Analiza con el lienzo de datos

Vista previa

Este producto o función está sujeto a las "Condiciones de las Ofertas de Fase Previa a la DG" de la sección Condiciones Generales del Servicio de las Condiciones específicas del Servicio. Los productos y las funciones que se encuentran en la fase previa a la DG están disponibles “tal cual” y podrían tener asistencia limitada. Para obtener más información, consulta las descripciones de la etapa de lanzamiento.

Para enviar comentarios o solicitar asistencia para el lienzo de datos de BigQuery, envía un correo electrónico a [e-mail].

El lienzo de datos de BigQuery te permite descubrir, transformar, consultar y visualizar datos con lenguaje natural. El lienzo de datos de BigQuery proporciona una interfaz gráfica para tu análisis que te permite trabajar con fuentes de datos, consultas y visualizaciones en un grafo acíclico dirigido (DAG), lo que te brinda una vista gráfica del flujo de trabajo de análisis que se asigna a tu modelo mental. En el lienzo de datos de BigQuery, puedes iterar en los resultados de las consultas y trabajar con varias ramas de consulta en un solo lugar.

El lienzo de datos de BigQuery está diseñado para ayudarte con tu recorrido de datos a estadísticas. Puedes trabajar con datos sin necesidad de tener conocimientos técnicos de herramientas o productos específias. El lienzo de datos de BigQuery funciona con los metadatos de Dataplex para identificar las tablas adecuadas según el lenguaje natural.

El lienzo de datos de BigQuery usa Gemini para encontrar tus datos, crear SQL, generar gráficos y crear resúmenes de datos.

Capacidades

El lienzo de datos de BigQuery admite las siguientes funciones:

• Busca recursos de tabla mediante la sintaxis de búsqueda de palabras clave con metadatos de Dataplex, como tablas, vistas o vistas materializadas.

• Usa lenguaje natural para consultas de SQL simples, como las siguientes:

  • Consultas con SELECT FROM, funciones matemáticas, arrays y structs
  • Declaraciones JOIN entre dos tablas

• Visualizaciones comunes, incluidos los siguientes tipos de gráficos:

  • Gráfico de barras
  • Mapa de calor
  • Gráfico de líneas
  • Gráfico circular
  • Diagrama de dispersión

• Visualizaciones personalizadas, en las que puedes usar lenguaje natural para describir lo que deseas.

• Estadísticas de datos automáticas.

El lienzo de datos de BigQuery tiene las siguientes limitaciones:

• Los comandos de lenguaje natural pueden tener dificultades cuando se trabaja con lo siguiente:

  • BigQuery ML
  • Apache Spark
  • Tablas de objetos
  • BigLake
  • INFORMATION_SCHEMA
  • JSON
  • Campos anidados y repetidos
  • Funciones y tipos de datos complejos, como DATETIME y TIMEZONE

• Las visualizaciones de datos no funcionan con los gráficos de mapas geográficos.

Antes de comenzar

Para acceder a Gemini en las funciones de BigQuery, un administrador debe habilitar Gemini en BigQuery. Para obtener más información, consulta Cómo configurar Gemini en BigQuery.

Para obtener los permisos que necesitas para usar el lienzo de datos de BigQuery, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en el proyecto:

• BigQuery Studio (roles/bigquery.studioUser)
• Usuario de Cloud AI Companion (roles/cloudaicompanion.user)

Si quieres obtener más información para otorgar roles, consulta Administra el acceso.

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

Trabaja con el lienzo de datos de BigQuery

El lienzo de datos de BigQuery te permite descubrir, transformar, consultar y visualizar datos a través de un enfoque basado en el lenguaje natural. En los siguientes ejemplos, se muestran algunas de las formas en las que puedes interactuar con el lienzo de datos de BigQuery, incluido un flujo de trabajo de muestra desde el descubrimiento de datos hasta la visualización.

Para comenzar a trabajar con el lienzo de datos de BigQuery, haz lo siguiente:

1. Ve a la consola de Google Cloud.

   Ir a BigQuery

2. En el menú de navegación, haz clic en BigQuery Studio.

3. Haz clic en Crear lienzo de datos. También puedes iniciar el lienzo de datos de BigQuery directamente desde una tabla o una consulta.

