Google Cloud optimiert Datenpipelines mit KI-Agenten für Automatisierung und Effizienz

Google Cloud hat eine Rei­he von KI-Agen­ten einge­führt, um die Daten­vor­bere­itung und ‑ver­ar­beitung zu automa­tisieren und so die Effizienz von Daten­pipelines zu steigern. Zu den neuen Tools gehören¹Google Cloud’s data agents promise to end the 80% toil prob­lem plagu­ing enter­prise data teams:

• Data Engi­neer­ing Agent in Big­Query: Erstellt kom­plexe Daten­pipelines mith­il­fe natür­lich­er Sprache. Es kann Dat­en aus Cloud-Spe­ich­ern ein­le­sen, Trans­for­ma­tio­nen anwen­den, Qual­ität­sprü­fun­gen durch­führen und SQL- sowie Python-Skripte automa­tisch schreiben.
• Data Sci­ence Agent: Wan­delt Note­books in intel­li­gente Arbeits­bere­iche um, die maschinelle Lern-Work­flows autonom durch­führen kön­nen.
• Con­ver­sa­tion­al Ana­lyt­ics Agent: Ver­fügt jet­zt über einen Code Inter­preter, der fort­geschrit­tene Python-Analy­sen für Geschäft­san­wen­der ermöglicht.

Hauptvorteile:

• Automa­tisierung: Reduziert den Aufwand bei der Daten­vor­bere­itung erhe­blich, indem kom­plexe Work­flows durch KI automa­tisiert wer­den.
• Flex­i­bil­ität: Inge­nieure kön­nen den gener­ierten Code ein­se­hen, anpassen und die Agen­ten als kol­lab­o­ra­tive Part­ner betra­cht­en.
• API-Ver­füg­barkeit: Google bietet APIs an, die Drit­tan­bi­eter in ihre eige­nen Tools inte­gri­eren kön­nen, um maßgeschnei­derte Lösun­gen zu entwick­eln.

Bedeu­tung für Unternehmen:

• Zeit­ef­fizienz: Schnellere Erken­nt­nisse durch automa­tisierte Work­flows.
• Wet­tbe­werb­svorteil: Frühzeit­ige Ein­führung von KI-gestützten Daten­op­er­a­tio­nen.
• Gov­er­nance: Unternehmen soll­ten Kon­troll- und Auf­sichtsmech­a­nis­men entwick­eln, um autonome Agen­ten effek­tiv einzuset­zen.

Google posi­tion­iert sich mit sein­er offe­nen API-Strate­gie als Vor­re­it­er für erweit­er­bare, agen­ten­basierte Daten­ver­ar­beitungslö­sun­gen.