Esegui query complesse in linguaggio naturale sugli asset di dati aziendali utilizzando un agente di rilevamento che effettua chiamate all'API Knowledge Catalog (Python).

Genera panoramiche basate sull'AI per i tuoi asset di dati su larga scala utilizzando un agente di arricchimento che effettua chiamate all'API Knowledge Catalog (Python).

Progetta workflow di analisi cross-cloud su datastore distribuiti utilizzando agenti AI e Knowledge Catalog come grafico di contesto.

Collega metadati strutturati basati su schema (aspetti) e definizioni aziendali (glossari) ai tuoi asset di dati (voci) utilizzando la console Google Cloud.

Crea tabelle Apache Iceberg, applica policy di dati centralizzate per la sicurezza a livello di colonna, definisci policy di sicurezza e visualizza la tracciabilità dei dati automatizzata.

Importa automaticamente i metadati dai servizi Google come BigQuery.

Esegui l'indicizzazione dei metadati da origini dati personalizzate utilizzando API aperte.

Tramite Gemini CLI, utilizza query in linguaggio naturale per profilare i dati e generare regole di qualità, quindi implementa le regole di qualità dei dati come scansioni automatiche.

Verifica che Knowledge Catalog possa distinguere tra i dati di origine e i derivati temporanei utilizzando query in linguaggio naturale per Gemini CLI.

Identifica in che modo le trasformazioni dei dati influiscono sulle risorse downstream, sull'integrità dei dati e sui workflow.

Trace il flusso di dati sensibili fino al processo che li sposta da una località attendibile a una non attendibile.

Riduci i costi di archiviazione identificando gli asset che non vengono utilizzati attivamente come origini per altri processi.

Recupera il contesto preformattato e pronto per LLM per gli asset di dati utilizzando una singola richiesta API.