En este documento, se describe cómo Gemini en BigQuery, que forma parte del paquete de productos Gemini para Google Cloud, proporciona asistencia potenciada por IA para ayudarte a trabajar con tus datos.
Asistencia de IA con Gemini en BigQuery
Gemini en BigQuery proporciona asistencia de IA para ayudarte a hacer lo siguiente:
- Explora y comprende tus datos con las estadísticas de datos. Las estadísticas de datos disponibles para el público en general (GA) ofrecen una forma intuitiva y automatizada de descubrir patrones y realizar análisis estadísticos mediante consultas prácticas que se generan a partir de los metadatos de tus tablas. Esta función es particularmente útil para abordar los desafíos del inicio en frío de la exploración de datos temprana. Para obtener más información, consulta Genera estadísticas de datos en BigQuery.
- Descubre, transforma, consulta y visualiza datos con el lienzo de datos de BigQuery. (GA) Con el lenguaje natural, puedes encontrar, unir y consultar recursos de tablas, visualizar resultados y colaborar sin problemas con otras personas durante todo el proceso. Para obtener más información, consulta Analiza con el lienzo de datos.
- Obtén análisis de datos asistidos con SQL y Python. Puedes usar Gemini en BigQuery para generar o sugerir código en SQL o Python, y para explicar una consulta de SQL existente. También puedes usar
consultas de lenguaje natural para comenzar el análisis de datos. Para aprender a generar, completar y resumir código, consulta la siguiente documentación:
- Usa la herramienta de generación de SQL (GA)
- Solicitud para generar consultas en SQL (GA)
- Genera consultas en SQL con Gemini Cloud Assist (versión preliminar)
- Completa una consulta en SQL (Versión preliminar)
- Explica una consulta en SQL (GA)
- Genera código de Python con la herramienta de generación de código (GA)
- Genera código de Python con Gemini Cloud Assist (versión preliminar)
- Finalización de código de Python (GA)
- Prepara los datos para el análisis. La preparación de datos en BigQuery (en versión preliminar) te brinda recomendaciones de transformación generadas por IA y conscientes del contexto para limpiar los datos para el análisis. Para obtener más información, consulta Cómo preparar los datos con Gemini.
- Optimiza tu infraestructura de datos con la partición, el agrupamiento y las recomendaciones de vistas materializadas. Puedes permitir que BigQuery supervise tus cargas de trabajo de SQL para detectar oportunidades de mejorar el rendimiento y reducir los costos. Para obtener más información, consulta la siguiente documentación:
- Administra las recomendaciones de particiones y clústeres (GA)
- Administra recomendaciones de vistas materializadas (versión preliminar)
- Soluciona problemas de cargas de trabajo de Apache Spark sin servidores. (Versión preliminar) La solución de problemas avanzada con Gemini en BigQuery puede explicar y mostrar errores de trabajos, y ofrecer recomendaciones prácticas para corregir trabajos lentos o fallidos. Para obtener más información, consulta Solución de problemas avanzados.
- Personaliza tus traducciones de SQL con reglas de traducción. (Versión preliminar) Crea reglas de traducción mejoradas con Gemini para personalizar tus traducciones de SQL cuando uses el traductor de SQL interactivo. Puedes describir los cambios en el resultado de la traducción de SQL con instrucciones en lenguaje natural o especificar patrones de SQL para buscar y reemplazar. Para obtener más información, consulta Crea una regla de traducción.
Descubre cómo y cuándo Gemini para Google Cloud usa tus datos. Como tecnología en etapa inicial, los productos de Gemini para Google Cloud pueden generar resultados que parecen posibles, pero que no son correctos. Te recomendamos validar todos los resultados de Gemini para los productos de Google Cloud antes de usarlos. Para obtener más información, consulta Gemini para Google Cloud y la IA responsable.
Precios
Consulta Gemini para Google Cloud obtener información sobre los precios.
Cuotas y límites
Para conocer las cuotas y los límites que se aplican a Gemini en BigQuery, consulta Cuotas y límites de Google Cloud Gemini.
Dónde interactuar con Gemini en BigQuery
Después de configurar Gemini en BigQuery, puedes usar Gemini en BigQuery para hacer lo siguiente en BigQuery Studio:
- Para generar estadísticas, ve a la pestaña Estadísticas de una entrada de tabla, donde puedes identificar patrones, evaluar la calidad y ejecutar análisis estadísticos en tus datos de BigQuery.
- Para usar el lienzo de datos, crea uno o úsalo desde una tabla o una consulta para explorar los recursos de datos con lenguaje natural y compartir tus lienzos.
- Para usar lenguaje natural y generar código SQL o Python, o recibir sugerencias con el autocompletado mientras escribes, usa la herramienta de generación de SQL para tus consultas de SQL o código de Python. Gemini en BigQuery también puede explicar tu código SQL en lenguaje natural.
- Para preparar los datos para el análisis, en la lista Crear, selecciona Preparación de datos. Para obtener más información, consulta Cómo abrir el editor de preparación de datos en BigQuery.
- Para ver recomendaciones sobre particiones, clústeres y vistas materializadas, haz clic en Recomendaciones en la barra de herramientas de la consola de Google Cloud.
Soluciona problemas de trabajos de Spark
La solución de problemas avanzada proporciona respuestas en lenguaje natural a las preguntas "¿Qué está sucediendo ahora?" y "¿Qué puedo hacer al respecto?".
Configura Gemini en BigQuery
Para obtener pasos de configuración detallados, consulta Cómo configurar Gemini en BigQuery.
Cómo usa tus datos Gemini en BigQuery
Para proporcionar resultados precisos, Gemini en BigQuery requiere acceso a tus datos del cliente y a los metadatos en BigQuery para las funciones mejoradas. Si habilitas Gemini en BigQuery, le otorgas permiso para acceder a estos datos, lo que incluye tus tablas y el historial de consultas. Gemini en BigQuery no usa tus datos para entrenar o ajustar sus modelos. Para obtener más información sobre cómo Gemini usa tus datos, consulta cómo Gemini para Google Cloud usa tus datos.
Las funciones mejoradas de Gemini en BigQuery son las siguientes:
- Herramienta de generación de SQL
- Solicitud para generar consultas en SQL
- Completar una consulta en SQL
- Explica una consulta en SQL
- Genera código de Python
- Finalización de código de Python
- Lienzo de datos
- Preparación de datos
- Estadísticas de datos
¿Qué sigue?
- Obtén información para configurar Gemini en BigQuery.
- Aprende a escribir consultas con la asistencia de Gemini.
- Obtén más información sobre el cumplimiento deGoogle Cloud .