Conversational Analytics in Data Studio einrichten

Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie die konversationelle Analyse in Data Studio einrichten. Dazu gehören die Einrichtungsvoraussetzungen, unterstützte Datenquellen und die Verbindung zu unterstützten Datenquellen. Wählen Sie den Tab Alt oder Neu aus, um mehr über die Einrichtung für die jeweilige Version zu erfahren.

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

Neu

Hinweis

Wenn Sie eine BigQuery-Datenquelle mit der konversationellen Analyse verwenden möchten, benötigen Sie die folgenden BigQuery-IAM-Rollen (Identity and Access Management) und ‑Berechtigungen:

  • Die IAM-Berechtigung bigquery.jobs.create für das Abrechnungsprojekt
  • Die IAM-Rolle roles/bigquery.dataViewer für das Projekt, Dataset oder die Tabelle, die abgefragt wird

Wenn Sie KI-Datenagenten in Data Studio oder BigQuery erstellen, bearbeiten, verwalten und löschen möchten, benötigen Sie die Berechtigungen, die auf der Dokumentationsseite KI-Datenagenten erstellen beschrieben sind. Auf dieser Seite werden auch die Rollen beschrieben, die für die Interaktion mit KI-Datenagenten erforderlich sind, die in BigQuery erstellt und für Data Studio freigegeben wurden.

Wenn Sie Unterhaltungen erstellen möchten, benötigen Sie die Berechtigungen, die auf der Dokumentationsseite Daten mit Unterhaltungen analysieren beschrieben sind.

Unterstützte Datenquellen

Sie können zwar keine KI-Datenagenten für die konversationelle Analyse in Data Studio erstellen, aber mit KI-Datenagenten interagieren, die in BigQuery erstellt und in Data Studio veröffentlicht wurden.

Alt

Hinweis

Bevor Data Studio-Nutzer die alte Version der konversationellen Analyse verwenden können, müssen die folgenden Voraussetzungen erfüllt sein:

  1. Ein Administrator muss Gemini in Data Studio aktivieren. Während der Vorabversion muss ein Administrator auch die Trusted Tester-Funktionen aktivieren.
  2. Optional muss ein Administrator den Code-Interpreter aktivieren, um auf erweiterte Analysen zuzugreifen.

Jeder Nutzer muss ein Data Studio Pro-Abo haben.

Zusätzliche Anforderungen an Datenquellen

Für einige Datenquellen gelten zusätzliche Anforderungen, z. B.:

  • Wenn Nutzer die konversationelle Analyse mit einem Looker-Explore als Datenquelle verwenden möchten, müssen ihnen die gemini_in_looker und access_data Berechtigungen für das zugrunde liegende Modell des Explore gewährt werden.

  • Wenn Sie eine BigQuery-Datenquelle mit der konversationellen Analyse verwenden möchten, benötigen Sie die folgenden BigQuery-IAM-Rollen (Identity and Access Management) und ‑Berechtigungen:

    • Die IAM-Berechtigung bigquery.jobs.create für das Abrechnungsprojekt
    • Die IAM-Rolle roles/bigquery.dataViewer für das Projekt, Dataset oder die Tabelle, die abgefragt wird

Unterstützte Datenquellen

Die konversationelle Analyse kann eine Verbindung zu den folgenden Datenquellen herstellen:

Best Practices für die Einrichtung einer Datenquelle

Wenn Sie eine Datenquelle optimal einrichten, kann die konversationelle Analyse die hilfreichsten Antworten geben. Beachten Sie beim Erstellen einer Datenquelle die folgenden Best Practices:

Datenverbindung herstellen

Sie können mit den folgenden Datenquellen eine Unterhaltung beginnen, wenn Sie die konversationelle Analyse verwenden:

Verbindung zu Looker-Daten herstellen

So verwenden Sie ein Looker Explore als Datenquelle in der konversationellen Analyse:

  1. Wählen Sie in der konversationellen Analyse auf der Seite Mit Ihren Daten interagieren den Tab Datenquellen aus.
  2. Wählen Sie Verbindung zu Daten herstellen und dann im Drop-down-Menü Looker aus.

