Informazioni sugli approfondimenti sui dati strutturati

La funzionalità di insight sui dati di Knowledge Catalog (in precedenza Dataplex Universal Catalog) genera automaticamente descrizioni, grafici delle relazioni e query SQL dai metadati delle tabelle e dei set di dati. Queste informazioni ti aiutano a comprendere rapidamente la struttura, i contenuti e le relazioni dei dati senza una configurazione manuale estesa. Per indagare ulteriormente, puoi porre domande aggiuntive in data canvas.

Quando esplorano una nuova tabella che non conoscono, gli analisti di dati spesso hanno difficoltà a capire come iniziare a scrivere le query. Il problema può comportare incertezze sulla struttura dei dati e sui pattern chiave nei dati. La funzionalità di insight sui dati di Knowledge Catalog offre un modo automatico per esplorare e comprendere i tuoi dati. In questo modo puoi individuare pattern, valutare la qualità dei dati ed eseguire analisi statistiche.

Panoramica

Gli insight sui dati utilizzano Gemini per analizzare i metadati e generare quanto segue:

  • Descrizioni: riepiloghi generati dall'AI che spiegano lo scopo del set di dati o dello spazio dei nomi, la struttura della tabella e i dettagli di colonne specifiche.

  • Query di esempio: query SQL personalizzate progettate specificamente per lo schema e i contenuti del set di dati, dello spazio dei nomi o della tabella.

  • Grafici delle relazioni: visualizzazioni che mostrano le connessioni e le dipendenze tra diverse tabelle all'interno del set di dati o dello spazio dei nomi.

Risorse supportate

Gli insight sui dati sono disponibili per i seguenti tipi di dati strutturati:

  • Set di dati, tabelle e viste BigQuery
  • Tabelle Lakehouse senza confini (tra cui Apache Iceberg, Apache Hive e SAP BDC)
  • Tabelle esterne
  • Tabelle del catalogo REST Apache Iceberg
  • Spazi dei nomi Apache Iceberg (rappresentati come set di dati in BigQuery)
  • Tabelle del catalogo Apache Hive
  • Tabelle SAP Business Data Cloud (BDC)

Esempio di esecuzione degli insight

Gli insight sui dati generano automaticamente query in linguaggio naturale e i relativi equivalenti SQL in base ai metadati di una tabella.

Considera una tabella denominata telco_churn con il seguente schema:

Nome campo Tipo
CustomerID STRING
Genere STRING
Periodo di incarico INT64
InternetService STRING
StreamingTV STRING
OnlineBackup STRING
Contratto STRING
TechSupport STRING
PaymentMethod STRING
MonthlyCharges FLOAT
Churn BOOLEAN

Di seguito sono riportate alcune delle query di esempio generate da insight sui dati per questa tabella:

  • Identifica i clienti che hanno sottoscritto tutti i servizi premium e sono clienti da più di 50 mesi.

    SELECT
  CustomerID,
  Contract,
  Tenure
FROM
  agentville_datasets.telco_churn
WHERE
  OnlineBackup = 'Yes'
  AND TechSupport = 'Yes'
  AND StreamingTV = 'Yes'
  AND Tenure > 50;

  • Identifica il servizio internet con il maggior numero di clienti che hanno abbandonato.

    SELECT
  InternetService,
  COUNT(DISTINCT CustomerID) AS total_customers
FROM
  agentville_datasets.telco_churn
WHERE
  Churn = TRUE
GROUP BY
  InternetService
ORDER BY
  total_customers DESC
LIMIT 1;

  • Identifica i tassi di abbandono per segmento tra i clienti di alto valore.

    SELECT
  Contract,
  InternetService,
  Gender,
  PaymentMethod,
  COUNT(DISTINCT CustomerID) AS total_customers,
  SUM(CASE WHEN Churn = TRUE THEN 1 ELSE 0 END) AS churned_customers,
  (SUM(CASE WHEN Churn = TRUE THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(DISTINCT CustomerID))
  * 100 AS churn_rate
FROM
  agentville_datasets.telco_churn
WHERE
  MonthlyCharges > 100
GROUP BY
  Contract,
  InternetService,
  Gender,
  PaymentMethod;

Modalità per generare insight sui dati

Durante la generazione di insight sui dati, Knowledge Catalog offre due modalità:

Modalità Descrizione Utilizzo
Genera e pubblica

Conserva gli insight sui dati generati in Knowledge Catalog come aspetti dei metadati. Devi disporre delle autorizzazioni necessarie per la pubblicazione. Quando utilizzi Genera e pubblica, vengono eseguite le seguenti azioni:

  • Archivia le descrizioni di tabelle e colonne in Knowledge Catalog.
  • Acquisisce query e domande suggerite come aspetti riutilizzabili.
  • Rende gli insight pubblicati accessibili a tutti gli utenti che dispongono dell'accesso appropriato a Knowledge Catalog, garantendo la condivisione delle conoscenze dell'organizzazione.
  • Ti consente di modificare e salvare le descrizioni direttamente in Knowledge Catalog.

Utilizza questa modalità per la documentazione dei dati a livello aziendale che persiste ed è riutilizzabile o quando crei flussi di lavoro di governance basati su catalogo.
Genera senza pubblicare

Crea insight sui dati come descrizioni, domande in linguaggio naturale e query SQL on demand. Genera senza pubblicare non pubblica gli insight in Knowledge Catalog.

Utilizza questa modalità per un'esplorazione rapida e ad hoc per evitare di sovraccaricare il catalogo.

Prezzi

Per i dettagli sui prezzi di questa funzionalità, consulta Prezzi di Data Cloud Agent.

Per monitorare il consumo di token per i job di scansione degli insight sui dati e creare dashboard personalizzate in Cloud Monitoring, consulta Monitora l'utilizzo dei token degli insight sui dati.

Località

Puoi utilizzare gli insight sui dati in tutte le località BigQuery. Per scoprire dove Gemini in BigQuery elabora i tuoi dati, consulta Dove Gemini in BigQuery elabora i tuoi dati.

Limitazioni

  • Per i clienti multi-cloud, i dati di altri cloud non sono disponibili.
  • Gli insight sui dati non supportano i tipi di colonna Geo o JSON.
  • Le esecuzioni di Insights non garantiscono la presentazione delle query ogni volta. Per aumentare la probabilità di generare query più coinvolgenti, rigenera gli insight in BigQuery Studio.

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