Konversationelle Analyse in Looker – Übersicht

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

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

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

Wichtige Features

Konversationelle Analyse umfasst die folgenden Hauptfunktionen:

  • Explores in natürlicher Sprache abfragen: Sie können sich in natürlicher Sprache mit einem einzelnen Explore oder mit einem Datenagenten unterhalten, der bis zu fünf Explores abfragt.
  • Datenagent zum Abfragen von Explores erstellen: Sie können einen KI-basierten Datenabfrage-Agenten anpassen, indem Sie Kontext und Anweisungen angeben, die sich auf Ihre Daten beziehen. So kann der Datenagent genauere und kontextbezogene Antworten generieren. Sie können Ihre Data Agents auch mit anderen Nutzern teilen oder in anderen Anwendungen wie Gemini Enterprise veröffentlichen, damit diese Fragen mit demselben Kontext stellen können. Sie können diesen Datentyp mit bis zu fünf Explores verbinden.
  • Dashboard mit einem KI-Datenagenten abfragen Vorabversion: Mit Conversational Analytics können Sie einen Dashboard-KI-Datenagenten erstellen, mit dem das Dashboard und die zugrunde liegenden Modelle abgefragt werden können.
  • Erweiterte Analysen: Bei 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 in der Funktion „Erweiterte Analysen“ komplexere Analysen und Visualisierungen.
  • Einbetten: Sie können Conversational Analytics in eine Website oder eine Anwendung einbetten. Dazu verwenden Sie wie bei anderen Looker-Inhaltstypen auch ein HTML-iFrame-Tag. Konversationelle Analyse unterstützt sowohl privates Einbetten, bei dem Nutzer mit ihrem Looker-Login authentifiziert werden, als auch signiertes Einbetten, bei dem Nutzer über Ihre eigene Anwendung authentifiziert werden.

KI-Datenagenten im Vergleich zu Unterhaltungen

Die Interaktion mit einem Daten-Agenten bietet mehrere wichtige Vorteile gegenüber einer Standardunterhaltung mit einem einzelnen Explore. Wenn Sie eine Unterhaltung über ein Explore starten, können Sie die entsprechende Datenquelle schnell in natürlicher Sprache abfragen. Ein Daten-Agent fungiert dagegen als spezialisierter, eigenständiger Analyst, der angepasst und in Ihrer Organisation freigegeben werden kann.

KI-Datenagenten bieten gegenüber Unterhaltungen mit Explores folgende Vorteile:

  • Chat mit mehreren Explores: In einer Unterhaltung mit einem Explore können Sie jeweils nur ein Explore abfragen. Ein Daten-Agent kann jedoch mit bis zu fünf verschiedenen Explores verbunden werden, sodass Nutzer domainübergreifende Analysen durchführen und umfassendere Antworten erhalten können.
  • Mit einem Looker-Dashboard chatten: Wenn Sie mit einem Dashboard chatten, erstellt Conversational Analytics einen Dashboard-KI-Datenagenten, mit dem Sie nicht nur ein Dashboard, sondern auch die zugrunde liegenden Explores abfragen können.
  • Erstellter Kontext: Sie können Ihrem Datenagenten benutzerdefinierte Anweisungen geben, die in einer Standardunterhaltung in Explore nicht verfügbar sind. Dazu gehören die folgenden Ressourcen:
    • Golden Queries: Sie können dem Agenten Paare aus Fragen in natürlicher Sprache und bestätigten Looker-Abfragen zur Verfügung stellen, um gängige Geschäftsmuster zu verankern und die Mehrdeutigkeit des Modells deutlich zu verringern.
    • Unternehmensglossare: Sie können organisationsspezifische Fachbegriffe oder Akronyme direkt in den Anweisungen des KI-Agents definieren.
    • Persona-Framework: Sie können dem Agenten eine bestimmte Rolle oder ein bestimmtes Fachwissen zuweisen, um einen einheitlichen Ton und eine professionelle Einschätzung für die Unterhaltung festzulegen.
  • Spezialisierung von Agenten: Anstatt die einzelne generische Oberfläche einer Unterhaltung zu verwenden, können Sie spezialisierte Agenten für verschiedene Geschäftsbereiche erstellen, z. B. einen Revenue Agent (Umsatz-Agent) oder einen Ops Agent (Betriebs-Agent). So können Nutzer die Analyse besser nachvollziehen und werden zu den Feldern und Filtern geleitet, die für ihre Anforderungen am relevantesten sind.
  • Zusammenarbeit und Wiederverwendung: Explore-Unterhaltungen sind in der Regel auf einen Nutzer beschränkt, während Data Agents 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 Agent so konfigurieren, dass er bestimmte Anforderungen erfüllt, z. B. Standardfilter verwendet. Ein Beispiel: „Wenn kein Zeitraum angegeben ist, verwende immer die letzten sechs Monate.“ Diese Sicherheitsvorkehrungen sorgen dafür, dass der Agent die Governance- und Sicherheitsstandards Ihrer Organisation einhält. Sie können auch Felder in Explores ausblenden, um zu verhindern, dass der Daten-Agent sie in Abfragen verwendet.

