Ringkasan Gemini di BigQuery

Dokumen ini menjelaskan bagaimana Gemini di BigQuery, yang merupakan produk di Portofolio Gemini untuk Google Cloud, menyediakan Bantuan yang didukung teknologi AI untuk membantu Anda bekerja dengan data.

Bantuan AI dengan Gemini di BigQuery

Gemini di BigQuery menyediakan bantuan AI dalam cara berikut:

  • Eksplorasi dan pahami data Anda dengan insight data. (Pratinjau) Data data menawarkan cara otomatis dan intuitif untuk mengungkap pola, menilai kualitas data, dan melakukan analisis statistik dengan menggunakan kueri berwawasan luas, yang dihasilkan dari {i>metadata<i} tabel Anda. Fitur ini terutama membantu mengatasi tantangan cold start dalam eksplorasi data awal. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menghasilkan insight data di BigQuery.
  • Temukan, ubah, kueri, dan visualisasikan data dalam natural language kanvas data. (Pratinjau) Dengan menggunakan bahasa alami, Anda dapat menemukan, bergabung, dan membuat kueri aset tabel, memvisualisasikan hasil, dan berkolaborasi secara lancar dengan dengan orang lain di seluruh proses. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menganalisis dengan kanvas data.
  • Dapatkan bantuan analisis data SQL dan Python. Anda dapat menggunakan Gemini di BigQuery untuk membuat atau menyarankan kode dalam SQL atau Python, dan untuk menjelaskan kueri SQL yang sudah ada. Anda juga dapat menggunakan kueri natural language untuk memulai analisis data. Untuk mempelajari cara menghasilkan, menyelesaikan, dan meringkas kode, lihat dokumentasi berikut:
  • Optimalkan infrastruktur data dengan partisi, pengelompokan, dan rekomendasi penayangan terwujud. Anda dapat mengizinkan BigQuery memantau beban kerja SQL Anda untuk mendapatkan peluang meningkatkan kinerja dan mengurangi biaya. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumentasi berikut:
  • Lakukan penyesuaian otomatis dan pecahkan masalah workload Apache Spark serverless. (Pratinjau) Penyesuaian otomatis dapat secara otomatis mengoptimalkan tugas Spark dengan menerapkan setelan konfigurasi ke workload Spark berulang berdasarkan dan analisis beban kerja sebelumnya yang berjalan. Pemecahan masalah lanjutan dapat menjelaskan dan memunculkan kesalahan kerja, serta dapat menawarkan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti untuk memperbaiki tugas yang lambat atau gagal. Untuk selengkapnya informasi, lihat Menyesuaikan workload Spark secara otomatis dan Pemecahan masalah lanjutan.
  • Sesuaikan terjemahan SQL Anda dengan aturan terjemahan. (Pratinjau) Buat aturan terjemahan yang disempurnakan Gemini untuk menyesuaikan terjemahan SQL saat menggunakan penerjemah SQL interaktif. Anda dapat menjelaskan perubahan pada {i>output<i} terjemahan SQL menggunakan perintah bahasa atau menentukan pola SQL yang dicari dan diganti. Untuk selengkapnya informasi, lihat Buat aturan terjemahan.
Gemini di BigQuery menggunakan model bahasa besar (LLM) yang yang dikembangkan oleh Google. LLM disesuaikan dengan miliaran baris perangkat kode sumber, data keamanan, dan konten khusus Google Cloud seperti dokumentasi dan kode contoh.

Pelajari bagaimana dan kapan Gemini untuk Google Cloud menggunakan data Anda. Sebagai teknologi tahap awal, Gemini untuk produk Google Cloud dapat menghasilkan {i>output<i} yang tampaknya masuk akal tetapi sebenarnya tidak benar. Sebaiknya Anda memvalidasi semua output dari produk Gemini untuk Google Cloud sebelum Anda menggunakannya. Untuk selengkapnya informasi, lihat Gemini untuk Google Cloud dan responsible AI.

Tempat berinteraksi dengan Gemini

Setelah menyiapkan Gemini di BigQuery, Anda dapat menggunakan Gemini di BigQuery untuk melakukan hal berikut di BigQuery Studio:

  • Untuk menggunakan wawasan data, buka tab Insight untuk entri tabel, tempat Anda dapat mengidentifikasi pola, menilai kualitas, dan menjalankan analisis di seluruh data BigQuery Anda.
  • Untuk menggunakan kanvas data, membuat kanvas data atau menggunakan kanvas data dari tabel atau kueri untuk mengeksplorasi aset data dengan natural language dan bagikan kanvas Anda.
  • Untuk mendapatkan bantuan kueri SQL, menggunakan alat Bantu coding, yang memungkinkan Anda melakukan iterasi kueri, menentukan data sumber, lalu masukkan kueri ke BigQuery Studio.
  • Untuk melihat rekomendasi bagi partisi, pengelompokan, dan tampilan terwujud, klik Rekomendasi di toolbar Konsol Google Cloud.
  • Untuk menggunakan bahasa alami guna menghasilkan kode SQL atau Python, atau menerima saran dengan pelengkapan otomatis saat mengetik, gunakan alat Bantu coding untuk Kueri SQL atau Kode Python. Gemini juga dapat menjelaskan kode SQL Anda dalam bahasa alami.

Melakukan penyesuaian otomatis dan memecahkan masalah tugas Spark

Penyesuaian otomatis dapat membantu Anda mengoptimalkan workload Spark untuk meningkatkan performa dan resiliensi. Alih-alih mengonfigurasi setelan secara manual, Gemini dapat menerapkan praktik terbaik untuk beban kerja berulang dan memantau autotuning Anda. Pemecahan masalah lanjutan menyediakan natural language jawaban atas "Apa yang telah di-otomatiskan?", "Apa yang terjadi sekarang?", dan "Apa yang dapat saya lakukan tentang hal itu?"

Menyiapkan Gemini di BigQuery

Untuk langkah-langkah penyiapan mendetail, lihat Siapkan Gemini di BigQuery.

Langkah selanjutnya