量子位·QbitAI 出品
对于数据科学家来说，在运行机器学习模型之前对数据进行处理实在是件麻烦事。
今天，Google在旧金山Cloud Next大会上宣布推出Cloud Dataprep，一项让用户可以借助机器学习算法选择性清理数据集，然后将其存入数据存储平台，比如Google BigQuery服务。
Dataprep不需要用户写代码，就可以自动检测数据的模式、关联，以及数据缺失、重复等异常，检测完成后，它能够帮用户建立一组规则，来处理这些数据。
Google的云平台副总裁Brian Stevens没有在台上提到的是，该软件是Trifacta公司Wrangler企业应用的嵌入式版本。Trifacta的Wrangler企业应用有简单的点击式界面，通常用来清理数据。
Trifacta发言人在邮件中对科技媒体VentureBeat表示，这两者的区别在于，Cloud Dataprep与Google云存储，BigQuery服务和云数据流这三项技术无缝整合，而Trifacta的Wrangler企业应用则是利用分布式文件系统HDFS，数据仓库技术Hive和计算引擎Spark进行部署实现。
现在有4500家公司的员工在使用Trifacta的应用，该公司去年宣布获得了3500万美元融资。
谷歌说会在稍后公布此款应用的定价信息，所以该服务将会是收费的。目前Cloud Dataprep只提供内部测试版，客户必须通过注册才能进行使用。当使用Cloud Dataprep时，内部测试版用户只需要支付使用BigQuery服务，云数据流和Google云存储资源所产生的费用即可。
该服务可能与创业公司Paxata的软件进行竞争。亚马逊旗下的云计算服务AWS最近宣布了一项能够提取，转换和加载（ETL）数据的Glue服务，Google此举也是对亚马逊的响应。微软的云服务Azure目前没有能够与Google Cloud Dataprep直接竞争的独立工具。
Trifacta的首席执行官Adam Wilson在一篇博文中写道：“作为一家领先的数据存储公司，我们遵循市场上的趋势，这是合乎逻辑的。我们公司非常注重投资基于云端的解决方案，所以我们很高兴能够与Google合作。Google公司的指导和帮助大大加快了我们实现云端计划的进度。我们为我们已经提出的一切产品感到自豪，同时我们非常高兴地看到我们的解决方案能够为Google Cloud快速扩大的客户群服务，为他们带来了新的价值来源。”
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