Google’ın BigQuery ve Gemini entegrasyonları ile AI tabanlı analitiklerde ustalaşmak isterseniz yazım tam sizlik.
Google’ın BigQuery platformuna entegre ettiği Gemini AI modeli, pazarlama dünyasında büyük bir dönüşüm yaratıyor. Yapay zeka destekli analitik yetenekleri, pazarlamacılara daha derin içgörüler sunarak veri odaklı karar alma süreçlerini güçlendiriyor. Gemini, maliyet tasarrufu sağlayan özellikleri ve kolaylaştırılmış işbirlikçi analitik araçları ile pazarlama bütçelerini optimize ediyor ve ekip verimliliğini artırıyor. Bu gelişmeler, kampanya otomasyonu ve içerik oluşturma süreçlerinde sofistike stratejiler geliştirilmesine olanak tanırken, Vertex AI entegrasyonu ile pazarlamacılara en yeni teknolojilerden faydalanma fırsatı sunuyor. BigQuery’nin AI odaklı evrimi, pazarlamacıların veriye dayalı kararlarını daha etkili ve verimli bir şekilde yönetmelerini sağlıyor.
Google’ın BigQuery ve Gemini entegrasyonları ile AI tabanlı analitiklerde ustalaşın.
Özet:
- Gelişmiş AI veri işleme: Gemini, BigQuery’yi dinamik bir AI platformuna dönüştürerek analitik ve modellemeyi güçlendiriyor.
- Maliyet etkin veri sorguları: Gemini, performansı artıran ve maliyetleri düşüren materialize görünümler gibi özellikler sunar.
- Kolaylaştırılmış işbirlikçi analitik: BigQuery’nin Data Canvas ve AI araçları, veri projelerini daha verimli ve kolay hale getirir.
BigQuery’de Gemini’nin Pazarlamaya Etkisi Nedir?
BigQuery, Google’ın bulut tabanlı hizmetlerinden biridir ve veri depolama ve sorgulama yönetimi için sütun tabanlı bir veri ambarıdır. Gemini’nin BigQuery’ye entegrasyonu, kullanıcıların BigQuery ortamında uzaktan AI modellerini yönetmelerine olanak tanır. Bu değişiklik, büyük AI oyuncuları arasında platform içi AI trendinin yayılmasının ötesinde bir anlam taşır; veri platformları giderek daha pahalı görevleri yönetmek için AI’ye güveniyor.
Pazarlamacılar İçin Önemli Noktalar:
- Gelişmiş AI Analitik: Gemini, BigQuery’yi dinamik bir AI platformuna dönüştürerek daha derin içgörüler ve daha etkili veri odaklı kararlar alınmasını sağlar.
- Maliyet Etkin Veri Yönetimi: Materialize görünümler gibi maliyet tasarrufu sağlayan özellikler performansı artırır ve operasyonel masrafları azaltarak pazarlama bütçelerini optimize eder.
- Kolaylaştırılmış İşbirliği: BigQuery’nin Data Canvas ve AI araçları, verimli ve işbirlikçi veri projelerini kolaylaştırır, ekip verimliliğini artırır.
- Gelişmiş Kampanya Otomasyonu: BigQuery-Gemini’deki AI destekli işlevler, kampanya planlaması ve içerik oluşturma süreçlerini geliştirerek daha sofistike pazarlama stratejilerine olanak tanır.
- Ölçeklenebilir ve Güncel Teknoloji: Vertex AI ile entegrasyon, sürekli gelişmeleri sağlayarak pazarlamacılara en yeni AI teknolojilerini veri analizi için kullanma konusunda rekabet avantajı sunar.
Google BigQuery Hakkında Bilgi
BigQuery’nin tanıtımından bu yana, Google özelliklerini veri depolama ve SQL ile makine öğrenimi işlevlerini destekleyen bir sorgulama tuvali olarak odakladı. Son aylarda Google, BigQuery’ye veri bilimi düzeyinde özellikler ekleyerek veri keşif yeteneklerini artırdı ve daha dinamik görevler için veri modellemeyi içerir hale getirdi.
BigQuery’de Gemini’nin Getirdiği Yenilikler
Gemini’nin BigQuery ortamındaki özellikleri, BigQuery içinde bir AI asistanı olarak analitik yetenekleri artırır. Bu, bulut çözümünün AI destekli işlevler sunmasını sağlar. BigQuery-Gemini özellikleri, kampanya otomasyonu ve içerik oluşturma için gerekli taktiklerin geliştirme iş akışını iyileştirir.
Anahtar Özellikler:
- SQL ve Python için kod yardımı: Gemini, kod oluşturma, tamamlama ve açıklama sunar. Bu, veri içgörülerini keşfetmenin ve anlamanın otomatik ve sezgisel bir yolunu sağlar.
- Data Canvas Entegrasyonu: Data Canvas, doğal dili kullanarak veri kaynaklarını vurgulama, sorgular yürütme ve görselleştirmeleri dönüştürme imkanı tanır.
- Ekip İşbirliği: Data Canvas, ekiplerin proje bazlı işbirlikçi analitik iş akışlarını teşvik eder ve pazarlamacıların çeşitli kaynaklardan veri temizleme ve model için hazır veriler oluşturma projelerinde değerini gösterir.
AI ile Veri Maliyetlerini Yönetme Fırsatları
Gemini’nin bir diğer özelliği, depolanan verileri sorgularken ve analiz iş akışlarını yürütürken operasyonel maliyetleri yönetmektir. BigQuery’de Gemini, maliyetleri azaltmak ve performansı artırmak için materialize görünümler, bölümleme ve kümelenme önerebilir.
BigQuery’nin Evrimi Ne Anlama Geliyor?
BigQuery’nin genel dönüşümü, Google’ın görselleştirme platformunun dönüşümünü yansıtıyor. Looker’ın Google Analytics gibi analitik platformları tamamlaması gibi, BigQuery de geleneksel veri ambarı görevlerini sorgulama dili özellikleriyle birleştiren bir veri gölüne evrilmiştir. Bu, BigQuery’yi güçlü AI araçları ve AI için bilgi çekme artırmalı üretim (RAG) yapıları ile kullanılabilir hale getirir.
Gemini geliştirmeleri doğrudan BigQuery’ye yönelik olmasa da, birçok iyileştirme Vertex AI’ye geliyor ve bu iyileştirmelerin kullanıcı iş akışlarına dahil edilmesi bekleniyor. AI’nin dahil edilmesi, verilerle verimli çalışma için önemli ölçekleme avantajları vaat ediyor.
Sonuç olarak, BigQuery kullanıcıları da Gemini çağının içine giriyor ve bu da BigQuery’yi sadece bir veri ambarı olarak değil, aynı zamanda gelişmiş analitik ve AI için bir modelleme merkezi olarak kullanmalarını sağlıyor.
