Bytecode, ein führendes Unternehmen im Bereich Datenanalyse, hat seine Zusammenarbeit mit Google Data Cloud angekündigt, um KI-gestützte Analyseagenten bereitzustellen. Diese Zusammenarbeit zielt darauf ab, Unternehmen in die Lage zu versetzen, die Leistungsfähigkeit generativer KI und der vertrauenswürdigen Analysen von Looker zu nutzen, um schnellere und zuverlässigere Erkenntnisse zu gewinnen.
Eine der größten Herausforderungen bei der Einführung generativer KI in der Analytik besteht darin, große Sprachmodelle (LLMs) in die geschäftlichen Begriffe und Kennzahlen eines Unternehmens zu integrieren. Während LLMs in der Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache hervorragend sind, fehlt ihnen oft das Verständnis für den spezifischen Geschäftskontext.
Die Lösung von Bytecode behebt dieses Problem, indem sie die semantische Modellierungsschicht von Looker nutzt, die einheitliche Definitionen von Geschäftskennzahlen und -dimensionen bietet. Durch die Kombination von LLMs mit Looker können Unternehmen Analyseagenten erstellen, die Abfragen in natürlicher Sprache verstehen und genaue, kontextbezogene Erkenntnisse liefern können.
Bytecode führt das Beispiel eines seiner Kunden an, OfficeSpace, eine SaaS-Plattform für Arbeitsplatzmanagement. OfficeSpace hat KI-Agenten in sein Kernprodukt integriert, um eine schnellere und einfachere Verwaltung von Schreibtischreservierungen und Raumerlebnissen zu ermöglichen. Mithilfe der Gemini-Modelle und Looker kann OfficeSpace über Dashboards hinausgehen und genaue, gesteuerte Erkenntnisse direkt in seinem Chat-Erlebnis liefern.
Bytecode betont die Bedeutung eines robusten Schulungsprozesses, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Analyseagenten zu gewährleisten. Der Schulungsprozess umfasst die Bereitstellung gängiger Geschäftsabfragen und der erwarteten Ergebnisse für Gemini, sodass das Modell die Beziehung zwischen natürlicher Sprache und Looker-Abfragen verstehen kann.
Insgesamt ist die Zusammenarbeit von Bytecode mit Google Data Cloud ein wichtiger Schritt, um generative KI zu einem praktikablen Werkzeug für datengestützte Entscheidungen zu machen. Durch die Kombination der Leistungsfähigkeit von LLMs mit der semantischen Modellierungsschicht von Looker können Unternehmen ihre Benutzer mit schnelleren und zuverlässigeren Erkenntnissen ausstatten, was letztendlich zu besseren Geschäftsergebnissen führt.