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

Funktion „Konversationelle Analyse“ Gängige Anwendungsfälle Einstiegspunkt Freigabefunktionen Beschränkungen
Konversationen ansehen
  • Standardmäßige Abfrage eines einzelnen Looker-Explores in natürlicher Sprache.
  • Zusammengehörige Fragen zu einem bestimmten Dataset in separate Sitzungen unterteilen.
  • Verwendet die Fragemodi Schnell und Nachdenklich.
  • Über die Explore-Ansicht: Wählen Sie Unterhaltung beginnen aus.
  • Auf der Seite „konversationelle Analyse“: Wählen Sie den Tab Unterhaltungen aus.
 In der Regel auf einen Nutzer beschränkt (nicht gemeinsam nutzbar).
  • Es kann jeweils nur ein Explore abgefragt werden.
  • Kein benutzerdefinierter Kontext oder benutzerdefinierte Anweisungen (z. B. Golden Queries, Personas, Unternehmensglossare).
  • Keine Agentspezialisierung für verschiedene Geschäftsbereiche einer Organisation
  • Die Option Unterhaltung starten ist bei der neuen Explore-Funktion nicht verfügbar.
KI-Datenagenten ansehen
  • Spezialisierte, eigenständige Datenanalyse-Agents, die für bestimmte Geschäftsbereiche einer Organisation entwickelt wurden (z. B. Revenue Agent, Ops Agent).
  • Domainübergreifende Analyse mit bis zu fünf verbundenen Explores.
  • Erstellter Kontext, einschließlich benutzerdefinierter Anweisungen, Golden Queries, Unternehmensglossaren und Persona-Frameworks, um Schutzmaßnahmen zu erzwingen und die Genauigkeit zu verbessern.
  • Erweiterte Analysen mit Ausführung von Python-Code, sofern aktiviert.
  • Erfordert keine expliziten explore-Berechtigungen.
 Wählen Sie auf der Seite „Conversational Analytics“ den Tab Agents aus. Kann für andere Nutzer in der Organisation freigegeben werden, indem Zugriff auf Inhalte gewährt wird (Ansehen oder Administratorzugriff; Bearbeiten). Kann auch in externen Anwendungen wie Gemini Enterprise (Vorabversion) veröffentlicht werden.
  • Erfordert access_data und andere Berechtigungen für die Modelle, die den Explores zugrunde liegen. Durch die Freigabe des Agents wird kein Zugriff auf die Explores gewährt.
  • Unterstützt keine Golden Queries mit Pivots oder benutzerdefinierten Feldern.
Dashboard-Agents
  • Direkte Abfragen in natürlicher Sprache für ein bestimmtes Looker-Dashboard und die zugehörigen mit Abfragen verknüpften Kacheln.
  • Das Verhalten von Agents in Dashboards mit benutzerdefinierten Anweisungen optimieren und anpassen.
  • Der Zugriff wird ausschließlich über Berechtigungen auf Dashboard-Ebene (Zugriff verwalten; Bearbeiten im Dashboard) und Modellberechtigungen verwaltet.
 Über das Dashboard: Wählen Sie Chat mit diesem Dashboard starten aus. Kann nicht für andere Nutzer freigegeben werden.
  • Kann nicht einzeln freigegeben werden.
  • Sie werden nicht auf der Seite „Konversationelle Analyse“ angezeigt. Unterhaltungen mit einem Dashboard-Kundenservicemitarbeiter sind nur über die Seite Letzte Unterhaltungen zugänglich, die über das Dashboard-Menü aufgerufen werden kann.
  • Beschränkt auf den Kontext des Dashboards und der damit verknüpften Tiles.
  • Das Anpassen des Verhaltens von Dashboard-Agents mit benutzerdefinierten Anweisungen wird für LookML-Dashboards nicht unterstützt.
  • Die Funktion Erweiterte Analysen wird nicht unterstützt.

