Führen Sie komplexe Abfragen in natürlicher Sprache für Unternehmensdaten-Assets aus. Verwenden Sie dazu einen Discovery-Agenten, der Dataplex API-Aufrufe (Python) ausführt.

Mit einem Anreicherungs-Agenten, der Dataplex API-Aufrufe (Python) ausführt, können Sie KI-basierte Übersichten für Ihre Daten-Assets in großem Umfang generieren.

Kontextbezogene Datensätze aus Multi-Cloud-Quellen für proaktive, kontrollierte KI-Agentenaktionen erfassen.

Cloudübergreifende Analyse-Workflows über verteilte Datenspeicher hinweg mit KI-Agenten und dem Knowledge Catalog als Kontextgraphen entwerfen

Mit der Google Cloud Console können Sie Ihren Daten-Assets (Einträgen) strukturierte, schemabasierte Metadaten (Aspekte) und Geschäftsdefinitionen (Glossare) hinzufügen.

Apache Iceberg-Tabellen erstellen, zentralisierte Datenrichtlinien für die Sicherheit auf Spaltenebene erzwingen, Sicherheitsrichtlinien definieren und die automatisierte Datenherkunft visualisieren.

Metadaten aus Google-Diensten wie BigQuery automatisch aufnehmen.

Indexieren Sie Metadaten aus benutzerdefinierten Datenquellen mithilfe offener APIs.

Mit der Antigravity CLI können Sie Abfragen in natürlicher Sprache verwenden, um Daten zu profilieren und Qualitätsregeln zu generieren. Anschließend können Sie Datenqualitätsregeln als automatisierte Scans bereitstellen.

Prüfen Sie, ob Knowledge Catalog zwischen Quelldaten und temporären Ableitungen unterscheiden kann, indem Sie Abfragen in natürlicher Sprache an die Antigravity CLI senden.

Ermitteln, wie sich Datentransformationen auf nachgelagerte Ressourcen, die Datenintegrität und Workflows auswirken

Verfolgen Sie den Fluss sensibler Daten zurück zu dem Prozess, der sie von einem vertrauenswürdigen an einen nicht vertrauenswürdigen Ort verschiebt.

Reduzieren Sie die Speicherkosten, indem Sie Assets identifizieren, die nicht aktiv als Quellen für andere Prozesse verwendet werden.

Rufen Sie mit einer einzigen API-Anfrage vorformatierte, LLM-fähige Kontexte für Daten-Assets ab.