Konversationelle Analyse in Data Studio einrichten

Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie konversationelle Analyse in Data Studio einrichten. Dazu gehören die Einrichtungsanforderungen, unterstützte Datenquellen und das Herstellen einer Verbindung zu unterstützten Datenquellen. Wählen Sie den Tab Legacy oder Neu aus, um mehr über die Einrichtung der einzelnen Versionen zu erfahren.

Weitere Informationen dazu, wie und wann Gemini for Google Cloud Ihre Daten verwendet

Neu

Hinweis

Wenn Sie eine BigQuery-Datenquelle mit konversationeller Analyse verwenden möchten, benötigen Sie die folgenden IAM-Rollen und -Berechtigungen (Identity and Access Management) für BigQuery:

  • Die IAM-Berechtigung bigquery.jobs.create für das Abrechnungsprojekt
  • Die IAM-Rolle roles/bigquery.dataViewer für das Projekt, Dataset oder die Tabelle, die abgefragt wird

Wenn Sie Daten-Agents in Data Studio oder BigQuery erstellen, bearbeiten, verwalten und löschen möchten, benötigen Sie die Berechtigungen, die auf der Dokumentationsseite Daten-Agents erstellen beschrieben sind.

Zum Erstellen von Unterhaltungen benötigen Sie die Berechtigungen, die auf der Dokumentationsseite Daten mit Unterhaltungen analysieren beschrieben sind.

Unterstützte Datenquellen

Sie können zwar keine konversationelle Analyse-Daten-Agents in Data Studio erstellen, aber mit Daten-Agents chatten, die in BigQuery erstellt und in Data Studio veröffentlicht wurden.

Alt

Hinweis

Bevor Data Studio-Nutzer die alte konversationelle Analyse verwenden können, müssen die folgenden Anforderungen erfüllt sein:

  1. Ein Administrator muss Gemini in Data Studio aktivieren. Während des Vorschauzeitraums muss ein Administrator auch die Trusted Tester-Funktionen aktivieren.
  2. Optional muss ein Administrator den Code-Interpreter aktivieren, um auf erweiterte Analysen zuzugreifen.

Jeder Nutzer muss zu einem Data Studio Pro-Abo gehören.

Zusätzliche Anforderungen an Datenquellen

Für einige Datenquellen gelten zusätzliche Anforderungen, z. B.:

  • Wenn Nutzer die konversationelle Analyse mit einem Looker-Explore als Datenquelle verwenden möchten, muss ihnen die Berechtigung gemini_in_looker und access_data für das zugrunde liegende Modell des Explores erteilt werden.

  • Wenn Sie eine BigQuery-Datenquelle mit konversationeller Analyse verwenden möchten, benötigen Sie die folgenden IAM-Rollen und -Berechtigungen (Identity and Access Management) für BigQuery:

    • Die IAM-Berechtigung bigquery.jobs.create für das Abrechnungsprojekt
    • Die IAM-Rolle roles/bigquery.dataViewer für das Projekt, Dataset oder die Tabelle, die abgefragt wird

Unterstützte Datenquellen

Konversationelle Analyse kann eine Verbindung zu den folgenden Datenquellen herstellen:

Best Practices für das Einrichten einer Datenquelle

Wenn Sie eine Datenquelle optimal einrichten, kann konversationelle Analyse die hilfreichsten Antworten liefern. Beachten Sie beim Erstellen einer Datenquelle die folgenden Best Practices:

  • Sie können Felder, die nicht für die Analyse verwendet werden sollen, vollständig ausschließen oder in der Datenquelle ausblenden.
  • Feldbeschreibungen können hinzugefügt oder bearbeitet werden, um Kontext für die konversationelle Analyse zu liefern.
  • Wenn Sie unerwartete Ergebnisse sehen, prüfen Sie Ihre Datenquelle und bestätigen Sie, dass die Feldtypen und die Standardeinstellungen für die Aggregation korrekt sind.

Datenverbindung herstellen

Sie können eine Unterhaltung mit den folgenden Datenquellen starten, wenn Sie die konversationelle Analyse verwenden:

Verbindung zu Looker-Daten herstellen

So verwenden Sie Looker-Explores als Datenquelle in der konversationellen Analyse:

  1. Wählen Sie in der konversationellen Analyse auf der Seite Mit Daten interagieren den Tab Datenquellen aus.
  2. Wählen Sie Datenverbindung herstellen und dann im Drop-down-Menü Looker aus.

