Konversationelle Analyse in Looker – Übersicht

Die konversationelle Analyse ist eine auf Gemini für Google Cloudbasierende Funktion, mit der Sie Ihre Daten per Chat abfragen können. Die konversationelle Analyse basiert auf der semantischen Modellierungsebene von Looker und ermöglicht es Nutzern in Ihrer Organisation, Fragen zu Daten in natürlicher Sprache zu stellen, um geregelte und vertrauenswürdige Self-Service-BI zu nutzen. Dieser Ansatz beschleunigt die Einführung von Analysen in Ihrer Organisation, da er Governance und Sicherheit auf Unternehmensniveau bietet.

Die konversationelle Analyse ist sowohl in Looker (Google Cloud Core)-Instanzen als auch in Looker (Original)-Instanzen verfügbar.

Weitere Informationen dazu, wie und wann Gemini for Google Cloud Ihre Daten verwendet.

Wichtige Features

Die konversationelle Analyse umfasst die folgenden Hauptfunktionen:

  • Explores in natürlicher Sprache abfragen: Sie können in natürlicher Sprache mit einem einzelnen Explore oder mit einem Daten-KI-Agenten interagieren, der bis zu fünf Explores abfragt.
  • Daten-KI-Agenten zum Abfragen von Explores erstellen: Sie können einen KI-gestützten Agenten zum Abfragen von Explores anpassen, indem Sie Kontext und Anweisungen angeben, die speziell auf Ihre Daten zugeschnitten sind. So kann der Daten-KI-Agent genauere und kontextrelevantere Antworten generieren. Sie können Ihre Daten-KI-Agenten auch für andere Nutzer freigeben oder in anderen Anwendungen wie Gemini Enterprise veröffentlichen, damit diese Fragen mit demselben Kontext stellen können. Sie können diese Art von Daten-KI-Agenten mit bis zu fünf Explores verbinden. Fügen Sie dem Kontext Ihres Daten-KI-Agenten bestätigte Abfragen hinzu, um die Genauigkeit der Antworten Ihres Explore-Daten-KI-Agenten zu verbessern. Bestätigte Abfragen sind eine Vorschaufunktion, die nur für Looker (Original)-Instanzen verfügbar ist.
  • Dashboard mit einem Daten-KI-Agenten abfragen Vorschau: Mit der konversationellen Analyse können Sie einen Dashboard-Daten-KI-Agenten generieren, der das Dashboard und die zugrunde liegenden Modelle abfragen kann. Dashboard-KI-Agenten sind verfügbar, wenn die Einstellung Dashboard-KI-Agenten aktivieren auf der Seite Gemini in Looker im Bereich Admin aktiviert ist. Außerdem können Dashboard-Ersteller Dashboard-KI-Agenten auf der Ebene des einzelnen Dashboards für benutzerdefinierte Dashboards aktivieren oder deaktivieren.
  • Erweiterte Analysen: Mit der Funktion Erweiterte Analysen in der konversationellen Analyse werden Ihre Fragen in natürlicher Sprache in Python-Code übersetzt und dieser Code wird ausgeführt. Im Vergleich zu Standard-SQL-basierten Abfragen ermöglicht die Verwendung von Python durch die Funktion Erweiterte Analysen komplexere Analysen und Visualisierungen.
  • Einbettung: Sie können die konversationelle Analyse in eine Website oder eine Anwendung einbetten, indem Sie ein HTML-iFrame-Tag verwenden, wie bei anderen Looker-Inhaltstypen. Die konversationelle Analyse unterstützt sowohl die private Einbettung, bei der Nutzer mit ihren Looker-Anmeldedaten authentifiziert werden, als auch die signierte Einbettung, bei der Nutzer über Ihre eigene Anwendung authentifiziert werden.
  • Nutzer-Engagement, Tokennutzung und Feedback Vorschau: Nutzer mit Zugriff auf Looker-Systemaktivitätsinhalte können mehr über das Nutzer-Engagement und die Tokennutzung erfahren, wenn ein Looker-Administrator die Vorschaufunktion Tokennutzung des Agenten für konversationelle Analysen aktiviert hat. Nutzer mit Zugriff auf Looker-Systemaktivitätsinhalte können die Abfragedaten von Nutzern beobachten, wenn diese der Freigabe ihrer Abfragedaten zugestimmt haben und ein Looker-Administrator die Vorschaufunktion Überprüfung von Abfragen für konversationelle Analysen (CA) für Endnutzer aktiviert hat. Das Dashboard Konversationelle Analyse ist im Bereich Systemaktivität des Bereichs Admin verfügbar.
  • Ausgelöste Agenten-Workflows Vorschau: Sie können messwertbasierte Benachrichtigungen und Monitoring direkt über Abfragen in natürlicher Sprache in eigenständigen Unterhaltungen mit Explores oder mit Explore-Daten-KI-Agenten einrichten. Agenten-Workflows sind verfügbar, wenn die Einstellung Agenten-Workflows auf der Seite Gemini in Looker im Bereich Admin aktiviert ist.

