Visão geral do Gemini no BigQuery

Este documento descreve como o Gemini no BigQuery, que faz parte do pacote de produtos Google CloudGemini para, oferece assistência com tecnologia de IA para ajudar você a trabalhar com seus dados.

Assistência de IA com o Gemini no BigQuery

O Gemini no BigQuery oferece assistência de IA para ajudar você a fazer o seguinte:

  • Analisar e entender seus dados com insights. Os insights de dados oferecem uma maneira automatizada e intuitiva de descobrir padrões e realizar análises estatísticas usando consultas úteis geradas com base nos metadados das suas tabelas. Esse recurso é especialmente útil para resolver os desafios de inicialização a frio da exploração inicial de dados. Para mais informações, consulte Gerar insights de dados no BigQuery.
  • Conversar sobre seus dados usando a análise conversacional. A análise conversacional permite que você converse sobre seus dados em linguagem natural. Você pode criar agentes de dados configurados com metadados personalizados, instruções, termos de glossário e consultas verificadas para estabelecer a lógica de negócios. Também é possível iniciar conversas diretas com fontes de dados, incluindo tabelas, visualizações, gráficos de propriedades e tabelas do Lakehouse. Para mais informações, consulte Visão geral da análise conversacional.
  • Descobrir, transformar, consultar e visualizar dados com a tela de dados do BigQuery. Você pode usar a linguagem natural com o Gemini no BigQuery para encontrar, unir e consultar recursos de tabela, visualizar resultados e colaborar com outras pessoas durante todo o processo. Para mais informações, consulte Analisar com a tela de dados.
  • Receber ajuda com a análise de dados em SQL e Python. Você pode usar o Gemini no BigQuery para gerar ou sugerir código em SQL ou Python e explicar uma consulta SQL atual. Você também pode usar consultas em linguagem natural para começar a análise de dados. Para saber como gerar, completar e resumir código, consulte a seguinte documentação:
  • Preparar os dados para análise. A preparação de dados no BigQuery apresenta recomendações de transformação geradas com IA e contextuais para limpar dados para análise. Para mais informações, consulte Preparar dados com o Gemini.
  • Criar e modificar pipelines de dados com o Agente de engenharia de dados. O Agente de engenharia de dados ajuda a criar, modificar e solucionar problemas de pipelines de dados usando comandos em linguagem natural. Além da lógica SQL, o agente gera proativamente metadados semânticos (prévia), como descrições de campos, visões gerais de tabelas e aspectos genéricos, como informações de sistema e tipo , garantindo que os recursos de dados possam ser descobertos desde o momento da criação. Para mais informações, consulte Usar o Agente de engenharia de dados para criar e modificar pipelines de dados.
  • Personalizar suas conversões de SQL com regras de conversão. (Prévia) Crie regras de conversão aprimoradas com o Gemini para personalizar as conversões de SQL usando o conversor de SQL interativo. É possível descrever mudanças na saída da conversão de SQL usando comandos em linguagem natural ou especificar padrões de SQL para encontrar e substituir. Para mais informações, consulte Criar uma regra de conversão.

O Gemini para Google Cloud não usa seus comandos nem as respostas deles como dados para treinar os modelos sem permissão explícita. Para mais informações sobre como o Google usa seus dados, consulte Como o Gemini para Google Cloud usa seus dados.

Para informações sobre segurança, privacidade e compliance, consulte Segurança, privacidade e compliance do Gemini no BigQuery.

Preços

Consulte os preços do Gemini para Google Cloud .

Onde interagir com o Gemini no BigQuery

Após configurar o Gemini no BigQuery, você pode usar esse recurso para fazer o seguinte no BigQuery Studio:

Configurar o Gemini no BigQuery

Para conferir as etapas detalhadas, consulte Configurar o Gemini no BigQuery.

Como o Gemini no BigQuery usa seus dados

Para apresentar resultados precisos e aprimorados, o Gemini no BigQuery precisa acessar os metadados e dados do cliente no BigQuery. Ativar o Gemini no BigQuery concede ao Gemini permissão para acessar esses dados, incluindo o histórico de consultas e tabelas. O Gemini no BigQuery não usa seus dados para treinar ou ajustar os modelos. Para mais informações sobre como o Gemini usa seus dados, consulte Segurança, privacidade e compliance do Gemini no BigQuery.

Os recursos aprimorados do Gemini no BigQuery são:

  • Ferramenta de geração de SQL
  • Comando para gerar consultas SQL
  • Converter comentários para código SQL
  • Complete uma consulta SQL
  • Explicar uma consulta SQL
  • Gerar código Python
  • Preenchimento automático de código Python
  • Análise conversacional
  • Tela de dados
  • Preparação de dados
  • Insights de dados

Locais

Para informações sobre onde o Gemini no BigQuery processa seus dados, consulte Onde o Gemini no BigQuery processa seus dados.

A seguir