Avec les données analytiques conversationnelles dans Looker Studio, vous pouvez démarrer une conversation directement avec une table BigQuery ou avec un agent de données créé avec une table BigQuery.
Cette page vous guide tout au long des processus suivants:
Découvrez comment et quand Gemini pour Google Cloud utilise vos données. Comme il s'agit d'une technologie encore à un stade précoce, il se peut que les produits Gemini pour Google Cloud génèrent des résultats qui semblent plausibles, mais qui sont en fait incorrects. Nous vous recommandons de valider toutes les sorties des produits Gemini pour Google Cloud avant de les utiliser. Pour en savoir plus, consultez Gemini pour Google Cloud et l'IA responsable.
Avant de commencer
Pour utiliser l'analyse conversationnelle dans Looker Studio, vous devez remplir les conditions suivantes:
- Vous devez être un utilisateur disposant d'un abonnement Looker Studio Pro. Les licences Looker Studio Pro sont disponibles sans frais pour les utilisateurs de Looker.
- Un administrateur doit avoir activé Gemini dans Looker pour Looker Studio.
Pour utiliser les données BigQuery avec Conversational Analytics, assurez-vous de disposer des rôles et autorisations IAM (Identity and Access Management) BigQuery suivants:
- Autorisation IAM
bigquery.jobs.createsur le projet de facturation - Rôle IAM
roles/bigquery.dataViewersur le projet, l'ensemble de données ou la table interrogés
Utiliser une table BigQuery comme source de données
Vous pouvez vous connecter à une table BigQuery en tant que source de données pour les données analytiques conversationnelles dans Looker Studio. Les sources de données BigQuery apparaissent dans la liste des sources de données disponibles sur la page Discuter avec vos données. Pour utiliser une table BigQuery comme source de données avec l'analyse conversationnelle, procédez comme suit:
- Dans Looker Studio, accédez à Analyse conversationnelle.
- Sur la page Discuter avec vos données, sélectionnez l'onglet Sources de données.
- Sélectionnez Se connecter aux données, puis BigQuery dans le menu déroulant.
Dans la fenêtre Sélectionner des données, sélectionnez l'un des onglets suivants pour vous connecter à un ensemble de données BigQuery ou parcourir des ensembles de données publics.
- Projets récents: liste les projets BigQuery auxquels vous avez accédé le plus récemment.
- Tous les projets: liste tous les projets BigQuery auxquels vous avez accès.
- Ensembles de données publics: liste les ensembles de données publics BigQuery.
- Saisissez l'ID du projet: vous permet de spécifier l'ID de projet unique d'un projet spécifique.
Sélectionnez un projet BigQuery dans l'onglet Projets récents ou Tous les projets, ou saisissez un ID de projet dans l'onglet Saisissez l'ID de projet. Si vous le souhaitez, vous pouvez utiliser la barre de recherche Rechercher des projets pour filtrer la liste. (Si vous vous connectez à un ensemble de données public, passez à l'étape suivante.)
La fenêtre Sélectionner des données affiche l'onglet Ensembles de données ou Ensembles de données publics si vous vous connectez à un ensemble de données public. Sélectionnez un ensemble de données BigQuery. Si vous le souhaitez, vous pouvez utiliser la barre de recherche Rechercher des ensembles de données pour filtrer la liste.
La fenêtre Sélectionner des données affiche l'onglet Table. Sélectionnez le tableau auquel vous souhaitez vous connecter dans l'onglet Table. Vous pouvez également utiliser la barre de recherche Rechercher des tables pour filtrer la liste.
Cliquez sur Se connecter.
Discuter avec des données BigQuery
Une fois que vous vous êtes connecté à une source de données BigQuery, vous pouvez poser des questions sur vos données BigQuery.
Lorsque vous discutez avec vos données, le panneau Données réductible affiche le nom de la table BigQuery utilisée par la conversation. Le panneau Data (Données) propose également les options suivantes:
- Afficher les champs: affichez la table dans BigQuery dans un nouvel onglet du navigateur.
