Panoramica di Gemini in BigQuery

Questo documento descrive come Gemini in BigQuery, che fa parte della suite di prodotti Gemini for Google Cloud, fornisce assistenza basata sull'AI per aiutarti a utilizzare i dati.

Assistenza AI con Gemini in BigQuery

Gemini in BigQuery fornisce assistenza AI per aiutarti a:

• Esplorare e comprendere i dati con gli insight sui dati. Gli insight sui dati offrono un modo automatizzato, intuitivo per scoprire pattern ed eseguire analisi statistiche utilizzando query informative generate dai metadati delle tabelle. Questa funzionalità è particolarmente utile per affrontare le sfide di avvio a freddo della prima esplorazione dei dati. Per saperne di più, consulta Generare insight sui dati in BigQuery.
• Chattare con i dati utilizzando l'analisi conversazionale. L'analisi conversazionale ti consente di avere conversazioni in linguaggio naturale con i tuoi dati. Puoi creare agenti di dati configurati con metadati personalizzati, istruzioni, termini del glossario e query verificate per stabilire la logica di business. Puoi anche avviare conversazioni dirette con le origini dati, tra cui tabelle, viste, grafici delle proprietà e tabelle Lakehouse. Per saperne di più, consulta Panoramica dell'analisi conversazionale.
• Scoprire, trasformare, sottoporre a query e visualizzare i dati con il data canvas di BigQuery. Puoi utilizzare il linguaggio naturale con Gemini in BigQuery per trovare, unire e sottoporre a query gli asset delle tabelle, visualizzare i risultati e collaborare senza problemi con altri utenti durante l' intero processo. Per saperne di più, consulta Analizzare con il data canvas.
• Eseguire l'analisi dei dati SQL e Python con assistenza. Puoi utilizzare Gemini in BigQuery per generare o suggerire codice in SQL o Python e per spiegare una query SQL esistente. Puoi anche utilizzare query in linguaggio naturale per iniziare l'analisi dei dati. Per scoprire come generare, completare e riepilogare il codice, consulta la seguente documentazione:
  
  • Assistenza per il codice SQL
    • Utilizzare lo strumento di generazione SQL
    • Inserire un prompt per generare query SQL
    • Generare query SQL con Gemini Cloud Assist (anteprima)
    • Convertire i commenti in SQL (anteprima)
    • Completare una query SQL (anteprima)
    • Spiegare una query SQL
  • Assistenza per il codice Python
    • Generare codice Python con lo strumento di generazione del codice
    • Generare codice Python con Gemini Cloud Assist (anteprima)
    • Completamento del codice Python
    • Generare codice Python per BigQuery DataFrames (anteprima)
• Preparare i dati per l'analisi. La preparazione dei dati in BigQuery fornisce consigli di trasformazione generati dall'AI e sensibili al contesto per pulire i dati per l'analisi. Per saperne di più, consulta Preparare i dati con Gemini.
• Creare e modificare pipeline di dati con l'agente di data engineering. L'agente di data engineering ti aiuta a creare, modificare e risolvere i problemi delle pipeline di dati utilizzando prompt in linguaggio naturale. Oltre alla logica SQL, l'agente genera in modo proattivo metadati semantici (anteprima), come descrizioni dei campi, panoramiche delle tabelle e aspetti generici come informazioni sul sistema e sul tipo assicurando che gli asset di dati siano rilevabili dal momento della creazione. Per saperne di più, consulta Utilizzare l'agente di data engineering per creare e modificare pipeline di dati.
• Personalizzare le traduzioni SQL con le regole di traduzione. (Anteprima) Crea regole di traduzione ottimizzate con Gemini per personalizzare le traduzioni SQL quando utilizzi il traduttore SQL interattivo. Puoi descrivere le modifiche all'output della traduzione SQL utilizzando prompt in linguaggio naturale o specificare pattern SQL da trovare e sostituire. Per saperne di più, consulta Creare una regola di traduzione.

