“Alguém que conhece SQL agora pode gerar uma classificação ou previsão de regressão diretamente em tabelas já no BigQuery, usando as duas novas funções, sem treinar, ajustar ou implantar um modelo primeiro e sem mover os dados para uma plataforma de ML separada, o que também simplifica a governança e reduz o custo de infraestrutura de execução de uma plataforma paralela”, explicou Jena.
Isso, de acordo com Manoj Chandra Jha, analista principal da Nord-IQ Research, se traduz no colapso do fluxo de trabalho tradicional multipessoal do TabFM, que se estende de um analista, um cientista de dados e um engenheiro de ML, em uma única chamada SQL, reduzindo potencialmente os requisitos de número de funcionários.
Mas os benefícios podem variar de acordo com a carga de trabalho
No entanto, o novo modelo tem limitações que as empresas devem conhecer antes de substituir os fluxos de trabalho convencionais de ML.