Wie funktioniert konversationelle Analyse?

Bei der konversationellen Analyse wird Gemini für Google Cloud verwendet, um Fragen in natürlicher Sprache zu interpretieren und Antworten auf Grundlage Ihrer Daten in Looker zu geben. Es verwendet das semantische Modell von Looker – die LookML-Definitionen Ihrer Daten – als zentrale Informationsquelle, um sicherzustellen, dass die Antworten korrekt und konsistent sind. Die konversationelle Analyse kann Ihre Geschäftsdefinitionen für Messwerte wie „Umsatz“ oder „Kündigung“ interpretieren, da sie in LookML definiert sind. Anhand dieser Definitionen werden genaue und konsistente Fragen gestellt.

Um die Antworten auf Ihre spezifischen Daten und Ihren geschäftlichen Kontext abzustimmen, werden bei der konversationellen Analyse verschiedene Techniken verwendet:

  • LookML-Schema: Zu Beginn einer Anfrage ruft konversationelle Analyse das Schema aus den Explores ab, die damit verbunden sind. Bei konversationeller Analyse werden Parameter aus dem LookML-Modell auf verschiedene Weise verwendet:
    • Felder identifizieren: Metadaten aus dem Schema helfen der konversationellen Analyse, relevante Felder zu finden. Diese Metadaten umfassen 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 unternehmensspezifische Terminologie oder Kontext für ein Feld bereitstellen. In Conversational Analytics werden alle Felder ignoriert, in denen der Parameter hidden verwendet wird.
    • Antwortformatierung: Bei der konversationellen Analyse werden label-Parameter für die benutzerfreundliche Benennung von Feldern und value_format-Parameter für die Formatierung von Daten in Antworten verwendet.
  • Abfragegenerierung: Anstatt Ihre Datenbank direkt abzufragen, wird bei der konversationellen Analyse ermittelt, welche Felder, Filter, Sortierungen und Grenzwerte in der Abfrage verwendet werden sollen. Looker erstellt und führt die Abfrage dann mit dem zugrunde liegenden LookML-Modell aus. Dieser Prozess ähnelt der Interaktion eines Nutzers mit einer Explore-Oberfläche. Konversationelle Analyse muss keine komplexe Join-Logik oder Felddefinitionen verstehen, da Looker die Abfrage auf Grundlage des LookML-Modells erstellt. Bei der Abfragegenerierung wird darauf geachtet, dass alle Abfragen der Join-Logik, den Filtern, der Aggregation und den Datenberechtigungen entsprechen, die in Ihrem LookML-Modell definiert sind. Damit Abfragen generiert werden können, muss die konversationelle Analyse die richtigen Werte für Filter ermitteln. Diese Werte müssen genau mit den Werten in den zugrunde liegenden Daten übereinstimmen oder erweiterte Filterausdrücke wie Platzhalter enthalten. Um Abweichungen zwischen den Werten, die der Nutzer in seine Fragen in natürlicher Sprache aufnimmt, und den genauen Werten, die für einen Filter erforderlich sein können, zu beheben, verwendet die konversationelle Analyse Werte, die mit allowed_value in parameter-Feldern definiert sind. Außerdem können Tools verwendet werden, um nach bestimmten Werten in Feldern zu suchen:
    • Beispieldaten: Gibt bis zu 100 Werte aus einem Feld zurück, damit konversationelle Analyse Muster erkennen oder eine genau passende Übereinstimmung für Filterwerte finden kann.
    • Fuzzy-Suche: Generiert eine Reihe von Suchbegriffen basierend auf der Nutzereingabe und prüft, ob sie in einer Dimension vorhanden sind, um geeignete Filterwerte zu finden. Sowohl Beispieldaten als auch die unscharfe Suche verwenden die Vorschlags-API von Looker und werden daher von LookML-Parametern wie suggestions, suggest_explore und suggest_dimension beeinflusst.
  • Analyse: Nachdem Looker die Abfragen ausgeführt hat, werden die Abfrageergebnisse von konversationeller Analyse analysiert, um Nutzerfragen zu beantworten. Mit konversationeller Analyse können Ergebnisse auf eine oder mehrere der folgenden Arten analysiert werden:
    • Dabei werden integrierte Gemini-Funktionen verwendet, um Ergebnisse zu interpretieren und zusammenzufassen.
    • Dazu wird die Ausführung von Python-Code über Advanced Analytics verwendet, um die Ergebnisse weiter zu analysieren.
    • Es erstellt Visualisierungen auf Grundlage von Abfrageergebnissen.