  3. Geben Sie im Bereich Verbindung zu einer Looker-Instanz herstellen im Feld Looker-Instanz-URL eingeben die URL Ihrer Looker-Instanz ein. Wenn die Instanz-URL ungültig ist oder die Anforderungen für den Looker-Connector nicht erfüllt, wird in der konversationellen Analyse eine Fehlermeldung angezeigt.

  4. Wenn Sie zum ersten Mal eine Verbindung zu einer Looker-Instanz herstellen, klicken Sie auf Looker-Konto verbinden.

  5. Wenn in der konversationellen Analyse das Fenster Google-Konto und Looker verknüpfen angezeigt wird, lesen Sie die Informationen dazu, wie Data Studio auf Ihr Looker-Konto zugreift. Wählen Sie Zustimmen und fortfahren aus, um Ihre Konten zu verknüpfen und fortzufahren.

  6. Nachdem Sie eine Verbindung zu einer Looker-Instanz hergestellt haben, wählen Sie ein Explore aus der Liste aus und klicken Sie dann auf Verbinden, um eine Unterhaltung zu beginnen.

Nachdem Sie eine Verbindung zu einem Explore hergestellt haben, wird es auf der Seite Mit Daten chatten in der Liste der verfügbaren Datenquellen angezeigt.

Mit einem Daten-Agent verbinden

Wenn Sie mit einem Daten-KI-Agenten chatten möchten, der mit einem Looker-Explore erstellt wurde, folgen Sie der Anleitung zum Erstellen eines Daten-KI-Agenten auf der Dokumentationsseite Daten-KI-Agenten in Data Studio.

Verbindung zu BigQuery-Daten herstellen

Sie können eine Konversation direkt mit einer BigQuery-Tabelle oder mit einem Daten-Agent starten, der mit einer BigQuery-Tabelle erstellt wurde.

So verwenden Sie eine BigQuery-Tabelle als Datenquelle mit konversationeller Analyse:

  1. Wählen Sie in der konversationellen Analyse auf der Seite Mit Daten interagieren den Tab Datenquellen aus.
  2. Wählen Sie Mit Daten verbinden und dann im Drop-down-Menü BigQuery aus.
  3. Wählen Sie im Fenster Daten auswählen einen der folgenden Tabs aus, um eine Verbindung zu einem BigQuery-Dataset herzustellen oder öffentliche Datasets zu durchsuchen.
  • Letzte Projekte: Hier werden die BigQuery-Projekte aufgeführt, auf die Sie zuletzt zugegriffen haben.
  • Alle Projekte: Hier werden alle BigQuery-Projekte aufgeführt, auf die Sie Zugriff haben.
  • Öffentliche Datasets: Hier werden öffentliche BigQuery-Datasets aufgeführt.
  • Projekt-ID eingeben: Hier können Sie die eindeutige Projekt-ID für ein bestimmtes Projekt angeben.
  1. Wählen Sie auf dem Tab Letzte Projekte oder Alle Projekte ein BigQuery-Projekt aus oder geben Sie auf dem Tab Projekt-ID eingeben eine Projekt-ID ein. Optional können Sie die Liste mit der Suchleiste Projekte durchsuchen filtern. Wenn Sie eine Verbindung zu einem öffentlichen Dataset herstellen, fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort.
  2. Im Fenster Daten auswählen wird der Tab Datasets oder Öffentliche Datasets angezeigt, wenn Sie eine Verbindung zu einem öffentlichen Dataset herstellen. Wählen Sie ein BigQuery-Dataset aus. Optional können Sie die Liste mit der Suchleiste Datasets durchsuchen filtern.
  3. Im Fenster Daten auswählen wird der Tab Tabelle angezeigt. Wählen Sie auf dem Tab Tabelle die Tabelle aus, mit der Sie eine Verbindung herstellen möchten. Optional können Sie die Liste mit der Suchleiste Tabellen durchsuchen filtern.
  4. Klicken Sie auf Verbinden.

Nachdem Sie eine Verbindung zu einer BigQuery-Tabelle hergestellt haben, wird sie in der Liste der verfügbaren Datenquellen auf der Seite Mit Daten chatten angezeigt.

Nächste Schritte