En este documento, se describe cómo Gemini en BigQuery, que es un producto de la Gemini para Google Cloud, brinda 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 en el de la siguiente manera:
- Explora y comprende tus datos con las estadísticas de datos. Datos (vista previa) una forma intuitiva y automatizada de descubrir patrones, evaluar para mejorar la calidad de los datos y realizar análisis estadísticos mediante consultas detalladas generados a partir de los metadatos de tus tablas. Esta función es especialmente útiles para abordar los desafíos del inicio en frío de la exploración temprana de datos. Para obtener más información, consulta Genera estadísticas de datos en BigQuery.
- Descubre, transforma, consulta y visualiza datos con datos de BigQuery lienzo. (Vista previa) Con el lenguaje natural, puedes encontrar, unirte y realizar consultas los recursos de tabla, visualizar los resultados y colaborar sin interrupciones con otros durante todo el proceso. Para obtener más información, consulta Analiza con lienzo de datos.
- Obtén análisis de datos asistido de SQL y Python. Puedes usar
Gemini en BigQuery para generar o sugerir código en
SQL o Python, y explicar una consulta en SQL existente. También puedes usar
de lenguaje natural para iniciar el análisis de datos. Para aprender a generar,
completar y resumir el código, consulta la siguiente documentación:
- Usa la herramienta Ayúdame a programar (Vista previa)
- Instrucción para generar consultas en SQL (Vista previa)
- Cómo completar una consulta en SQL (Vista previa)
- Explica una consulta en SQL (Vista previa)
- Genera código de Python (Vista previa)
- Completado del código de Python (Vista previa)
- Optimizar la infraestructura de datos con la creación de particiones, el agrupamiento en clústeres y
recomendaciones de vistas materializadas. Puedes permitir que BigQuery
supervisar tus cargas de trabajo de SQL en busca de oportunidades para mejorar el rendimiento y
y reducir los costos. Para obtener más información, consulta la siguiente documentación:
- Consulta recomendaciones de particiones y clústeres (Vista previa)
- Administra las recomendaciones de vistas materializadas (Vista previa)
- Ajusta automáticamente y soluciona problemas de cargas de trabajo de Apache Spark sin servidores. (Vista previa) El ajuste automático puede optimizar automáticamente los trabajos de Spark aplicando de configuración de seguridad a una carga de trabajo recurrente de Spark basada en prácticas recomendadas y un análisis de ejecuciones anteriores de cargas de trabajo. Solución avanzada de problemas con Gemini puede explicar y mostrar errores laborales, y puede Ofrecer recomendaciones prácticas para corregir trabajos lentos o con errores. Para ver más información, consulta Ajuste automático de las cargas de trabajo de Spark y Solución avanzada de problemas.
- Personaliza tus traducciones en SQL con reglas de traducción. (Vista previa) Crea reglas de traducción mejorada con Gemini para personalizar tu traducciones de SQL cuando se usa el traductor interactivo de SQL. Puedes describir cambios en el resultado de la traducción de SQL de lenguaje extensos o especificar patrones de SQL para buscar y reemplazar. Para ver más información, consulta Crea una regla de traducción.
Descubre cómo y cuándo Gemini para Google Cloud usa tus datos. Como tecnología en etapa inicial, Gemini para los productos de Google Cloud puede generar resultados que parezcan creíbles, pero incorrectos. Te recomendamos que valides todos los resultados de Gemini para productos de Google Cloud antes de usarlos. Para ver más información, consulta Gemini para Google Cloud y la IA responsable.
Dónde interactuar con Gemini
Después de configurar Gemini en BigQuery, puedes usar Gemini en BigQuery para hacer lo siguiente en BigQuery Studio:
- Para usar las estadísticas de datos, Ve a la pestaña Estadísticas para ver una entrada de tabla. en el que puedes identificar patrones, evaluar la calidad y ejecutar estadísticas en tus datos de BigQuery.
- Para usar el lienzo de datos, crear un lienzo de datos o usar uno a partir de una tabla o consulta para explorar recursos de datos con lenguaje natural y comparte tus lienzos.
- Para obtener consultas SQL asistidas, usar la herramienta Ayúdame a programar, que te permite iterar en tu consulta, especificar los datos de origen y, luego, insertar la consulta en BigQuery Studio.
- Si deseas ver recomendaciones para partición, agrupamiento en clústeres, y vistas materializadas, Haz clic en Recomendaciones. en la barra de herramientas de la consola de Google Cloud.
- Usar lenguaje natural con el objetivo de generar código SQL o Python, o recibir sugerencias con autocompletar mientras escribes, usa la herramienta Ayúdame a programar para tu Consultas en SQL o Código de Python. Gemini también puede explicar tu código SQL en lenguaje natural.
Ajuste automático y solución de problemas de trabajos de Spark
El ajuste automático puede ayudarte a optimizar tus cargas de trabajo de Spark para el rendimiento y y la resiliencia. En lugar de ajustar la configuración de forma manual, Gemini puede aplicar prácticas recomendadas para cargas de trabajo recurrentes supervisar el ajuste automático. La solución avanzada de problemas brinda lenguaje natural respuestas a "¿Qué se ajustó automáticamente?", "¿Qué está sucediendo ahora?" y "¿Qué puedo hacer?" de la historia".
Configura Gemini in BigQuery
Para ver los pasos de configuración detallados, consulta Configura Gemini en BigQuery.
¿Qué sigue?
- Aprende a hacer lo siguiente: configurar Gemini en BigQuery.
- Aprende a hacer lo siguiente: escribir consultas con la asistencia de Gemini.
- Más información Gemini para Google Cloud usa tus datos.
- Obtén más información sobre Cumplimiento en Google Cloud.