A era da IA exige dados de alta qualidade. No entanto, a maioria das empresas enfrenta o mesmo desafio: informações críticas espalhadas em silos de dados na AWS, Azure e GCP, elevando custos de migração e atrasando projetos.
A solução não está em forçar a movimentação de todas as informações, mas sim em unificá-las em um hub de dados central, garantindo total visibilidade, ao mesmo tempo que aproveita os inúmeros benefícios de uma estratégia multicloud.
Neste artigo, explicamos como o BigQuery Omni permite consolidar, limpar e governar todas as suas fontes de dados sem movê-las, criando o Data Lakehouse perfeito para treinar, implantar e monitorar qualquer modelo de Machine Learning.
Boa leitura!
Por que a unificação de dados é fundamental na gestão multicloud?
A gestão multicloud traz benefícios inegáveis em termos de resiliência operacional e escolha de serviços, mas também apresenta uma complexidade que, se não for bem administrada, pode drenar recursos e tempo.
Isso porque, para treinar um modelo de Machine Learning que realmente gere insights de valor, você precisa de uma perspectiva holística, o que se torna muito mais difícil quando as informações críticas estão presas em ambientes diferentes.
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O BigQuery Omni representa a vanguarda em análise de dados distribuídos, garantindo que a IA e o ML atinjam seu máximo potencial em ambientes multicloud, ao evitar que os modelos sejam treinados com dados incompletos ou defasados.
Principais benefícios do BigQuery Omni
Como mencionamos anteriormente, a extensão Omni transforma o BigQuery em um hub de dados central, permitindo que você execute consultas analíticas sobre dados que residem no Amazon S3 (AWS) e no Azure Blob Storage (Azure), sem a necessidade de movê-los fisicamente para o Google Cloud Platform (GCP). Isso garante:
- Análise in-place: O motor de compute do BigQuery é executado dentro da nuvem onde o dado está armazenado, utilizando a tecnologia Anthos. Isso elimina o custo de transferência de dados e, mais importante, reduz a latência, garantindo que suas análises e modelos sejam baseados nas informações mais atuais.
- Experiência unificada: Você utiliza a mesma interface, o mesmo SQL padrão (GoogleSQL) e as mesmas ferramentas de segurança do BigQuery, independente de onde o dado está. Sua equipe de Data Science trabalha com um dataset unificado e limpo, pronto para o treinamento.
- Arquitetura serverless: Assim como o BigQuery, o Omni é totalmente serverless. O Google gerencia os clusters de computação, liberando sua equipe de TI da complexidade de provisionamento e manutenção de infraestrutura multicloud.
Ao adotar essa abordagem, você consolida, limpa e governa suas fontes de dados de múltiplas nuvens, criando o Data Lakehouse multicloud definitivo e ideal para qualquer iniciativa de Inteligência Artificial.
Dedalus e GCP: Segurança e conformidade para IA responsável
Ter um hub de dados unificado é o primeiro passo, mas para que ele sirva de base para uma IA responsável e em conformidade com a LGPD e a GDPR, é essencial contar com uma arquitetura sólida de governança e segurança.
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É aqui que a Dedalus, como parceiro Premier do Google Cloud, entra em ação. Nossos especialistas não apenas implementam a tecnologia, mas preparam a arquitetura de dados para o ML, garantindo que seu data lakehouse multicloud seja:
- Seguro por design: Implementamos a camada de segurança e controle de acesso granular que o BigQuery oferece, garantindo que apenas usuários autorizados possam acessar dados sensíveis, mesmo que eles estejam em outra nuvem.
- Conforme com regulamentações: Desenvolvemos estratégias de anonimização, pseudonimização e mascaramento de dados dentro do BigQuery, garantindo que o dataset utilizado para treinar modelos esteja em total conformidade legal.
- Governável: Implementamos ferramentas de governança de dados para catalogar, limpar e rastrear a linhagem dos dados (data lineage). Um modelo de ML é tão bom quanto o dado que o treinou, e a governança assegura a qualidade e a rastreabilidade necessárias.
Como a Dedalus otimiza a criação de IA com BQML e Vertex AI?
Com o hub de dados limpo e governado, a Dedalus capacita o seu negócio a escolher o melhor caminho para o desenvolvimento de modelos, seja ele nativo no BigQuery ou através da plataforma unificada do Google Cloud.
1. Modelos nativos com BQML
Permite a criação e o treinamento de modelos de Machine Learning (como regressão, classificação ou séries temporais) pela equipe de analistas e cientistas de dados, usando apenas comandos SQL e sem precisar mover dados para um ambiente externo.
Assim, é possível treinar, em minutos, um modelo preditivo diretamente sobre o dataset unificado do hub de dados, validando hipóteses de negócio rapidamente.
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2. Plataformas robustas com Vertex AI
Para o treinamento de modelos de alta complexidade, que exigem personalização avançada ou o uso de IA Generativa, é recomendada a integração com a Vertex AI, plataforma unificada do Google Cloud.
Isso porque ela centraliza todo o ciclo de vida do Machine Learning (como experimentação, treinamento, deploy e monitoramento), garantindo que o dataset preparado e governado no BigQuery seja consumido de forma fluida.
Como a Dedalus garante FinOps e MLOps a longo prazo?
Um projeto de IA não termina com a implantação do modelo. Para o sucesso de longo prazo, a consultoria da Dedalus garante que cada projeto seja economicamente viável e operacionalmente estável, a partir de dois pilares cruciais: FinOps e MLOps.
Otimização de custos
Apesar de o BigQuery Omni já eliminar o custo de movimentação entre nuvens, utilizamos nossa plataforma de observabilidade para FinOps, o Dedalus Argos, para ir além na economia, garantindo a melhor performance pelo menor custo possível.
Além disso, capacitamos sua equipe a monitorar e projetar os custos de análise em um ambiente de gestão multicloud, dando previsibilidade e controle financeiro total sobre o seu hub de dados.
Operacionalização de modelos (MLOps)
O Machine Learning Operations é a disciplina que transforma protótipos em sistemas de produção escaláveis. Nossa implantação começa com a criação de pipelines automatizados para treinar, validar e implantar os modelos em produção.
Dessa forma, garantimos o monitoramento contínuo dos modelos para detectar desvios de desempenho (drift) e bias, automatizando o processo de retreinamento a partir dos dados limpos e atualizados do BigQuery para manter a acurácia da IA no longo prazo.
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Dedalus: Seu próximo passo para a IA Multicloud
A estratégia de usar o BigQuery Omni como seu hub de dados central, a fim de resolver os problemas de silos e de custo de migração, é a chave para construir e operacionalizar modelos de ML e IA com máxima eficiência.
Conte com a Dedalus para desenhar essa arquitetura de gestão multicloud e garantir a sustentabilidade dos seus projetos, unindo tecnologia de ponta do Google Cloud com a expertise dos nossos especialistas em dados e IA.