Daten-KI-Agenten im Vergleich zu Unterhaltungen

Das Chatten mit einem Daten-KI-Agenten bietet mehrere wichtige Vorteile gegenüber einer Standardunterhaltung mit einem einzelnen Explore. Wenn Sie eine Unterhaltung über ein Explore starten, können Sie diese bestimmte Datenquelle schnell in natürlicher Sprache abfragen. Ein Daten-KI-Agent fungiert jedoch als spezialisierter eigenständiger Analyst, der angepasst und in Ihrer gesamten Organisation freigegeben werden kann.

Daten-KI-Agenten bieten folgende Vorteile gegenüber Unterhaltungen mit Explores:

  • Mit mehreren Explores chatten: In einer Unterhaltung mit einem Explore können Sie jeweils nur ein Explore abfragen. Ein Daten-KI-Agent kann jedoch mit bis zu fünf verschiedenen Explores verbunden werden, sodass Nutzer domänenübergreifende Analysen durchführen und umfassendere Antworten erhalten können.
  • Mit einem Looker-Dashboard chatten: Wenn Sie mit einem Dashboard chatten, erstellt die konversationelle Analyse einen Dashboard-Daten-KI-Agenten, mit dem Sie nicht nur ein Dashboard, sondern auch die zugrunde liegenden Explores abfragen können.
  • Erstellter Kontext: Sie können Ihrem Daten-KI-Agenten benutzerdefinierte Anweisungen geben, die in einer Standardunterhaltung mit einem Explore nicht verfügbar sind, einschließlich der folgenden Ressourcen:
    • Geschäftliche Glossare: Sie können organisationsspezifische Fachbegriffe oder Akronyme direkt in den Anweisungen des Agenten definieren.
    • Personen-Framework: Sie können dem Agenten eine bestimmte Rolle oder Expertise zuweisen und so einen einheitlichen Ton und eine professionelle Beurteilung für die Unterhaltung festlegen.
  • Agentenspezialisierung: Anstatt die generische Benutzeroberfläche einer Unterhaltung zu verwenden, können Sie spezialisierte Agenten für verschiedene Geschäftsbereiche erstellen, z. B. einen Umsatz-Agenten oder einen Ops-Agenten. Dies ermöglicht eine geführte Analyse, die Nutzer zu den spezifischen Feldern und Filtern führt, die für ihre Anforderungen am relevantesten sind.
  • Zusammenarbeit und Wiederverwendung: Unterhaltungen mit Explores sind in der Regel auf einen Nutzer beschränkt, während Daten-KI-Agenten für andere Mitglieder Ihrer Organisation freigegeben werden können. Durch die Freigabe können mehrere Nutzer von demselben erstellten Kontext und derselben Governance profitieren, die von einem Administrator oder Datenexperten entwickelt wurden.
  • Benutzerdefiniertes Verhalten: Sie können Ihren Agenten so konfigurieren, dass er bestimmte Anforderungen erfüllt, z. B. Standardfilter verwendet. Ein Beispiel: „Standardmäßig die letzten sechs Monate verwenden, wenn kein Zeitraum angegeben ist.“ Diese Schutzmaßnahmen sorgen dafür, dass der Agent die spezifischen Governance- und Sicherheitsstandards Ihrer Organisation einhält. Sie können auch Felder in Explores ausblenden, damit der Daten-KI-Agent sie nicht in Abfragen verwendet.

