Auf Datenstatistiken in Dataplex zugreifen

Über Data Insights können Sie Ihre Daten automatisch untersuchen und verstehen. Bei Datenerkenntnissen verwendet Gemini Metadaten, um Fragen in natürlicher Sprache zu Ihrer Tabelle und die Abfragen zur Beantwortung dieser Fragen zu generieren. So können Sie Muster erkennen, die Datenqualität bewerten und statistische Analysen ausführen.

In diesem Dokument werden die wichtigsten Funktionen von Data Insights und die Möglichkeiten zur Datenexploration beschrieben.

Hinweise

Datenstatistiken werden mit Gemini in BigQuery generiert und können nur in BigQuery Studio generiert werden. Richten Sie zuerst Gemini in BigQuery ein und generieren Sie dann Statistiken in BigQuery. Ihre Metadaten werden in Gemini ausschließlich in der Region us-central1 zu Analysezwecken verarbeitet. Weitere Informationen finden Sie unter Gemini-Auslieferungsstandorte. Nachdem Sie Statistiken erstellt haben, können Sie sie in Dataplex aufrufen.

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgende IAM-Rolle zuzuweisen, um Lesezugriff auf die generierten Statistiken zu erhalten:

  • Dataplex DataScan DataViewer (roles/dataplex.dataScanDataViewer) im Projekt mit den BigQuery-Tabellen, für die Sie die Statistiken ansehen.

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten. Erweitern Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die genauen Berechtigungen anzuzeigen, die zum Generieren von Statistiken erforderlich sind:

Erforderliche Berechtigungen

  • dataplex.datascans.get
  • dataplex.datascans.getData

APIs aktivieren

Aktivieren Sie die folgenden APIs in Ihrem Projekt, um Data Insights zu verwenden:

Weitere Informationen zum Aktivieren von Gemini for Google Cloud API finden Sie unter Gemini für Google Cloud API in einem Google Cloud-Projekt aktivieren.

Informationen zu Data Insights

Bei der explorativen Datenanalyse einer neuen, unbekannten Tabelle stehen Datenanalysten oft vor dem Kaltstartproblem. Das Problem beinhaltet häufig Unsicherheiten in Bezug auf die Datenstruktur, Schlüsselmuster und relevante Einblicke in den Daten, was den Einstieg in das Schreiben von Abfragen erschwert.

Data Insights beheben das Kaltstartproblem, indem automatisch Abfragen in natürlicher Sprache und ihre SQL-Äquivalente anhand der Metadaten einer Tabelle generiert werden. Anstatt bei Null anzufangen, können Sie die Datenexploration schneller über aussagekräftige Abfragen starten, die wertvolle Informationen bieten. Wenn Sie weitere Untersuchungen durchführen möchten, können Sie im Datencanvas Folgefragen stellen.

Beispiel für eine Ausführung von Statistiken

Angenommen, Sie haben eine Tabelle namens telco_churn mit den folgenden Metadaten:

Feldname Typ
Kundennummer STRING
Geschlecht STRING
Zugehörigkeit zum Unternehmen INT64
InternetService STRING
StreamingTV STRING
OnlineBackup STRING
Vertrag STRING
TechSupport STRING
Zahlungsmethode STRING
Monatliche Gebühren FLOAT
Abwanderung BOOLEAN

Im Folgenden finden Sie einige der Beispielabfragen, die von Data Insights für diese Tabelle generiert werden:

  • Kunden ermitteln, die alle Premiumdienste abonniert haben und seit mehr als 50 Monaten Kunde sind.

    SELECT
  CustomerID,
  Contract,
  Tenure
FROM
  agentville_datasets.telco_churn
WHERE
  OnlineBackup = 'Yes'
  AND TechSupport = 'Yes'
  AND StreamingTV = 'Yes'
  AND Tenure > 50;

  • Ermitteln, welcher Internetdienst die meisten abgewanderten Kunden hat.

    SELECT
  InternetService,
  COUNT(DISTINCT CustomerID) AS total_customers
FROM
  agentville_datasets.telco_churn
WHERE
  Churn = TRUE
GROUP BY
  InternetService
ORDER BY
  total_customers DESC
LIMIT 1;

  • Segmentspezifische Abwanderungsraten bei Kunden mit hohem Umsatzpotenzial ermitteln

    SELECT
  Contract,
  InternetService,
  Gender,
  PaymentMethod,
  COUNT(DISTINCT CustomerID) AS total_customers,
  SUM(CASE WHEN Churn = TRUE THEN 1 ELSE 0 END) AS churned_customers,
  (SUM(CASE WHEN Churn = TRUE THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(DISTINCT CustomerID))
  * 100 AS churn_rate
FROM
  agentville_datasets.telco_churn
WHERE
  MonthlyCharges > 100
GROUP BY
  Contract,
  InternetService,
  Gender,
  PaymentMethod;

Statistiken ansehen

Wenn Sie Statistiken für eine BigQuery-Tabelle aufrufen möchten, greifen Sie mit der Dataplex-Suche auf den Tabelleneintrag in Dataplex zu.

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite der Dataplex-Suche auf.

    Dataplex Search aufrufen

  2. Suchen Sie in Dataplex nach dem Tabelleneintrag.

  3. Klicken Sie auf den Tab Statistiken. Wenn der Tab leer ist, wurden die Statistiken für diese Tabelle noch nicht erstellt. In BigQuery Studio können Sie Statistiken generieren.

Preise

Weitere Informationen zu den Preisen für diese Funktion finden Sie unter Preisübersicht für Gemini in BigQuery.

Kontingente und Limits

Informationen zu Kontingenten und Limits für diese Funktion finden Sie unter Kontingente für Gemini in BigQuery.

Beschränkungen

  • Data Insights sind für BigQuery-Tabellen, BigLake-Tabellen, externe Tabellen und Ansichten verfügbar.
  • Für Multi-Cloud-Kunden sind keine Daten aus anderen Clouds verfügbar.
  • Data Insights unterstützen die Spaltentypen Geo und JSON nicht.
  • Insights-Ausführungen bedeuten nicht, dass jedes Mal Abfragen dargestellt werden. Um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, nützlichere Abfragen zu erzeugen, generieren Sie Statistiken noch einmal in BigQuery Studio.

Nächste Schritte