امروزه بسیاری از سازمانها با دادههایی کار میکنند که در سیلوها و سامانههای قدیمی و ناهمگون محبوس شدهاند و اغلب چند ساعت یا حتی چند روز از زمان واقعی عقب هستند. اما رشد سریع هوش مصنوعی، هم نیاز و هم فرصت تازهای ایجاد کرده است: یکپارچهسازی این محیطها، استفاده از دادههای بدون ساختار مانند صوت، ویدئو و متن (که بیش از ۸۰٪ دادههای سازمانی را تشکیل میدهند) و تصمیمگیری کسبوکار بر پایهٔ دادههای بلادرنگ.
تیمهای داده در مسیر استفاده از AI با چالشهای جدیدی روبهرو هستند؛ از خودکارسازی گردشکارها و اپلیکیشنهای پیچیده گرفته تا اتصال ایجنتها به دادههای سازمانی، فعالسازی بینشهای بلادرنگ روی دادههای چندوجهی و ایجاد بستری قابلاعتماد برای هوش مصنوعی.
گوگل میگوید Data Cloud یک پلتفرم AI-native است که برای یکپارچهسازی کامل زیرساخت دادهٔ سازمانها و ارائهٔ اپلیکیشنهای هوشمند و تجربههای ایجنتمحور طراحی شده است. این پلتفرم زیرساخت، هوش و ابزارهای دادهٔ گوگل را با پیشرفتهای AI از جمله Gemini برای کار با داده، خودکارسازی مدیریت متادیتا و حاکمیت داده، و گردشکارهای منعطف برای توسعهدهندگان ترکیب میکند.
گوگل اخیراً بهعنوان رهبر ابزارهای یکپارچهسازی داده در گزارش Gartner Magic Quadrant 2025 و همچنین بهعنوان رهبر پلتفرمهای دادهٔ جریانی در Forrester Wave Q4 2025 معرفی شده است؛ افتخاراتی که بهگفتهٔ گوگل، نتیجهٔ تمرکز این پلتفرم بر AI، پردازش دادههای چندوجهی و مقیاسپذیری است.
افزایش بهرهوری با هوش Gemini
ایجنتهای داده در حال تغییر شیوهٔ کار نقشهای مختلف داده هستند؛ از تحلیلگران و مهندسان داده گرفته تا توسعهدهندگان، دانشمندان داده و حتی کاربران کسبوکار. قابلیتهای جدید Gemini در BigQuery امکان خودکارسازی ساخت پایپلاینهای داده برای ورود، تبدیل و اعتبارسنجی داده را فراهم کردهاند. «ایجنت مهندسی داده» نیز با پایش هوشمند سلامت پایپلاینها، بهرهوری تیمها را افزایش میدهد.
خودکارسازی چندوجهی و حاکمیت داده
گوگل با افزودن قابلیتهای جستوجوی برداری در BigQuery، ساخت و نگهداری پایپلاینهای پیچیدهٔ دادهٔ چندوجهی را سادهتر کرده است؛ بدون نیاز به بهروزرسانی دستی embeddingها. این رویکرد در سامانههایی مانند جستوجوی محصول فروشگاههای Morrisons به کار رفته که در روزهای شلوغ تا ۵۰ هزار جستوجوی مشتری را پردازش میکند.
در حوزهٔ حاکمیت داده، Dataplex Universal Catalog با فهرستسازی خودکار متادیتا و استفاده از Gemini، دیدی نزدیک به بلادرنگ از چشمانداز داده و AI سازمان ارائه میدهد. شرکت Ericsson از Dataplex برای ایجاد واژگان مشترک داده استفاده کرده تا اعتماد کاربران افزایش یابد و زمان تحلیل کاهش پیدا کند.
بهینهسازی بارهای کاری و یکپارچهسازی بلادرنگ
مدیریت داده در محیطهای ابری و هیبریدی اغلب پرهزینه و پیچیده است. گوگل با پایپلاینهای بصری بدون کدنویسی، بهبود ابزارهای آمادهسازی داده در BigQuery و پشتیبانی پیشرفته از سناریوهای RAG و دادههای چندوجهی، تلاش کرده این چالشها را کاهش دهد.
در حوزهٔ دادههای جریانی، سرویس مدیریتشدهٔ Apache Kafka، قابلیتهایی مانند Kafka Connect، کنترل دسترسی و امنیت سازمانی را اضافه کرده است. همچنین Pub/Sub با پشتیبانی از UDF و Dataflow با قابلیتهای جدید پردازش جریانی و batch، نقش «مغز بلادرنگ» را برای ایجنتهای AI ایفا میکنند؛ از استخراج ویژگیهای ML تا تشخیص تقلب در لحظه.
گوگل میگوید این نوآوریها باعث شده Data Cloud به یکی از بازیگران کلیدی در تحول داده و AI سازمانها تبدیل شود و این مسیر در سالهای آینده با تمرکز بر ایجنتها و دادههای بلادرنگ ادامه خواهد یافت.