Knowledge Catalog でデータ関係を表示する

Knowledge Catalog(旧称 Dataplex Universal Catalog)のデータ関係を使用すると、関連する BigQuery テーブルとビューを検索し、それらの接続方法を調べることができます。その後、リンクされたデータセットを探索したり、AI エージェントに構造コンテキストを提供して、より正確なクエリを生成したりできます。

始める前に

データアセット間の関係を表示する前に、必要なロールが付与されていることを確認してください。

必要なロール

Knowledge Catalog でデータアセット間の関係を表示するために、Knowledge Catalog 固有の IAM ロールは必要ありません。Knowledge Catalog は、アセットが存在するソースシステム(BigQuery など)の既存の権限を使用して、関係を表示できるかどうかを判断します。たとえば、BigQuery テーブルを含む関係を表示するには、bigquery.tables.get 権限が必要です。

ソースシステムでアセットを表示する権限がない場合、Knowledge Catalog の関係グラフには、そのアセットに関連する関係は表示されません。これにより、関係の可視性が、ソースシステムで確立されたセキュリティ境界と権限に準拠するようになります。

データ関係について

データ関係は、データアセットがどのように接続されているかを示します。たとえば、顧客データを含むテーブルを見つけると、その関係から、注文やサポート チケットを一覧表示する関連テーブルを特定できます。さらに、リレーションシップは構造的なガイドとして機能し、大規模言語モデルに不可欠なコンテキストを提供します。その結果、AI はより正確な回答を生成し、特定の情報を取得するための正確なクエリを作成します。

Knowledge Catalog は、データアセット間の潜在的なリンクと共通の関係を自動的に検出して保存し、各接続の性質を把握するのに役立ちます。関係データは、次のようなさまざまなソースから取得されます。

  • 過去のクエリログの Knowledge Catalog。クエリ履歴を継続的に分析して、テーブル間の潜在的な JOIN パターンを検出します。
  • データ分析情報は、大規模言語モデルを使用してスキーマ属性とデータの重複を分析し、オンデマンドでデータ関係を提案します。

サポートされているデータアセット

BigQuery のテーブルとビューのデータ関係を表示できます。

データ関係を表示する

BigQuery テーブルとビューのデータ関係を表示するには、Google Cloud コンソールまたは Dataplex API を使用します。

Console

BigQuery でテーブルのデータ関係を表示する手順は次のとおりです。

  1. Google Cloud コンソールで、Knowledge Catalog の [検索] ページに移動します。

    [検索] に移動

  2. 関係を表示する BigQuery テーブルを検索します。

  3. 検索結果で、テーブル名をクリックしてエントリページを開きます。

  4. [リレーションシップ] タブに移動して、各データ リレーションシップに関する次の情報を表示します。

    • ターゲット: 接続されたデータアセットの名前。
    • 関係: アセットのリンクに使用される特定の列。
    • タイプ: リンクの性質。たとえば、頻繁な結合とデータ インサイトによって検出された関係は、どちらも JOIN として表示されます。
    • Origin: 関係の送信元。

      • Query history は、頻繁な結合の起点です。
      • Data insights は、データ分析情報によって検出された関係の起点です。
    • アクション: アセット間のリンクを検出するために使用できるサンプルクエリ。

REST

検出された関係は、Knowledge Catalog の 2 つのデータアセット(エントリ)間の関係を確立する EntryLinks として Knowledge Catalog に保存されます。結合された列や関係ソースなど、関係の詳細は EntryLinks のアスペクトとして保存されます。

データの関係を表示するには、次の方法を使用します。

  • LookupEntryLinks は、特定のデータエントリをソースまたはターゲットとして参照するすべての EntryLinks を取得し、特定のエントリに関連付けられた関係の完全なセットを返します。

  • LookupContext は、コンテキスト メタデータを使用して AI エージェントをグラウンディングするための単一のエンドポイントを提供します。関連するデータアセットを含む、簡潔で事前フォーマットされたメタデータのパッケージを返します。

ロケーション

データ関係は、すべての BigQuery ロケーションで使用できます。

制限事項

  • Knowledge Catalog は、クエリ履歴のサンプルを分析して関係を特定します。つまり、一部のクエリではリンクが検出されない可能性があります。
  • 関係の検出は、クエリの実行後、最大 72 時間かかることがあります。

次のステップ