Panoramica di Gemini in BigQuery

Questo documento descrive come Gemini in BigQuery, che fa parte della suite di prodotti Gemini per Google Cloud, fornisce assistenza basata sull'AI per aiutarti a utilizzare i dati.

Assistenza AI con Gemini in BigQuery

Gemini in BigQuery fornisce assistenza AI per aiutarti a:

  • Esplora e comprendi i tuoi dati con gli approfondimenti sui dati. Gli insight sui dati offrono un modo automatizzato e intuitivo per scoprire pattern ed eseguire analisi statistiche utilizzando query approfondite generate dai metadati delle tabelle. Questa funzionalità è particolarmente utile per affrontare le sfide del cold start della prima esplorazione dei dati. Per saperne di più, vedi Generare insight sui dati in BigQuery.
  • Chatta con i tuoi dati utilizzando l'analisi conversazionale. L'analisi conversazionale ti consente di avere conversazioni in linguaggio naturale con i tuoi dati. Puoi creare agenti di dati configurati con metadati personalizzati, istruzioni, termini del glossario e query verificate per stabilire la logica di business. Puoi anche avviare conversazioni dirette con le origini dati, tra cui tabelle, viste, grafici delle proprietà e tabelle Lakehouse. Per ulteriori informazioni, consulta la panoramica dell'analisi conversazionale.
  • Scopri, trasforma, esegui query e visualizza i dati con data canvas BigQuery. Puoi utilizzare il linguaggio naturale con Gemini in BigQuery per trovare, unire ed eseguire query sugli asset delle tabelle, visualizzare i risultati e collaborare facilmente con altri utenti durante l'intero processo. Per saperne di più, vedi Analizzare con data canvas.
  • Ottieni l'analisi dei dati SQL e Python assistita. Puoi utilizzare Gemini in BigQuery per generare o suggerire codice in SQL o Python e per spiegare una query SQL esistente. Puoi anche utilizzare query in linguaggio naturale per iniziare l'analisi dei dati. Per scoprire come generare, completare e riassumere il codice, consulta la seguente documentazione:
  • Prepara i dati per l'analisi. La preparazione dei dati in BigQuery fornisce consigli per la trasformazione consapevoli del contesto e generati dall'AI per pulire i dati per l'analisi. Per saperne di più, consulta Preparare i dati con Gemini.
  • Crea e modifica pipeline di dati con l'agente di data engineering. L'agente Data Engineering ti aiuta a creare, modificare e risolvere i problemi relativi alle pipeline di dati utilizzando prompt in linguaggio naturale. Oltre alla logica SQL, l'agente genera in modo proattivo metadati semantici, ad esempio descrizioni dei campi, panoramiche delle tabelle e aspetti generici come informazioni su sistema e tipo, garantendo che gli asset di dati siano rilevabili dal momento della creazione. Per maggiori informazioni, consulta Utilizzare Data Engineering Agent per creare e modificare pipeline di dati.
  • Personalizza le traduzioni SQL con le regole di traduzione. (Anteprima) Crea regole di traduzione ottimizzate con Gemini per personalizzare le traduzioni SQL quando utilizzi il traduttore SQL interattivo. Puoi descrivere le modifiche all'output della traduzione SQL utilizzando prompt in linguaggio naturale o specificare pattern SQL da trovare e sostituire. Per saperne di più, vedi Creare una regola di traduzione.

Gemini per Google Cloud non utilizza i tuoi prompt o le relative risposte come dati per addestrare i propri modelli senza la tua esplicita autorizzazione. Per ulteriori informazioni su come Google utilizza i tuoi dati, vedi In che modo Gemini per Google Cloud utilizza i tuoi dati.

Per informazioni su sicurezza, privacy e conformità, consulta Sicurezza, privacy e conformità per Gemini in BigQuery.

Prezzi

Consulta i prezzi di Gemini per Google Cloud .

Dove interagire con Gemini in BigQuery

Dopo aver configurato Gemini in BigQuery, puoi utilizzare Gemini in BigQuery per eseguire le seguenti operazioni in BigQuery Studio:

Configura Gemini in BigQuery

Per i passaggi di configurazione dettagliati, vedi Configurare Gemini in BigQuery.

Come Gemini in BigQuery utilizza i tuoi dati

Per fornire risultati accurati, Gemini in BigQuery richiede l'accesso ai dati dei clienti e ai metadati in BigQuery per le funzionalità avanzate. L'abilitazione di Gemini in BigQuery concede a Gemini l'autorizzazione ad accedere a questi dati, che includono la cronologia delle tabelle e delle query. Gemini in BigQuery non utilizza i tuoi dati per addestrare o ottimizzare i propri modelli. Per ulteriori informazioni su come Gemini utilizza i tuoi dati, vedi Sicurezza, privacy e conformità per Gemini in BigQuery.

Le funzionalità avanzate di Gemini in BigQuery sono le seguenti:

  • Strumento di generazione SQL
  • Prompt per generare query SQL
  • Converti commenti in SQL
  • Completa una query SQL
  • Spiega una query SQL
  • Genera codice Python
  • Completamento del codice Python
  • Analisi conversazionale
  • Data canvas
  • Preparazione dei dati
  • Gli insight sui dati

Località

Per informazioni su dove Gemini in BigQuery elabora i tuoi dati, consulta Dove Gemini in BigQuery elabora i tuoi dati.

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