Gemini for Google Cloud non utilizza i tuoi prompt o le relative risposte come dati per addestrare i propri modelli senza la tua autorizzazione esplicita. Per saperne di più su come Google utilizza i tuoi dati, consulta In che modo Gemini for Google Cloud utilizza i tuoi dati.

Trattandosi di una tecnologia in fase iniziale, i prodotti Gemini for Google Cloud possono generare output apparentemente plausibili, ma di fatto errati. Ti consigliamo di verificare tutti gli output dei prodotti Gemini for Google Cloud prima di utilizzarli. Per saperne di più, consulta Gemini for Google Cloud e l'AI responsabile.

Per informazioni su sicurezza, privacy e conformità, consulta Sicurezza, privacy e conformità di Gemini in BigQuery.

Nota: Gemini in BigQuery fa parte di Gemini for Google Cloud e non supporta le stesse offerte di conformità e sicurezza di BigQuery. Dovresti configurare Gemini in BigQuery per i progetti BigQuery che non richiedono offerte di conformità non supportate da Gemini for Google Cloud. Per informazioni su come disattivare o impedire l'accesso a Gemini in BigQuery, consulta Disattivare Gemini in BigQuery.

Prezzi

Consulta i prezzi di Gemini for Google Cloud .

Dove interagire con Gemini in BigQuery

Dopo aver configurato Gemini in BigQuery, puoi utilizzarlo in BigQuery Studio per eseguire le seguenti operazioni:

• Per generare insight sui dati, vai alla scheda Insight di una voce della tabella, dove puoi identificare pattern, valutare la qualità ed eseguire analisi statistiche sui dati di BigQuery.
• Per utilizzare l'analisi conversazionale, vai a lla pagina Agenti di BigQuery. Per creare, gestire e chattare con agenti di dati, fai clic sulla scheda Catalogo agenti. Per visualizzare le tue conversazioni, fai clic sulla scheda Conversazioni.
• Per utilizzare il data canvas, crea un data canvas o utilizza un data canvas da una tabella o una query per esplorare gli asset di dati con il linguaggio naturale e condividi i canvas.
• Per utilizzare il linguaggio naturale per generare query SQL o codice Python, utilizza i commenti nel codice o lo strumento di generazione SQL. Puoi anche ricevere suggerimenti con il completamento automatico durante la digitazione.
• Per preparare i dati per l'analisi, seleziona Preparazione dei dati nell'elenco Crea nuovo. Per saperne di più, consulta Aprire l'editor di preparazione dei dati in BigQuery.

Configurare Gemini in BigQuery

Per i passaggi di configurazione dettagliati, consulta Configurare Gemini in BigQuery.

In che modo Gemini in BigQuery utilizza i tuoi dati

Per fornire risultati accurati, Gemini in BigQuery richiede l'accesso ai dati dei clienti e ai metadati in BigQuery per le funzionalità avanzate. L'abilitazione di Gemini in BigQuery concede a Gemini l'autorizzazione ad accedere a questi dati, che includono le tabelle e la cronologia delle query. Gemini in BigQuery non utilizza i tuoi dati per addestrare o ottimizzare i propri modelli. Per saperne di più su come Gemini utilizza i tuoi dati, consulta Sicurezza, privacy e conformità di Gemini in BigQuery.

Le funzionalità avanzate di Gemini in BigQuery sono le seguenti:

• Strumento di generazione SQL
• Inserisci un prompt per generare query SQL
• Converti commenti in SQL
• Completa una query SQL
• Spiega una query SQL
• Genera codice Python
• Completamento del codice Python
• Analisi conversazionale
• Data canvas
• Preparazione dei dati
• Gli insight sui dati

Località

Per informazioni su dove Gemini in BigQuery elabora i tuoi dati, consulta Dove Gemini in BigQuery elabora i tuoi dati.

Passaggi successivi

• Scopri come configurare Gemini in BigQuery.
• Scopri come scrivere query con l'assistenza di Gemini.
• Scopri di più su Google Cloud conformità.
• Scopri di più su sicurezza, privacy e conformità di Gemini in BigQuery.
• Scopri di più su come Gemini for Google Cloud utilizza i tuoi dati