O Google Cloud lançou uma prévia pública da análise de contribuição no BigQuery ML, fornecendo às empresas uma maneira de descobrir insights e padrões ocultos em seus dados. À medida que os volumes de dados aumentam, torna-se cada vez mais desafiador para as organizações entender por que seus dados mudam. Elas se esforçam para identificar a causa raiz de tendências e flutuações críticas, prejudicando sua capacidade de tomar decisões informadas. A análise de contribuição ajuda a resolver esse problema, permitindo que os usuários analisem métricas de interesse em conjuntos de dados definidos, identificando combinações de 'contribuidores' que causam mudanças inesperadas.
Um aspecto interessante da análise de contribuição é sua capacidade de lidar com métricas somáveis e métricas de razão somáveis. Isso significa que os usuários podem analisar métricas individuais, como receita, bem como índices, como lucro por ação. Essa flexibilidade permite uma ampla gama de casos de uso em todos os setores, desde o monitoramento de telemetria até vendas no varejo e saúde.
Além disso, o BigQuery ML utiliza otimizações de poda, como o algoritmo Apriori, para acelerar o processo de análise. Ao definir um valor mínimo de suporte, os usuários podem se concentrar nos maiores segmentos de dados, reduzindo o tempo de execução da consulta. Essa otimização ajuda a garantir que as empresas possam obter insights acionáveis de forma eficiente a partir de grandes conjuntos de dados.
No geral, a prévia pública da análise de contribuição no BigQuery ML é um desenvolvimento promissor no campo da análise de dados. Ao capacitar as organizações a entender o 'porquê' por trás das mudanças de dados, a análise de contribuição permite que tomem decisões mais informadas, melhorem as operações e alcancem melhores resultados. À medida que as empresas continuam a lidar com grandes quantidades de dados, ferramentas como a análise de contribuição se tornarão cada vez mais essenciais para obter uma vantagem competitiva.