Mit dem semantischen Modell von Looker bietet konversationelle Analyse Zugriff auf Daten aus verschiedenen Plattformen wie BigQuery, AlloyDB, Redshift, Snowflake und Databricks, ohne dass die zugrunde liegende Datenkomplexität verstanden werden muss. Außerdem wird dafür gesorgt, dass alle Antworten konsistent und geregelt sind.

Wie funktionieren konversationelle Analyse-Daten-KI-Agenten?

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

Ein Daten-Agent muss anhand Ihrer Anfrage ermitteln, welche LookML-Felder ausgewählt und welche Filter, Sortierungen oder Beschränkungen angewendet werden sollen. Dazu wird die natürliche Sprache in Ihrer Anfrage auf folgende Weise den eigenen Agent-Anweisungen und dem LookML-Schema der Daten zugeordnet:

  1. Semantische Begriffe zuordnen: Nutzer verwenden in ihren Fragen oft Fachbegriffe. Der KI-Agent verwendet Ihre Agent-Anweisungen und die LookML-Feldmetadaten, um Ihre Anfrage zu interpretieren. Bei der Anfrage „Wie viel Neugeschäft haben wir gemacht?“ kann ein Daten-Agent „Neugeschäft“ beispielsweise einem Messwert zuordnen, mit dem der monatlich wiederkehrende Umsatz berechnet wird. Bei der Frage „Wer sind unsere wichtigsten Kunden?“ kann ein Daten-Agent „wichtigsten“ einer Anzahl von Nutzungen und „Kunden“ einer Dimension namens Customer Name (Kundenname) zuordnen.
  2. Feldwerte zuordnen: Der Agent sucht mit speziellen Tools nach bestimmten Datenpunkten, z. B. „Kalifornien“ oder „Slim-Fit-Jeans“, um die Daten zu erfassen oder unscharfe Suchanfragen auszuführen. Wenn ein Nutzer beispielsweise nach „Jeans“ fragt, kann der Agent eine unscharfe Suche im Feld Produktname auslösen, um die genauen String-Übereinstimmungen in Ihrer Datenbank zu finden. Wenn ein Nutzer nach „NY“ fragt, bezieht sich das auf das Feld City (Stadt) oder State (Bundesstaat)? Der KI-Agent muss möglicherweise die Daten stichprobenartig untersuchen, um herauszufinden, in welchem Feld „NY“ enthalten ist, oder eine klärende Frage stellen.
  3. Verfeinerung mit Abfragebeispielen: Sie können in den Anweisungen für Daten-Agents spezifische Frage-und-Antwort-Beispiele, sogenannte „Golden Queries“, angeben, um die Genauigkeit für häufige oder wichtige Anfragen zu verbessern.

Looker verwendet dann die LookML-Definitionen dieser Felder und andere Logik, die im Explore definiert ist, einschließlich Felddefinitionen, Zugriffsberechtigungen oder Nutzerattributen, nutzerdefinierten Dashboardfiltern oder komplexer 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 von konversationeller Analyse in Looker.

Liste der Dokumentation

Compliance-Funktionen von Gemini in Looker-Funktionen

Die konversationelle Analyse ist noch nicht in den Autorisierungsgrenzen für FedRAMP High oder FedRAMP Medium enthalten. Bevor Sie die Einstellung Gemini in Looker für Ihre Looker-Instanz aktivieren, sollten Sie mit Ihrer Genehmigungsstelle besprechen, ob die Compliance-Angebote von Gemini für Google Cloudden Anforderungen Ihrer Organisation entsprechen.

Bei Looker (Google Cloud Core)-Instanzen werden mit jedem Assured Workloads-Kontrollpaket, das verfügbar wird, Gemini in Looker-Funktionen als Standardangebote hinzugefügt, sobald die Änderungsanforderungen und -prozesse des Pakets erfüllt sind. Konversationelle Analyse in Looker berücksichtigt die Compliance-Funktionen der zugehörigen Looker (Google Cloud Core)-Instanz. Die folgende Ausnahme gilt:

Die Unterstützung des Datenstandorts (Data Residency, DRZ), insbesondere für ruhende Daten, ist für alle Looker-Kunden verfügbar. Alle ruhenden Daten, die mit konversationeller Analyse verknüpft sind, befinden sich ausschließlich in der Looker-Instanz und sind auf eine einzelne Region beschränkt. Daten bei der Übertragung können über einen globalen Dienst verarbeitet werden.

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