4. Ingresa tu primera instrucción en lenguaje natural en el campo de texto.

Ejemplos

En los siguientes ejemplos, se muestra un flujo de trabajo típico de lienzo de datos de BigQuery.

Ejemplo 1: Trabaja con una sola tabla

Instrucción 1: Buscar datos

Chicago taxi trips

Resultado posible:

El lienzo de datos de BigQuery genera una lista de tablas potenciales en función de los metadatos de Dataplex. Puedes seleccionar varias tablas. Cada tabla tiene las opciones Agregar al lienzo, Consulta y Detalles. Para este ejemplo, seleccionaremos la tabla bigquery-public-data.chicago_taxi_trips.taxi_trips y haremos clic en Agregar al lienzo.

Se agrega una celda de la tabla para taxi_trips al lienzo de datos de BigQuery. Puedes desplazarte por las pestañas de la celda de la tabla para ver la información del esquema, los detalles de la tabla y una vista previa de los datos.

Haz clic en Consultar para consultar esta tabla con lenguaje natural.

Instrucción 2: Crea una consulta en SQL con la tabla elegida

Get me the 100 longest trips

Resultado posible:

El lienzo de datos de BigQuery genera una consulta en SQL similar a la que se muestra a continuación:

SELECT
  taxi_id,
  trip_start_timestamp,
  trip_end_timestamp,
  trip_miles
FROM
  `bigquery-public-data.chicago_taxi_trips.taxi_trips`
ORDER BY
  trip_miles DESC
LIMIT
  100;
  

También puedes editar la consulta, ya sea editando la consulta de SQL de forma manual o cambiando la instrucción del lenguaje natural y regenerando la consulta. Para este ejemplo, editaremos nuestro mensaje de lenguaje natural para seleccionar solo los viajes en los que el cliente pagó con efectivo.

Instrucción 3: Edita la consulta cambiando el mensaje

Get me the 100 longest trips where the payment type is cash

Resultado posible

El lienzo de datos de BigQuery genera una consulta en SQL similar a la que se muestra a continuación:

SELECT
  taxi_id,
  trip_start_timestamp,
  trip_end_timestamp,
  trip_miles
FROM
  `daui-storage.chicago_taxi_trips_123123.taxi_trips`
WHERE
  payment_type = 'Cash'
ORDER BY
  trip_miles DESC
LIMIT
  100;
  

Haz clic en Ejecutar para ver los resultados de la consulta.

Mensaje 4: Crea un gráfico

1. Haz clic en Visualizar
2. Haz clic en Crear gráfico de barras.

Resultado posible

El lienzo de datos de BigQuery crea un gráfico de barras que muestra la mayor cantidad de millas de viaje por ID de viaje.

Además de proporcionar un gráfico, el lienzo de datos de BigQuery resume algunos de los detalles clave de los datos que respaldan la visualización. Para modificar el gráfico, haz clic en Detalles de visualización y edita el gráfico en el panel lateral.

Si deseas compartir el lienzo de datos de BigQuery, haz clic en Compartir y, luego, en Compartir vínculo para copiar el vínculo del lienzo de datos de BigQuery.

Para limpiar el lienzo de datos de BigQuery, haz clic en Borrar lienzo. Esto te deja con un lienzo en blanco.

Ejemplo 2: Trabaja con varias tablas

Instrucción 1:

Information about trees

Resultado posible:

El lienzo de datos de BigQuery sugiere varias tablas que tienen información sobre árboles. Para este ejemplo, trabajaremos con dos tablas: bigquery-public-data.new_york_trees.tree_census_1995 y bigquery-public-data.new_york_trees.tree_census_2015.

Después de seleccionar ambas tablas, se muestran en el lienzo.

Para este ejemplo, haz clic en Unir en la tabla bigquery-public-data.new_york_trees.tree_census_1995 para unir las dos tablas. El lienzo de datos de BigQuery sugiere tablas para unir. Selecciona bigquery-public-data.new_york_trees.tree_census_2015. Se muestra un panel nuevo con conexiones a cada una de las tablas.

