Analiza datos con la CLI de Gemini

Usar la CLI de Gemini con extensiones dedicadas de BigQuery te permite interactuar con tus datos en la terminal con instrucciones en lenguaje natural. Cuando llevas la asistencia impulsada por IA directamente a tu línea de comandos, puedes analizar tablas personales y públicas, y extraer estadísticas sin cambiar a un entorno diferente.

Estas extensiones propias proporcionan algunas herramientas comunes para el análisis de datos y las estadísticas. Para compilar tus propias herramientas, consulta Usa BigQuery con MCP, Gemini CLI y otros agentes.

Acerca de Gemini CLI y las extensiones

Gemini CLI es un agente de IA conversacional de código abierto de Google que acelera los flujos de trabajo de desarrollo y ayuda con la programación, la depuración, la exploración de datos y la creación de contenido. Ofrece una experiencia impulsada por agentes para interactuar con los servicios de Data Cloud, como BigQuery, y otras bases de datos populares de Google Cloud y bases de datos de código abierto.

Para obtener más información sobre la CLI de Gemini, consulta la documentación de la CLI de Gemini.

Cómo funcionan las extensiones

Las extensiones amplían las capacidades de Gemini CLI, lo que le permite conectarse a servicios de Google Cloud y otras herramientas, y controlarlos. Las extensiones proporcionan a Gemini contexto y comprensión de la API, lo que permite la interacción conversacional. Puedes cargar las extensiones desde URLs de GitHub, directorios locales o registros. Estas extensiones ofrecen herramientas, comandos de barra y mensajes. Estas son independientes de las extensiones de IDE, como Gemini Code Assist, que se integran con MCP Toolbox.

Acerca de las extensiones de BigQuery

BigQuery ofrece las siguientes extensiones para trabajar con datos de BigQuery a través de la CLI de Gemini:

Extensión de análisis de datos de BigQuery
Usa esta extensión para descubrir datos, obtener más información sobre las tablas de BigQuery y los conjuntos de datos, y hacer preguntas en lenguaje natural sobre tus conjuntos de datos. También puedes generar previsiones o ejecutar un análisis de contribución con herramientas avanzadas integradas. Las herramientas de esta extensión ayudan a Gemini CLI a escribir consultas en SQL basadas en tus preguntas en lenguaje natural y, luego, ejecutar las consultas para proporcionar respuestas a tus preguntas.
Extensión de BigQuery Conversational Analytics
Usa esta extensión para obtener estadísticas avanzadas de tus datos de BigQuery con un agente de estadísticas alojado previamente del servidor. Las herramientas de esta extensión ayudan a la CLI de Gemini a enviar tu pregunta en lenguaje natural a un agente alojado integrado y a responder con estadísticas más detalladas de tus datos.

Herramientas de análisis de datos de BigQuery

La extensión de análisis de datos de BigQuery proporciona las siguientes herramientas:

Categoría Herramienta Ejemplo de instrucción de lenguaje natural
Información del conjunto de datos y de la tabla get_dataset_info Obtén información sobre el conjunto de datos bigquery-public-data.pypi
get_table_info Obtén información sobre la tabla bigquery-public-data.pypi.file_downloads
list_dataset_ids Enumera todos los conjuntos de datos de AA en el proyecto bigquery-public-data
list_table_ids Enumera todas las tablas del conjunto de datos bigquery-public-data.pypi
Buscar search_catalog Encuentra tablas relacionadas con las descargas de PyPI
Ejecución de SQL execute_sql Usa bigquery-public-data.pypi.file_downloads para mostrarme los 10 paquetes de pypi más descargados este mes
Previsión de series temporales forecast Con bigquery-public-data.pypi.file_downloads, pronostica las descargas de los últimos cuatro meses de 2025 para el paquete urllib3
Análisis de contribuciones analyze_contribution Analiza la contribución del país a los ingresos en la tabla bigquery-public-data.google_analytics_sample.ga_sessions_20170801

Herramientas de análisis conversacional

La extensión de análisis conversacionales proporciona las siguientes herramientas:

Categoría Herramienta Ejemplo de instrucción de lenguaje natural
Buscar search_catalog Encuentra tablas relacionadas con las descargas de PyPI
Conversational Analytics ask_data_insights Usa la herramienta ask_data_insights y las tablas de bigquery-public-data.google_analytics_sample para decirme en qué canales debería enfocarme y por qué

Antes de comenzar

Antes de comenzar, necesitas lo siguiente:

  • Acceso a, al menos, un proyecto de Google Cloud .

  • Para la extensión de análisis de datos, habilita las siguientes APIs:

    • BigQuery
    • Para usar la herramienta de search_catalog: Knowledge Catalog

  • Para la extensión de estadísticas conversacionales, habilita las siguientes APIs:

    • BigQuery
    • Knowledge Catalog
    • Para usar la herramienta de ask_data_insights, se necesitan la API de Gemini for Google Cloud, Gemini y la API de Data Analytics with Gemini

Roles obligatorios

Para obtener los permisos que necesitas para usar las extensiones de BigQuery con la CLI de Gemini, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en los recursos de Resource Manager (proyectos, carpetas y organizaciones) o en recursos de nivel inferior, como conjuntos de datos:

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

También puedes obtener los permisos necesarios a través de roles personalizados o cualquier otro rol predefinido.

Instala las extensiones de BigQuery

Instala las extensiones de BigQuery y, luego, úsalas para explorar y analizar tus datos.