  3. Geben Sie im Bereich Verbindung zu einer Looker-Instanz herstellen im Feld Looker-Instanz-URL eingeben die URL für Ihre Looker-Instanz ein. Wenn die Instanz-URL ungültig ist oder die Anforderungen für den Looker-Connector nicht erfüllt, wird in der konversationellen Analyse eine Fehlermeldung angezeigt.

  4. Wenn Sie zum ersten Mal eine Verbindung zu einer Looker-Instanz herstellen, klicken Sie auf Looker-Konto verknüpfen.

  5. Wenn in der konversationellen Analyse das Fenster Google-Konto und Looker verknüpfen angezeigt wird, lesen Sie die Informationen dazu, wie Data Studio auf Ihr Looker-Konto zugreift. Wählen Sie Zustimmen und fortfahren aus, um Ihre Konten zu verknüpfen und fortzufahren.

  6. Nachdem Sie eine Verbindung zu einer Looker-Instanz hergestellt haben, wählen Sie ein Explore aus der Liste aus und klicken Sie dann auf Verbinden, um eine Unterhaltung zu beginnen.

Nachdem Sie eine Verbindung zu einem Explore hergestellt haben, wird es auf der Seite Mit Ihren Daten interagieren in der Liste der verfügbaren Datenquellen angezeigt.

Verbindung zu einem KI-Datenagenten herstellen

Wenn Sie mit einem KI-Datenagenten interagieren möchten, der mit einem Looker-Explore erstellt wurde, folgen Sie der Anleitung zum Erstellen eines KI-Datenagenten auf der Dokumentationsseite KI-Datenagenten in Data Studio.

Verbindung zu BigQuery-Daten herstellen

Sie können eine Unterhaltung direkt mit einer BigQuery-Tabelle oder mit einem KI-Datenagenten beginnen, der mit einer BigQuery-Tabelle erstellt wurde.

So verwenden Sie eine BigQuery-Tabelle als Datenquelle mit der konversationellen Analyse:

  1. Wählen Sie in der konversationellen Analyse auf der Seite Mit Ihren Daten interagieren den Tab Datenquellen aus.
  2. Wählen Sie Verbindung zu Daten herstellen und dann im Drop-down-Menü BigQuery aus.
  3. Wählen Sie im Fenster Daten auswählen einen der folgenden Tabs aus, um eine Verbindung zu einem BigQuery-Dataset herzustellen oder öffentliche Datasets zu durchsuchen.
  • Letzte Projekte: Hier werden die BigQuery-Projekte aufgelistet, auf die Sie zuletzt zugegriffen haben.
  • Alle Projekte: Hier werden alle BigQuery-Projekte aufgelistet, auf die Sie Zugriff haben.
  • Öffentliche Datasets: Hier werden öffentliche BigQuery-Datasets aufgelistet.
  • Projekt-ID eingeben: Hier können Sie die eindeutige Projekt-ID für ein bestimmtes Projekt angeben.
  1. Wählen Sie auf dem Tab Letzte Projekte oder Alle Projekte ein BigQuery-Projekt aus oder geben Sie auf dem Tab Projekt-ID eingeben eine Projekt-ID ein. Optional können Sie die Liste mit der Suchleiste Projekte suchen filtern. (Wenn Sie eine Verbindung zu einem öffentlichen Dataset herstellen, fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort.)
  2. Im Fenster Daten auswählen wird der Tab Datasets angezeigt. Wenn Sie eine Verbindung zu einem öffentlichen Dataset herstellen, wird stattdessen Öffentliche Datasets angezeigt. Wählen Sie ein BigQuery-Dataset aus. Optional können Sie die Liste mit der Suchleiste Datasets suchen filtern.
  3. Im Fenster Daten auswählen wird der Tab Tabelle angezeigt. Wählen Sie auf dem Tab Tabelle die Tabelle aus, mit der Sie eine Verbindung herstellen möchten. Optional können Sie die Liste mit der Suchleiste Tabellen suchen filtern.
  4. Klicken Sie auf Verbinden.

Nachdem Sie eine Verbindung zu einer BigQuery-Tabelle hergestellt haben, wird sie auf der Seite Mit Ihren Daten interagieren in der Liste der verfügbaren Datenquellen angezeigt.

Nächste Schritte