Mensaje 2:

Join these tables on their address

Resultado posible

SELECT
  *
FROM
  `bigquery-public-data.new_york_trees.tree_census_2015` AS t2015
JOIN
  `bigquery-public-data.new_york_trees.tree_census_1995` AS t1995
ON
  t2015.address = t1995.address;

El lienzo de datos de BigQuery propone la consulta en SQL para unir estas dos tablas en su dirección. Haz clic en Ejecutar para ejecutar la consulta y ver los resultados.

El lienzo de datos de BigQuery te permite exportar tus consultas como un notebook. Para exportar a un notebook, haz lo siguiente:

1. Haz clic en la pestaña Exportar como notebook.
2. En el panel Guardar notebook, ingresa el nombre y la región en la que deseas guardarlo.
3. Haz clic en Guardar. El notebook se creó correctamente.
4. Haz clic en Abrir en BQ Studio para ver el notebook creado.

Ejemplo 3

Instrucción 1

Find data about USA names

Resultado posible

El lienzo de datos de BigQuery genera una lista de tablas. Para este ejemplo, seleccionaremos la tabla bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current.

Haz clic en Consulta para consultar los datos. Ingresa un mensaje para consultar los datos.

Resultado posible

El lienzo de datos de BigQuery genera la siguiente consulta:

SELECT
  state,
  gender,
  year,
  name,
  number
FROM
  `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_current`

El lienzo de datos de BigQuery genera los resultados de la consulta. Haremos una consulta adicional para filtrar estos datos. Haz clic en Consultar estos resultados.

Instrucción 2

Get me the top 10 most popular names in 1980

Resultado posible

El lienzo de datos de BigQuery genera la siguiente consulta:

SELECT
  name,
  SUM(number) AS total_count
FROM
  `bigquery-public-data`.usa_names.usa_1910_current
WHERE
  year = 1980
GROUP BY
  name
ORDER BY
  total_count DESC
LIMIT
  10;

Después de ejecutar la consulta, obtenemos una tabla con los diez nombres más comunes de niños nacidos en 1980.

Para este ejemplo, visualizaremos estos resultados. Haz clic en Visualizar. El lienzo de datos de BigQuery sugiere varias opciones de visualización, como gráfico de barras, gráfico circular, gráfico de líneas y visualización personalizada. Haz clic en Crear gráfico de barras.

El lienzo de datos de BigQuery crea un gráfico de barras similar al siguiente:

Además de proporcionar un gráfico, el lienzo de datos de BigQuery resume algunos de los detalles clave de los datos que respaldan la visualización. Para modificar el gráfico, haz clic en Detalles de visualización y edita el gráfico en el panel lateral.

Instrucción 3

Create a bar chart sorted high to low, with a gradient

Resultado posible

El lienzo de datos de BigQuery crea un gráfico de barras similar al siguiente:

Para realizar más cambios, haz clic en Detalles de visualización. Se muestra la barra lateral de detalles de Vis. Puedes editar el título del gráfico, el nombre del eje x, el nombre del eje y, entre otros. Además, si haces clic en la pestaña JSON, puedes realizar modificaciones directas en el gráfico según los valores JSON.

Precios

Se te cobra según el modelo de precios basado en procesamiento o almacenamiento mientras trabajas con el lienzo de datos de BigQuery. No se aplican cargos adicionales por usar Gemini con el lienzo de datos de BigQuery durante la vista previa.

Proporcionar comentarios

Para ayudar a mejorar las sugerencias de lienzo de datos de BigQuery, envía comentarios a Google. Para enviarlos, haz lo siguiente:

1. En la consola de Google Cloud, en la barra de herramientas, haz clic en Enviar comentarios.

2. Opcional: Haz clic en Copiar para copiar la información del DAG JSON a fin de proporcionar contexto adicional a tus comentarios.

3. Haz clic en formulario y completa el formulario para enviar comentarios.

La configuración de uso compartido de datos se aplica a todo el proyecto y solo puede establecerla un administrador de proyecto con los permisos serviceusage.services.enable y serviceusage.services.list de IAM. Para obtener más información sobre el uso de datos en el programa de Verificador de confianza, consulta Gemini en el programa de Verificador de confianza de Google Cloud.

También puedes comunicarte con [e-mail] para enviar comentarios directos sobre esta función.

¿Qué sigue?

• Aprende a escribir consultas con la asistencia de Gemini.

• Obtén más información para crear notebooks.