In der folgenden Tabelle sind die wichtigsten Unterschiede zwischen diesen Arten von Unterhaltungen und Daten-KI-Agenten zusammengefasst:

Funktion für konversationelle Analysen Gängige Anwendungsfälle Einstiegspunkt Freigabefunktionen Beschränkungen
Unterhaltungen mit Explores
  • Standardabfragen in natürlicher Sprache für ein einzelnes Looker-Explore.
  • Verwandte Fragen zu einem bestimmten Dataset in separate Sitzungen organisieren.
  • Verwendet die Fragemodi Schnell und Denken.
  • Im Explore: Unterhaltung beginnen auswählen.
  • Auf der Seite „Konversationelle Analyse“: Tab Unterhaltungen auswählen.
 In der Regel auf einen Nutzer beschränkt (nicht freigebbar).
  • Es kann jeweils nur ein Explore abgefragt werden.
  • Kein benutzerdefinierter erstellter Kontext oder keine benutzerdefinierten Anweisungen (z. B. bestätigte Abfragen, Personas, geschäftliche Glossare).
  • Keine Agentenspezialisierung für verschiedene Geschäftsbereiche einer Organisation.
  • Die Option Unterhaltung beginnen ist bei der Verwendung der neuen Explore-Oberfläche nicht verfügbar.
Explore-Daten-KI-Agenten
  • Spezialisierte, eigenständige Datenanalyse-KI-Agenten, die für bestimmte Geschäftsbereiche einer Organisation entwickelt wurden (z. B. Umsatz-KI-Agent, Betriebs-KI-Agent).
  • Domänenübergreifende Analyse mit bis zu fünf verbundenen Explores.
  • Erstellter Kontext mit benutzerdefinierten Anweisungen, bestätigten Abfragen, geschäftlichen Glossaren und Personen-Frameworks, um Schutzmaßnahmen durchzusetzen und die Genauigkeit zu verbessern.
  • Erweiterte Analysen, bei denen Python-Code ausgeführt wird, sofern aktiviert.
  • Erfordert keine expliziten explore-Berechtigungen.
 Auf der Seite „Konversationelle Analyse“: Tab KI-Agenten auswählen. Kann für andere Nutzer in der Organisation freigegeben werden, indem der Zugriff auf Inhalte gewährt wird (Zugriff ansehen oder Zugriff verwalten; Bearbeiten). Kann auch in externen Anwendungen wie Gemini Enterprise (Vorschau) veröffentlicht werden.
  • Erfordert access_data und andere Berechtigungen für die Modelle, die den Explores zugrunde liegen (durch die Freigabe des Agenten wird kein Zugriff auf die Explores gewährt).
  • Unterstützt keine bestätigten Abfragen, die Pivots oder benutzerdefinierte Felder enthalten.
Dashboard-KI-Agenten
  • Direkte Abfragen in natürlicher Sprache für ein bestimmtes Looker-Dashboard und die zugehörigen mit Abfragen verknüpften Kacheln.
  • Agentenverhalten auf Dashboards mit benutzerdefinierten Anweisungen kuratieren und anpassen.
  • Der Zugriff wird ausschließlich über Berechtigungen auf Dashboardebene (Zugriff verwalten; Bearbeiten auf dem Dashboard) und Modellberechtigungen verwaltet.
  • Kann auf der Ebene des einzelnen Dashboards für benutzerdefinierte Dashboards aktiviert oder deaktiviert werden.
 Im Dashboard: Mit diesem Dashboard chatten auswählen. Übernimmt das Freigabemodell des Dashboards.
  • Kann nicht unabhängig vom Dashboard freigegeben werden.
  • Wird nicht auf der Seite „Konversationelle Analyse“ angezeigt. Auf Unterhaltungen mit einem Dashboard-KI-Agenten kann nur über die Seite Letzte Unterhaltungen zugegriffen werden, die über das Dashboard-Menü verfügbar ist.
  • Beschränkt auf den Kontext des Dashboards und der zugehörigen mit Abfragen verknüpften Kacheln.
  • Das Anpassen des Verhaltens von Dashboard-KI-Agenten mit benutzerdefinierten Anweisungen wird für LookML-Dashboards nicht unterstützt.
  • Die Funktion Erweiterte Analysen wird nicht unterstützt.

