随着各组织竞相挖掘人工智能的潜力，许多企业发现其现有数据架构难以跟上发展步伐。传统的数据仓库和数据湖往往缺乏支持AI驱动分析所需的灵活性和速度。挑战在于统一多样化的数据源，确保可访问性，并在不增加复杂性或造成瓶颈的情况下实现高级功能。

在The Register的最新问答中，主持人Tim Phillips与谷歌的Geeta Banda探讨了如何将BigQuery重新构想为统一的数据和AI平台。对话深入探讨了设计面向AI时代数据架构所需的要素——这种架构能够整合结构化和非结构化数据，与AI智能体无缝连接，并更快地向企业中更多人员提供洞察。

Geeta阐述了BigQuery的发展历程和演进，从最初作为数据仓库到成为能够以创新方式摄取、转换和分析数据的平台。她概述了BigQuery的智能体AI方法如何超越嵌入机器学习模型，实现自动化、情境感知的洞察生成，从而提升分析的速度、质量和可访问性。

会议还解决了实际关注点：这些功能是否对分析师和业务用户开放，如何避免供应商锁定，以及在临时查询环境中有哪些保障措施帮助控制成本。真实案例展示了各组织如何已经在使用BigQuery推动业务成果，讨论最后展望了进一步增强功能的路线图。

如果您想了解如何为AI现代化数据架构，与现有工具集成，并赋能团队无摩擦地生成洞察，这个视频将提供宝贵的指导。

Q&A

Q1：BigQuery如何从传统数据仓库演进为AI平台？

A：BigQuery从最初的数据仓库演进为能够以创新方式摄取、转换和分析数据的统一平台。它不仅能整合结构化和非结构化数据，还能与AI智能体无缝连接，实现自动化、情境感知的洞察生成。

Q2：BigQuery的智能体AI方法有什么特别之处？

A：BigQuery的智能体AI方法超越了简单的机器学习模型嵌入，能够实现自动化、情境感知的洞察生成，从而显著提升分析的速度、质量和可访问性，为企业用户提供更智能的数据分析体验。

Q3：使用BigQuery进行AI驱动分析需要考虑哪些成本和技术问题？

A：在使用BigQuery时需要考虑如何避免供应商锁定，在临时查询环境中控制成本，以及确保分析师和业务用户能够轻松访问这些AI功能。同时还要关注与现有工具的集成能力。

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