- Nouvelle conversation: démarrez une nouvelle conversation avec les données BigQuery utilisées dans la conversation en cours.
Poser une question
Conversational Analytics répond aux questions qui peuvent être traitées par une seule visualisation, par exemple:
- Tendances des métriques au fil du temps
- Ventilation ou répartition d'une métrique par dimension
- Valeurs uniques pour une ou plusieurs dimensions
- Valeurs de métriques uniques
- Valeurs de dimension les plus élevées par métrique
L'analyse conversationnelle ne permet pas encore de répondre aux questions qui ne peuvent être traitées qu'avec les types de visualisations complexes suivants:
- Variation en pourcentage d'une métrique au fil du temps, y compris l'analyse d'une période à l'autre
- Prédiction et prévision
- Analyse statistique avancée, y compris la corrélation et la détection des anomalies
Visualisations
Si la réponse à votre requête inclut une visualisation, les onglets suivants s'affichent:
- Graphique: affiche la visualisation affichée.
- Tableau: affiche le tableau de données sous-jacent. Vous pouvez modifier l'ordre de tri du tableau de données en cliquant sur les flèches Trier par à côté des noms de colonne. Modifier l'ordre de tri des colonnes du tableau ne modifie pas la visualisation.
Déterminer comment une réponse a été calculée
Pour savoir comment l'analyse conversationnelle a obtenu une réponse ou créé une visualisation, cliquez sur Comment cela a-t-il été calculé ? sous la réponse.
Lorsque vous cliquez sur Comment cela a-t-il été calculé ?, L'analyse conversationnelle affiche les onglets suivants:
Code: affiche la requête SQL BigQuery exécutée pour générer le résultat.
Texte: fournit une explication en texte brut des étapes suivies par Conversational Analytics pour arriver à la réponse donnée. Cette explication inclut les noms de champs bruts utilisés, les calculs effectués, les filtres appliqués, l'ordre de tri et d'autres détails.
Questions acceptées
Conversational Analytics répond aux questions qui peuvent être traitées par une seule visualisation, par exemple:
- Tendances des métriques au fil du temps
- Ventilation ou répartition d'une métrique par dimension
- Valeurs uniques pour une ou plusieurs dimensions
- Valeurs de métriques uniques
- Valeurs de dimension les plus élevées par métrique
L'analyse conversationnelle ne permet pas encore de répondre aux questions qui ne peuvent être traitées qu'avec les types de visualisations complexes suivants:
- Variation en pourcentage d'une métrique au fil du temps, y compris l'analyse d'une période à l'autre
- Prédiction et prévision
- Analyse statistique avancée, y compris la corrélation et la détection des anomalies
Gérer les requêtes dans une conversation
Lorsque vous discutez avec des données, vous pouvez gérer la conversation en arrêtant une réponse de requête active pendant son exécution ou en supprimant la question la plus récente et sa réponse.
Arrêter une réponse à une requête
Pour arrêter l'exécution d'une requête après avoir envoyé un message, cliquez sur Arrêter la réponse. Conversational Analytics arrête l'exécution de la requête et affiche le message suivant: The query was cancelled.
Supprimer la question la plus récente
Pour supprimer la question la plus récente et sa réponse, procédez comme suit:
- Pointez sur la question la plus récente, puis cliquez sur Supprimer le message.
- Dans la boîte de dialogue Supprimer définitivement le message ?, cliquez sur Supprimer pour supprimer définitivement la question et sa réponse.
Limitations connues
Lorsque vous utilisez des données BigQuery avec l'analyse conversationnelle, vous ne pouvez échanger avec qu'une seule table BigQuery à la fois. Pour discuter avec une autre table BigQuery ou avec un agent de données qui utilise une autre table BigQuery, démarrez une nouvelle conversation.
Pour en savoir plus sur les limites supplémentaires, consultez la documentation sur les limites connues de l'analyse conversationnelle.