Wie funktioniert die konversationelle Analyse?

Die konversationelle Analyse verwendet Gemini für Google Cloud , um Fragen in natürlicher Sprache zu interpretieren und Antworten in Looker basierend auf Ihren Daten zu geben. Als Quelle der Wahrheit wird das semantische Modell von Looker verwendet, also die LookML-Definitionen Ihrer Daten, um sicherzustellen, dass die Antworten korrekt und konsistent sind. Die konversationelle Analyse kann Ihre Geschäftsdefinitionen für Messwerte wie „Umsatz“ oder „Abwanderung“ interpretieren, da sie in LookML definiert sind. Diese Definitionen werden verwendet, um genaue und konsistente Fragen zu stellen.

Um die Antworten auf Ihre spezifischen Daten und Ihren geschäftlichen Kontext zu stützen, verwendet die konversationelle Analyse verschiedene Techniken:

  • LookML-Schema: Zu Beginn einer Anfrage ruft die konversationelle Analyse das Schema aus den Explores ab, mit denen sie verbunden ist. Die konversationelle Analyse verwendet Parameter aus dem LookML-Modell auf verschiedene Weise:
    • Feldidentifizierung: Metadaten aus dem Schema helfen der konversationellen Analyse, sich auf relevante Felder zu konzentrieren. Zu diesen Metadaten gehören LookML-Parameter wie name, label, description, type und dimension_group. Mit diesen Parametern kann die konversationelle Analyse Begriffe in Nutzerfragen den richtigen Feldern zuordnen. description kann beispielsweise geschäftsspezifische Terminologie oder Kontext für ein Feld liefern. Die konversationelle Analyse ignoriert alle Felder, die den hidden Parameter verwenden.
    • Antwortformatierung: Die konversationelle Analyse verwendet label Parameter für nutzerfreundliche Feldnamen und value_format Parameter zum Formatieren von Daten in Antworten.
  • Abfragegenerierung: Anstatt Ihre Datenbank direkt abzufragen, bestimmt die konversationelle Analyse, welche Felder, Filter, Sortierungen und Grenzwerte in der Abfrage verwendet werden sollen. Looker erstellt und führt dann die Abfrage mit dem zugrunde liegenden LookML-Modell aus. Dieser Vorgang ähnelt der Interaktion eines Nutzers mit einer Explore-Oberfläche. Die konversationelle Analyse muss keine komplexe Join-Logik oder Felddefinitionen verstehen, da Looker die Abfrage auf Grundlage des LookML-Modells erstellt. Die Abfragegenerierung sorgt dafür, dass alle Abfragen der Join-Logik, der Filterung, der Aggregation und den Datenberechtigungen entsprechen, die in Ihrem LookML-Modell definiert sind. Um Abfragen zu generieren, muss die konversationelle Analyse die richtigen Werte für die Filter bestimmen. Diese Werte müssen genau mit den Werten in den zugrunde liegenden Daten übereinstimmen oder erweiterte Filterausdrücke wie Platzhalter sein. Um Diskrepanzen zwischen den Werten, die der Nutzer in seinen Fragen in natürlicher Sprache verwendet, und den genauen Werten, die für einen Filter erforderlich sind, zu beheben, verwendet die konversationelle Analyse Werte, die mit allowed_value in parameter-Feldern definiert sind, und kann Tools verwenden, um nach bestimmten Werten in Feldern zu suchen:
    • Beispieldaten: Gibt bis zu 100 Werte aus einem Feld zurück, damit die konversationelle Analyse Muster erkennen oder eine genaue Übereinstimmung für Filterwerte finden kann.
    • Fuzzy-Suche: Generiert eine Reihe von Suchbegriffen basierend auf der Nutzereingabe und sucht in einer Dimension nach diesen Begriffen, um geeignete Filterwerte zu finden. Sowohl Beispieldaten als auch die Fuzzy-Suche verwenden die Vorschlags-API von Looker und werden daher von LookML-Parametern wie suggestions, suggest_explore, and suggest_dimension beeinflusst.
  • Analyse: Nachdem Looker die Abfragen ausgeführt hat, analysiert die konversationelle Analyse die Abfrageergebnisse, um Nutzerfragen zu beantworten. Die konversationelle Analyse kann Ergebnisse auf eine oder mehrere der folgenden Arten analysieren:
    • Sie verwendet integrierte Gemini-Funktionen, um Ergebnisse zu interpretieren und zusammenzufassen.
    • Sie führt mit der erweiterten Analyse Python-Code aus, um die Ergebnisse weiter zu analysieren.
    • Sie erstellt Visualisierungen basierend auf Abfrageergebnissen.

