En este documento, se describe cómo Gemini en BigQuery, que es un producto de la cartera de Gemini para Google Cloud, proporciona asistencia con tecnología de IA para ayudarte a trabajar con tus datos.
Asistencia de IA con Gemini en BigQuery
Gemini en BigQuery proporciona asistencia con IA de las siguientes maneras:
- Explora y comprende tus datos con estadísticas de datos. (Vista previa) Las estadísticas de datos ofrecen una manera intuitiva y automatizada de descubrir patrones, evaluar la calidad de los datos y realizar análisis estadísticos mediante consultas detalladas que se generan a partir de los metadatos de tus tablas. Esta función es especialmente útil para abordar los desafíos de 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 el lienzo de datos de BigQuery. (Vista previa) Con el lenguaje natural, puedes encontrar, unir y consultar elementos de tabla, visualizar resultados y colaborar sin problemas con otros durante todo el proceso. Para obtener más información, consulta Analiza con el lienzo de datos.
- Obtén análisis de datos de SQL y Python asistido. Puedes usar Gemini en BigQuery para generar o sugerir código en SQL o Python, y para explicar una consulta en SQL existente. También puedes usar consultas en lenguaje natural
para iniciar el análisis de datos. Para aprender a generar,
completar y resumir código, consulta la siguiente documentación:
- Cómo usar la herramienta Ayúdame a programar (versión preliminar)
- Instrucción para generar consultas en SQL (vista previa)
- Completa una consulta en SQL (vista previa)
- Explica una consulta en SQL (vista previa)
- Genera código de Python (versión preliminar)
- Finalización del código de Python (vista previa)
- Optimiza tu infraestructura de datos con recomendaciones de partición, agrupamiento en clústeres y vistas materializadas. Puedes permitir que BigQuery supervise tus cargas de trabajo de SQL en busca de oportunidades para mejorar el rendimiento y reducir los costos. Para obtener más información, consulta la siguiente documentación:
- Ver recomendaciones de particiones y clústeres (vista previa)
- Administra las recomendaciones de vistas materializadas (versión preliminar)
- Ajusta automáticamente y soluciona los problemas de las cargas de trabajo sin servidores de Apache Spark. (Vista previa) El ajuste automático puede optimizar los trabajos de Spark de forma automática mediante la aplicación de la configuración a una carga de trabajo recurrente de Spark según las prácticas recomendadas y un análisis de las ejecuciones de cargas de trabajo anteriores. La solución avanzada de problemas con Gemini puede explicar y mostrar errores del trabajo, y ofrecer recomendaciones prácticas para corregir trabajos lentos o con errores. Para obtener más información, consulta Ajuste automático de cargas de trabajo de Spark y Solución de problemas avanzada.
- Personaliza las traducciones de SQL con reglas de traducción. Crea reglas de traducción mejorada de Gemini para personalizar tus traducciones de SQL cuando uses el traductor de SQL interactivo (versión preliminar). Puedes describir los cambios en el resultado de la traducción de SQL mediante instrucciones en lenguaje natural o especificar patrones de SQL para buscar y reemplazar. Para obtener más información, consulta Crea una regla de traducción.
Gemini para Google Cloud no usa tus instrucciones ni sus respuestas como datos para entrenar sus modelos. Para obtener más información, consulta Cómo usa tus datos Gemini para Google Cloud. Como tecnología en etapa inicial, Gemini para Google Cloud puede generar resultados que parezcan creíbles, pero incorrectos. Te recomendamos que valides todos los resultados de Gemini para Google Cloud antes de usarlos. Para obtener 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:
- Si deseas usar las estadísticas de datos, ve a la pestaña Estadísticas para ver una entrada de tabla. En ella, puedes identificar patrones, evaluar la calidad y ejecutar análisis estadísticos de tus datos de BigQuery.
- Para usar el lienzo de datos, crea un lienzo de datos o usa uno a partir de una tabla o consulta para explorar los recursos de datos con lenguaje natural y compartir tus lienzos.
- Para obtener consultas en SQL asistidas, usa la herramienta Ayúdame a programar, que te permite iterar sobre tu consulta, especificar datos de origen y, luego, insertar la consulta en BigQuery Studio.
- Si deseas ver recomendaciones sobre las particiones, el agrupamiento en clústeres y las vistas materializadas, haz clic en Recomendaciones en la barra de herramientas de la consola de Google Cloud.
- Si quieres usar lenguaje natural para generar código de SQL o Python, o recibir sugerencias con la función de autocompletar mientras escribes, usa la herramienta Ayúdame a codificar en tus consultas en SQL o el código de Python. Gemini también puede explicar tu código SQL en lenguaje natural.
Ajusta automáticamente y soluciona problemas de trabajos de Spark
El ajuste automático puede ayudarte a optimizar tus cargas de trabajo de Spark para mejorar el rendimiento y la resiliencia. En lugar de definir la configuración de forma manual, Gemini puede aplicar las prácticas recomendadas para las cargas de trabajo recurrentes y, luego, ayudarte a comprender y supervisar el ajuste automático. La solución avanzada de problemas proporciona respuestas de lenguaje natural a la pregunta “¿qué está pasando ahora?” y “¿qué puedo hacer al respecto?”.
Configura Gemini para Google Cloud en BigQuery
Si quieres ver los pasos de configuración detallados, consulta Configura Gemini para Google Cloud en BigQuery.
¿Qué sigue?
- Aprende a configurar Gemini en BigQuery.
- Aprende a escribir consultas con la asistencia de Gemini.
- Descubre cómo Gemini para Google Cloud usa tus datos.
- Obtén más información sobre el cumplimiento de Google Cloud.