En este documento, se describe cómo Gemini en BigQuery, un producto de la cartera de 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 de las siguientes maneras:
- Explora y comprende tus datos con las estadísticas de datos. (Vista previa) Las estadísticas de datos ofrecen una forma intuitiva y automatizada de descubrir patrones, evaluar la calidad de los datos y realizar análisis estadísticos mediante consultas detalladas generadas 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 BigQuery. (Vista previa) Con el lenguaje natural, puedes encontrar, unir y consultar recursos de tabla, visualizar resultados y colaborar sin problemas con otros durante todo el proceso. Para obtener más información, consulta Analiza con lienzos 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 consultas en lenguaje natural para iniciar el análisis de datos. Para aprender a generar, completar y resumir código, consulta la siguiente documentación:
- Usa la herramienta Ayúdame a programar (versión preliminar)
- Prompt para generar consultas en SQL (vista previa)
- Completa una consulta de SQL (vista previa)
- Explica una consulta en SQL (vista previa)
- Genera código de Python (vista previa)
- 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:
- 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 mediante la aplicación de la configuración a una carga de trabajo recurrente de Spark según las prácticas recomendadas y un análisis de ejecuciones anteriores de cargas de trabajo. La solución avanzada de problemas con Gemini puede explicar y mostrar errores de trabajo, y puede ofrecer recomendaciones prácticas para corregir trabajos lentos o con errores. Para obtener más información, consulta Ajusta automáticamente las cargas de trabajo de Spark y Solución de problemas avanzada.
- Personaliza tus traducciones de SQL con reglas de traducción. (Vista previa) Crea reglas de traducción mejorada por Gemini para personalizar tus traducciones de SQL cuando uses el traductor de SQL interactivo. Puedes describir 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.
Descubre cómo y cuándo Gemini para Google Cloud usa tus datos. Como tecnología en etapa inicial, Gemini para Google Cloud puede generar resultados que parecen posibles, pero que no son correctos. 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 quieres usar las estadísticas de datos, ve a la pestaña Insights para ver una entrada de tabla, en la que podrás identificar patrones, evaluar la calidad y ejecutar análisis estadísticos de tus datos de BigQuery.
- Para usar el lienzo de datos, crea uno o usa el lienzo de datos 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 tu consulta, especificar los datos de origen y, luego, insertar la consulta en BigQuery Studio.
- Para ver recomendaciones sobre la partición, 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 el lenguaje natural para generar código en SQL o Python, o recibir sugerencias con la función de autocompletar mientras escribes, usa la herramienta Ayúdame a programar en tus consultas de 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 mejorar el rendimiento y la resiliencia. En lugar de establecer la configuración de forma manual, Gemini puede aplicar prácticas recomendadas para cargas de trabajo recurrentes y ayudarte a comprender y supervisar el ajuste automático. La solución de problemas avanzada ofrece respuestas en lenguaje natural a “¿Qué se ajustó "¿Qué está sucediendo ahora?" y "¿Qué puedo hacer al respecto?".
Configura Gemini in BigQuery
Para ver los pasos de configuración detallados, consulta Configura Gemini en BigQuery.
¿Qué sigue?
- Aprende a configurar Gemini en BigQuery.
- Descubre cómo 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.