテンシの推論エンドポイントをデプロイし、リアルタイムの意思決定を可能にします。
• AutoMLおよびカスタムモデル — 迅速な実験のためにAutoMLを使用する場合と、特殊なワークロードのためにカスタムモデルトレーニングを使用する場合についてチームを導きます。

分析にはBigQueryを、MLライフサイクル管理にはVertex AIを、特徴量エンジニアリングにはDataflowを、オーケストレーションにはCloud Composerを、リアルタイムイベント処理にはPub/Subを組み合わせています。この統合されたスタックにより、組織はインフラストラクチャを再構築することなく、データ探索から本番環境のAIへとシームレスに移行できます。

このサービスは、基本的な分析能力を超え、AIをデータワークフローに組み込みたい組織を対象としています。レコメンデーションエンジン、不正検出システム、需要予測モデル、または顧客離反予測を構築する企業などです。過去を報告するだけでなく未来を予測する分析が必要な場合、当社のGCPコンサルティングはその移行を円滑にします。