Introducción a Gemini en BigQuery
En este documento se describe cómo Gemini en BigQuery, que forma parte de la suite de productos Gemini for Google Cloud, proporciona asistencia basada en IA para ayudarte a trabajar con tus datos.
Asistencia de IA con Gemini en BigQuery
Gemini en BigQuery ofrece asistencia basada en IA para ayudarte a hacer lo siguiente:
- Explorar y comprender los datos con estadísticas Estadísticas de datos ofrece una forma automatizada e intuitiva de descubrir patrones y realizar análisis estadísticos mediante consultas útiles que se generan a partir de los metadatos de tus tablas. Esta función es especialmente útil para abordar los retos de arranque en frío de la exploración de datos inicial. Para obtener más información, consulta el artículo sobre cómo generar estadísticas de datos en BigQuery.
- Descubre, transforma, consulta y visualiza datos con el lienzo de datos de BigQuery. Puedes usar el lenguaje natural con Gemini en BigQuery para buscar, combinar y consultar recursos de tabla, visualizar resultados y colaborar con otros usuarios a lo largo de todo el proceso. Para obtener más información, consulta el artículo Analizar datos con el lienzo de datos.
- Obtener análisis de datos asistido en SQL y Python. Puedes usar Gemini en BigQuery para generar o sugerir código en SQL o Python, así como para explicar una consulta SQL. También puede usar consultas en lenguaje natural para empezar a analizar los datos. Para
consultar cómo generar, completar y resumir código, consulta la siguiente documentación:
- Asistencia de código SQL
- Asistencia de código de Python
- Configura flujos de procesamiento de datos en BigQuery . Puedes usar el agente de ingeniería de datos para crear, modificar y gestionar flujos de procesamiento de datos mediante peticiones en lenguaje natural. Data Engineering Agent usa Dataform para ayudarte a ingerir datos de varias fuentes, acelerar el desarrollo de tus pipelines y reducir el esfuerzo manual necesario para gestionar y operar flujos de trabajo de datos complejos. Para obtener más información, consulta Usar el agente de ingeniería de datos para crear y modificar flujos de procesamiento de datos.
- Prepara los datos para el análisis. La preparación de datos en BigQuery te ofrece recomendaciones de transformación generadas por IA y adaptadas al contexto para limpiar los datos y poder analizarlos. Para obtener más información, consulta Preparar datos con Gemini.
- Personaliza tus traducciones de SQL con reglas de traducción. Vista previa Crea reglas de traducción mejoradas con Gemini para personalizar tus traducciones de SQL cuando utilices el traductor de SQL interactivo. Puedes describir los cambios que quieres hacer en la traducción de SQL mediante peticiones de lenguaje natural o especificar patrones de SQL para buscar y reemplazar. Para obtener más información, consulta el artículo Crear una regla de traducción.
Gemini para Google Cloud no usa tus peticiones ni sus respuestas como datos para entrenar sus modelos sin tu permiso expreso. Para obtener más información sobre cómo usa Google tus datos, consulta Cómo usa Gemini para Google Cloud tus datos.
Para obtener información sobre seguridad, privacidad y cumplimiento, consulta Seguridad, privacidad y cumplimiento de Gemini en BigQuery.
Precios
Consulta los precios de Gemini Google Cloud .
Cuotas y límites
Para consultar las cuotas y los límites que se aplican a Gemini en BigQuery, consulta Cuotas y límites de Gemini Google Cloud .
Dónde interactuar con Gemini en BigQuery
Después de configurar Gemini en BigQuery, puedes usar Gemini en BigQuery para hacer lo siguiente en BigQuery Studio:
- Para generar estadísticas de datos, ve a la pestaña Estadísticas de una entrada de tabla, donde puedes identificar patrones, evaluar la calidad y ejecutar análisis estadísticos en tus datos de BigQuery.
- Para usar el lienzo de datos, crea uno o úsalo a partir de una tabla o una consulta para explorar recursos de datos con lenguaje natural y compartir tus lienzos.
- Para usar el lenguaje natural y generar consultas SQL o código Python, usa comentarios en el código o la herramienta de generación de SQL. También puedes recibir sugerencias con Autocompletar mientras escribes.
- Para preparar los datos para el análisis, en la lista Crear nuevo, selecciona Preparación de datos. Para obtener más información, consulta el artículo sobre cómo abrir el editor de preparación de datos en BigQuery.
Configurar Gemini en BigQuery
Para ver los pasos de configuración detallados, consulta Configurar Gemini en BigQuery.
Cómo usa Gemini en BigQuery tus datos
Para ofrecer resultados precisos, Gemini en BigQuery necesita acceder a tus datos de clientes y a los metadatos de BigQuery para mejorar las funciones. Al habilitar Gemini en BigQuery, se le concede permiso para acceder a estos datos, lo que incluye tus tablas y tu historial de consultas. Gemini en BigQuery no usa tus datos para entrenar ni ajustar sus modelos. Para obtener más información sobre cómo usa Gemini tus datos, consulta Seguridad, privacidad y cumplimiento de Gemini en BigQuery.
Las funciones mejoradas de Gemini en BigQuery son las siguientes:
- Herramienta de generación de SQL
- Petición para generar consultas de SQL
- Convertir comentarios en SQL
- Completar una consulta de SQL
- Explicar una consulta de SQL
- Generar código de Python
- Finalización de código Python
- Lienzo de datos
- Preparación de datos
- Las estadísticas de datos
Ubicaciones
Para obtener información sobre dónde procesa Gemini tus datos, consulta las ubicaciones de servicio de Gemini.
Siguientes pasos
- Consulta las últimas mejoras y correcciones en las notas de la versión.
- Consulta cómo configurar Gemini en BigQuery.
- Consulta cómo escribir consultas con la ayuda de Gemini.
- Google Cloud Más información sobre el cumplimiento
- Consulta información sobre la seguridad, la privacidad y el cumplimiento de Gemini en BigQuery.
- Más información sobre cómo usa Gemini para Google Cloud tus datos