IA de Ponta a Ponta: Unindo Dados Operacionais e Analíticos
IA de Ponta a Ponta: Unindo Dados Operacionais e Analíticos para Transformação
Para que agentes de Inteligência Artificial (IA) operem na velocidade dos negócios, eles precisam de ciclos de raciocínio rápidos e confiáveis. Isso significa que a IA deve ser capaz de “pensar” analisando tanto o contexto histórico quanto a realidade operacional em tempo real. Somente com essa visão completa e atualizada, os agentes podem “agir”, tomando decisões imediatas.
Superando os Silos de Dados Tradicionais
Por décadas, as arquiteturas de dados foram construídas com uma separação estrutural entre as plataformas que geram insights e aquelas que gerenciam ações. Essa divisão cria latência, fazendo com que os insights cheguem tarde demais para que um agente tome uma ação eficaz. Para alcançar uma verdadeira transformação impulsionada por IA, as organizações precisam migrar de sistemas passivos de registro para Sistemas de Ação proativos, baseados em uma arquitetura de circuito fechado que une dados operacionais e analíticos.
A Agentic Data Cloud do Google Cloud
No Google Cloud Next, foram anunciadas novas capacidades que impulsionam a Agentic Data Cloud, eliminando silos e permitindo que 98% dos maiores clientes de data cloud executem cargas de trabalho operacionais e analíticas em uma plataforma de dados unificada. Ao operar AlloyDB, BigQuery e Spanner de forma integrada, o Google Cloud entrega uma arquitetura nativa de IA que desbloqueia todo o potencial dos dados para aplicações em tempo real e agentes autônomos.
Agentes de Dados Flexíveis e em Tempo Real
Agentes eficazes necessitam de sinais operacionais e históricos para tomar decisões sólidas. A Agentic Data Cloud une o “agora” operacional com o histórico analítico, cuidando da complexa infraestrutura. Ela oferece modelos de integração diversos, como federação de dados, reverse ETL e ingestão em tempo real para o lakehouse, capacitando agentes a tomar decisões de alto risco com contexto vivo e profundidade histórica.
Por exemplo, um agente que opera um aplicativo em tempo real pode precisar acessar contexto histórico sob demanda. Com a Federação Lakehouse para AlloyDB (em prévia), agentes acessam dados do Lakehouse diretamente do AlloyDB. Isso permite que sistemas de linha de frente consultem dados históricos extensos instantaneamente, sem depender de pipelines de movimentação de dados frágeis.
Em outros casos, o desafio é inverso: insights históricos complexos já foram calculados no data warehouse, mas um agente precisa entregá-los a milhões de usuários em velocidades conversacionais. O Reverse ETL para BigQuery (em prévia) oferece uma solução com um clique para empurrar esses insights analíticos pesados de volta para AlloyDB, Bigtable ou Spanner, permitindo que agentes os sirvam com latência sub-milissegundo.
Para análises em tempo real sobre dados operacionais, mover dados para sistemas analíticos tradicionalmente era um processo propenso a erros e que introduzia atrasos. Com o Spanner Columnar Engine (GA), os usuários podem realizar consultas analíticas até 200 vezes mais rápido, sem impacto nas cargas de trabalho transacionais de produção.
Finalmente, o ciclo de raciocínio se completa quando a ação em tempo real do agente é capturada para análise posterior. O Datastream para tabelas Apache Iceberg no Lakehouse oferece Change Data Capture (CDC) em tempo real de AlloyDB, Cloud SQL, Spanner e Oracle diretamente para o Lakehouse aberto. Cada mudança operacional é transmitida como um evento append-only, tornando os dados imediatamente disponíveis no BigQuery para treinamento de modelos de ML, engenharia de features e análises em tempo real.
“AlloyDB, juntamente com outros produtos do Google Cloud como BigQuery, oferece a agilidade e o desempenho necessários para aprimorar continuamente as capacidades da nossa plataforma e nos ajudar a antecipar tendências emergentes em vez de apenas reagir.” – Javi Fernández, CTO, Loyal Guru
Governança Unificada para Agentes Confiáveis
Definições inconsistentes e propriedade de dados pouco clara entre sistemas operacionais e analíticos podem levar a “alucinações” dos agentes de IA. Para combater isso, o Knowledge Catalog (em prévia), anteriormente Dataplex, está sendo expandido com novas integrações para AlloyDB, BigQuery, Bigtable, Cloud SQL e Spanner, oferecendo um mapa unificado do cenário de dados. Integrações com Oracle AI Database@Google Cloud e Firestore estão a caminho.
O Knowledge Catalog agrega contexto nativo de plataformas de dados do Google e parceiras, modelos semânticos e catálogos de terceiros, unificando-os em uma única fonte de verdade governada, essencial para construir e escalar agentes confiáveis.
“A Seven-Eleven Japan criou “Seven Central”, uma plataforma de dados escalável que utiliza Spanner e BigQuery para fornecer insights em tempo real e apoiar as estratégias de inovação digital da empresa. Coletamos dados de todas as mais de 21.000 lojas e, antecipando uma futura expansão nas operações de negócios, projetamos um sistema que pode escalar e rodar sem problemas, mesmo com 30.000 lojas, com 1.000 clientes por loja por dia.” – Izuru Nishimura, Diretor Executivo e Chefe do Departamento de T.I., Seven-Eleven Japan
Motores Unificados para Raciocínio Profundo
Para ir além de simples chatbots de perguntas e respostas para agentes autônomos, a IA precisa raciocinar sobre todas as dimensões do seu ecossistema de dados. Historicamente, combinar busca por palavras-chave, entendimento semântico e mapeamento de relacionamentos exigia mover dados de bancos de dados operacionais para motores de busca especializados e isolados, introduzindo latência e complexidade.
A Agentic Data Cloud do Google elimina esses silos. Ao incorporar busca nativa por vetores e texto completo diretamente em bancos de dados operacionais como AlloyDB, Bigtable, Cloud SQL, Firestore e Spanner, os agentes podem executar buscas híbridas altamente precisas, combinando relevância de palavras-chave com intenção semântica.
Além disso, a convergência de suporte a grafos e vetores está sendo trazida para BigQuery e Spanner. Com a federação de grafos, um agente pode corresponder à intenção de um usuário em tempo real no Spanner e rastrear essa intenção através de relacionamentos de grafos históricos no BigQuery Graph, acelerando a tomada de decisão autônoma sem mover os dados. Essa abordagem multimodelos potencializa padrões avançados de GraphRAG, equipando os agentes com o contexto rico e interconectado necessário para acelerar a tomada de decisões autônomas.
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