  1. Instala la CLI de Gemini.

  2. Configura las variables de entorno para conectarte a tu proyecto de BigQuery:

    export BIGQUERY_PROJECT="PROJECT_ID"

    Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto de Google Cloud.

    También puedes establecer las siguientes variables de entorno opcionales:

    • BIGQUERY_LOCATION: Es la ubicación del conjunto de datos, por ejemplo: export BIGQUERY_LOCATION="us"
    • BIGQUERY_USE_CLIENT_OAUTH: Indica si se debe usar OAuth del cliente, por ejemplo: export BIGQUERY_USE_CLIENT_OAUTH=true

  3. Instala la extensión de análisis de datos de BigQuery o de Conversational Analytics con el comando gemini extension install:

    • Opcional: Instala la extensión de análisis de datos de BigQuery:

      gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/bigquery-data-analytics

    • Opcional: Instala la extensión de Conversational Analytics de BigQuery:

      gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/bigquery-conversational-analytics

  4. Inicia la CLI de Gemini en modo interactivo para explorar y analizar tus datos:

    gemini

    La CLI carga automáticamente la extensión de BigQuery y sus herramientas, que puedes usar para interactuar con tus datos.

Instrucciones de ejemplo para explorar y analizar tus datos

Ingresar instrucciones en Gemini CLI Puedes usar los siguientes ejemplos para comenzar.

Explora y analiza tablas

Las siguientes instrucciones de ejemplo te permiten explorar y analizar tus tablas.

  • Instrucción de ejemplo para encontrar tablas relacionadas con las descargas de PyPi:

    Find tables related to PyPi downloads

    Respuesta de ejemplo

    Gemini CLI devuelve una lista de tablas relacionadas:

    ✦ I found the following tables related to PyPi downloads:

    *   file_downloads: projects/bigquery-public-data/datasets/pypi/tables/file_downloads
    *   distribution_metadata: projects/bigquery-public-data/datasets/pypi/tables/distribution_metadata

  • Mensaje de ejemplo para mostrar los diez paquetes de PyPI más descargados este mes:

    Using bigquery-public-data.pypi.file_downloads, show me the top 10
downloaded pypi packages this month

    Respuesta de ejemplo

    Gemini CLI devuelve los 10 paquetes principales:

    ✦ Here are the top 10 most downloaded PyPI packages this month:

    1.  boto3: 685,007,866 downloads
    2.  botocore: 531,034,851 downloads
    3.  urllib3: 512,611,825 downloads
    4.  requests: 464,595,806 downloads
    5.  typing-extensions: 459,505,780 downloads
    6.  certifi: 451,929,759 downloads
    7.  charset-normalizer: 428,716,731 downloads
    8.  idna: 409,262,986 downloads
    9.  grpcio-status: 402,535,938 downloads
    10. aiobotocore: 399,650,559 downloads

Obtén estadísticas más detalladas con la herramienta ask_data_insights

La herramienta ask_data_insights activa un agente en la API de Conversational Analytics de BigQuery para responder tus preguntas. El agente del servidor recopila contexto adicional sobre tus datos y ofrece más estadísticas.

  • Instrucción de ejemplo para obtener información sobre los canales en los que debes enfocarte:

    Using ask_data_insights and using the tables under
bigquery-public-data.google_analytics_sample, tell me the channels I should
focus on and why

    Respuesta de ejemplo

    Gemini CLI devuelve recomendaciones basadas en el análisis:

    Based on the analysis of the Google Analytics sample data, here are the
channels you should focus on and why:

|     Channel      | Total Visits | Total Pageviews | Total Transactions | Total Revenue |
| ---------------- | ------------ | --------------- | ------------------ | ------------- |
| Referral         |      104,838 |         707,597 |              5,543 |   $651,429.91 |
| Direct           |      143,026 |         584,840 |              2,219 |   $434,840.55 |
| Organic Search   |      381,561 |       1,569,218 |              3,581 |   $326,380.51 |
| Display          |        6,262 |          34,202 |                152 |    $78,337.46 |
| Paid Search      |       25,326 |         136,060 |                479 |    $43,558.90 |
| Social           |      226,117 |         398,690 |                131 |     $4,916.54 |
| Affiliates       |       16,403 |          47,417 |                  9 |       $597.38 |
| (Other)          |          120 |             442 |                  1 |         $9.99 |

  Recommendations:

    1.  Prioritize referral traffic:
        *   Why: This is a highly valuable channel. It brings in the most
            revenue and has a high number of transactions, despite not
            having the highest number of visits. This indicates that
            traffic from referrals is highly qualified and converts
            well.
        *   Action: Identify your top referring websites and build
            stronger relationships with them. Look for similar websites
            to partner with.

    2.  Nurture your direct traffic:
        *   Why: Direct traffic is your second-highest revenue source.
            These are likely returning customers or people who know your
            brand well.

Precios

No hay un costo adicional por usar herramientas de metadatos (como get_dataset_info, get_table_info, list_dataset_ids y list_table_ids) ni la herramienta search_catalog.

Las herramientas que ejecutan consultas, incluidas execute_sql, forecast y analyze_contribution, se facturan según los precios a pedido de BigQuery o los precios por capacidad de BigQuery, según la configuración de tu proyecto.

Durante la fase beta (anterior a la versión 1.0), la herramienta ask_data_insights se ofrece sin costo adicional. Sin embargo, las consultas de BigQuery que activa esta herramienta se facturan según los precios estándar de BigQuery.

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