Durch die Nutzung des semantischen Modells von Looker bietet die konversationelle Analyse Zugriff auf Daten von verschiedenen Plattformen wie BigQuery, AlloyDB, Redshift, Snowflake und Databricks, ohne dass die zugrunde liegende Datenkomplexität verstanden werden muss. Außerdem wird sichergestellt, dass alle Antworten konsistent und geregelt sind.

Wie funktionieren Daten-KI-Agenten für die konversationelle Analyse?

Die Antworten eines Daten-KI-Agenten für die konversationelle Analyse basieren auf zwei Haupteingaben: dem LookML-Schema Ihrer Instanz, das von einem Looker-Entwickler definiert wird, und den Agentenanweisungen, die Sie beim Erstellen oder Bearbeiten des Agenten schreiben.

Aus Ihrer Abfrage muss ein Daten-KI-Agent bestimmen, welche LookML-Felder ausgewählt und welche Filter, Sortierungen oder Grenzwerte angewendet werden sollen. Dazu ordnet er die natürliche Sprache in Ihrer Abfrage auf folgende Weise seinen eigenen Agentenanweisungen und dem LookML-Schema der Daten zu:

  1. Semantische Begriffe zuordnen: Nutzer verwenden in ihren Fragen oft Fachbegriffe. Der Agent verwendet Ihre Agentenanweisungen und die LookML-Feldmetadaten, um Ihre Abfrage zu interpretieren. Bei der Abfrage „Wie viel Neugeschäft haben wir gemacht?“ könnte ein Daten-KI-Agent „Neugeschäft“ beispielsweise einem Messwert zuordnen, der den monatlich wiederkehrenden Umsatz berechnet. Bei der Abfrage „Wer sind unsere Top-Kunden?“ könnte ein Daten-KI-Agent „Top“ einer Nutzungsanzahl und „Kunden“ einer Dimension namens Kundenname zuordnen.
  2. Feldwerte zuordnen: Der Agent sucht nach bestimmten Datenpunkten, z. B. „Kalifornien“ oder „Slim-Fit-Jeans“, und verwendet dazu spezielle Tools, um Daten zu erfassen oder Fuzzy-Suchen durchzuführen. Wenn ein Nutzer beispielsweise nach „Jeans“ fragt, kann der Agent eine Fuzzy-Suche im Feld Produktname auslösen, um die genauen String-Übereinstimmungen in Ihrer Datenbank zu finden. Wenn ein Nutzer nach „NY“ fragt, ist das das Feld Stadt oder das Feld Bundesland? Der Agent muss möglicherweise Daten erfassen, um zu sehen, welches Feld „NY“ enthält, oder eine klärende Frage stellen.
  3. Abfragebeispiele: Sie können im Kontext des Daten-KI-Agenten spezifische Frage-Antwort-Beispiele, sogenannte bestätigte Abfragen, angeben, um die Genauigkeit bei häufigen oder kritischen Abfragen zu verbessern.

