Timing parfait après la conférence Next de Google : Looker s’aligne avec BigQuery ML

NEXT est l’occasion pour Google de montrer sa plate-forme Cloud et, avec elle, de poursuivre ses ambitions de rivaliser plus équitablement avec les deux fournisseurs publics de cloud computing, Amazon Web Services et Microsoft Azure. NEXT marque un développement intéressant et peut-être l’accomplissement ultime de la promesse que Diane Greene, co-fondatrice de VMware et maintenant vice-présidente pour l’activité cloud de Google. Pour comprendre cette déclaration, vous devez comprendre que Google est historiquement connu comme une organisation très repliée sur elle-même, totalement sûre dans sa propre direction et son histoire et peu disposée à s’engager avec à peu près n’importe qui.


Le fait que Google organise un événement spécifique à la plate-forme Cloud et le fait qu’ils vont à l’encontre de leur modus operandi habituel et qu’ils s’engagent avec la communauté des médias et des analystes pour le faire est une indication d’une réelle ouverture et du désir de jouer selon les règles traditionnelles des fournisseurs informatiques.

Quoi qu’il en soit, l’analyse des déplacements de Google mis à part, cette semaine verra un grand nombre d’entreprises annoncer des produits et services liés à Google. C’est le cas de Looker qui est en train de déployer une intégration avec l’offre Cloud BigQuery Machine Learning de Google.

Pour ceux qui ne l’ont pas encore trouvé, Looker est une société d’analyse et de visualisation qui a pour but d’aider ses clients à tirer le meilleur parti de leurs données. Looker s’intègre dans une multitude de produits différents afin d’aider ses clients à prendre des décisions éclairées grâce aux données. Une partie de la proposition de valeur de Looker est d’établir des liens avec diverses offres d’infrastructure de données et de stimuler la qualité de l’analyse en plus de cette infrastructure.

Les 2 faces

La première consiste à développer les algorithmes de Machine Learning et à les adapter à des types de données particuliers, la deuxième partie consiste à exécuter ces algorithmes sur les ensembles de données pour développer les jolies images et les tableaux de bord qui fournissent ces informations. Dans le monde traditionnel, il s’agissait de deux processus distincts et l’idée d’intégrations comme celle-ci est de rapprocher ces deux opérations – ce faisant, l’objectif est d’accélérer les processus autour de la Data Science.

Grâce à cette intégration, les équipes de données peuvent gagner du temps et éliminer des étapes de processus en créant des modèles de Machine Learning (ML) directement dans Google BigQuery via Looker – sans avoir besoin de transférer les données dans des outils ML supplémentaires.

Selon l’entreprise, la fonctionnalité prédictive BQML sera également intégrée dans les blocs Looker, nouveaux ou existants, ce qui permettra aux utilisateurs de faire apparaître des mesures prédictives dans les tableaux de bord et les applications.

Lloyd Tabb, cofondateur de Looker, explique la valeur ici :

Une grande partie du travail dans le Machine Learning s’articule autour de la préparation des données et de l’évaluation et du réglage du modèle ML. Looker et BQML sont très bien ensemble, car Looker s’occupe de la préparation des données et BQML s’occupe de l’apprentissage. Looker peut également vous aider à évaluer et à ajuster les modèles ML pour intégrer les prédictions dans les tableaux de bord et les flux de données.

Pour leur part, Google, via Sudhir Hasbe, directeur de la gestion des produits pour Google Cloud, a déclaré ceci :

BigQuery ML rapproche le Machine Learning de l’endroit où les clients stockent de grands ensembles de données, de sorte qu’ils peuvent rapidement créer et déployer des modèles à l’échelle. L’intégration de Looker avec BigQuery ML ajoute de puissantes capacités pour nos clients communs qui peuvent maintenant utiliser Looker pour exécuter des modèles ML directement dans BigQuery et faire ressortir les aperçus prédictifs au sein de leurs organisations.

Mon point de vue

Google se rend compte qu’il ne peut pas être tout pour tout le monde et qu’il doit embrasser un écosystème plus large pour ajouter de la valeur (et, en fin de compte, favoriser l’adoption) pour sa plate-forme Cloud. Des intégrations comme celle-ci l’aident à réaliser cette ambition.

Quant à Looker, ce partenariat est un cas de partenariat qui couvre les bases de la demande potentielle des clients. Alors qu’elle occupe la troisième place, Google Cloud Platform reste un acteur important du Cloud public et pour que Looker puisse réaliser ses ambitions, elle doit couvrir toutes les plates-formes potentielles que ses clients potentiels utilisent. La mesure dans laquelle ce partenariat fait bouger les choses pour l’une ou l’autre partie est quelque chose que nous ne pourrons évaluer qu’avec le temps.

Timing parfait après la conférence Next de Google : Looker s’aligne avec BigQuery ML
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Pierre Brévart

DSI d'un grand groupe automobile Français j'ai toujours eu à coeur de promouvoir des solutions innovantes, économiques et éco-responsable. Aujourd'hui je partage ma veille publiquement dans ce que j'appelle mon "Labo Digital". Je teste pour vous les dernières innovations en matière de système d'information et de nouvelles technologies.

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