Looker verwendet dann die LookML-Definitionen dieser Felder und andere Logik, die im Explore definiert ist, einschließlich Felddefinitionen, Zugriffsberechtigungen oder Nutzerattribute, benutzerdefinierte Dashboard-Filter oder komplexe Liquid- oder Join-Logik, um die Abfrage zu erstellen, die an die Datenbank gesendet wird. Da der Agent nicht die gesamte SQL-Abfrage schreibt, muss er die Daten nicht „verstehen“ und kann genauer und deterministischer arbeiten.

Weitere Informationen dazu, wie Ihr Agent LookML verwendet, finden Sie auf der Dokumentationsseite Best Practices für die Konfiguration der konversationellen Analyse in Looker.

Liste der Dokumentation

Compliancefunktionen von Gemini in Looker-Funktionen

Die konversationelle Analyse ist noch nicht in den Autorisierungsgrenzen von FedRAMP High oder FedRAMP Medium enthalten. Bevor Sie die Einstellung Gemini in Looker für Ihre Looker-Instanz aktivieren, sollten Sie mit Ihrer Autorisierungsstelle besprechen, ob die Complianceangebote von Gemini für Google Cloud' die Anforderungen Ihrer Organisation geeignet sind.

Bei Looker (Google Cloud Core)-Instanzen werden dem Standardangebot für jedes verfügbare Assured Workloads-Kontrollpaket Gemini in Looker-Funktionen hinzugefügt, sobald die Änderungsanforderungen und -prozesse dieses Pakets erfüllt sind. Die konversationelle Analyse in Looker berücksichtigt die Compliancefunktionen der zugehörigen Looker (Google Cloud Core)-Instanz, mit folgender Ausnahme:

Die Unterstützung für die Datenresidenz (DRZ), insbesondere für ruhende Daten, ist für alle Looker-Kunden verfügbar. Alle ruhenden Daten, die mit der konversationellen Analyse verknüpft sind, befinden sich ausschließlich in der Looker-Instanz und sind auf eine einzelne Region beschränkt. Daten bei der Übertragung und Machine Learning (ML) werden mit einem globalen Dienst verarbeitet.

Compliance in der Europäischen Union

Die lokalisierte Verarbeitung ist für Kunden mit Sitz in der Europäischen Union (EU) mit Looker (Original)- oder Looker (Google Cloud Core)-Instanzen verfügbar, auf denen Looker 26.10 oder höher ausgeführt wird. Mit dieser Option können Daten innerhalb der EU-Gerichtsbarkeit verarbeitet werden und der Traffic der konversationellen Analyse von Looker kann über einen multiregionalen EU-Endpunkt geleitet werden, wodurch sichergestellt wird, dass Kundendaten aus der EU innerhalb der EU verarbeitet werden.

Die lokalisierte Verarbeitung gilt für alle Funktionen der konversationellen Analyse in Looker (außer Dashboard-Daten-KI-Agenten) und alle Endpunkte der Looker API für konversationelle Analyse. Sie gilt nicht für die Conversational Analytics API.

Feedback geben

Sie können Google Feedback zu einzelnen Antworten in der konversationellen Analyse geben, indem Sie eine der folgenden Optionen auswählen:

  • thumb_up Gute Antwort: Gibt an, dass die Antwort hilfreich war.
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