Neste documento, descrevemos como o Gemini no BigQuery, que faz parte do pacote de produtos Gemini para Google Cloud, oferece assistência com tecnologia de IA para ajudar você a trabalhar com seus dados.
Assistência de IA com o Gemini no BigQuery
O Gemini no BigQuery oferece assistência de IA para ajudar você a fazer o seguinte:
- Analisar e entender seus dados com insights. Os insights de dados disponíveis de forma geral (GA, na sigla em inglês) oferecem uma maneira automatizada e intuitiva de descobrir padrões e realizar análises estatísticas usando consultas detalhadas geradas a partir dos metadados das suas tabelas. Esse recurso é especialmente útil para resolver os desafios de inicialização da exploração inicial de dados. Para mais informações, consulte Gerar insights de dados no BigQuery.
- Descubra, transforme, consulte e visualize dados com a tela de dados do BigQuery. (GA) Usando a linguagem natural, você pode encontrar, combinar e consultar recursos de tabela, visualizar resultados e colaborar com outras pessoas durante todo o processo. Para mais informações, consulte Analisar com a tela de dados.
- Acesse a análise de dados assistida de SQL e Python. Você pode usar o Gemini no BigQuery para gerar ou sugerir código em SQL ou Python e explicar uma consulta SQL existente. Você também pode usar consultas em linguagem natural para começar a análise de dados. Para saber como gerar, concluir e resumir o código, consulte a documentação a seguir:
- Preparar dados para análise. (Pré-lançamento) A preparação de dados no BigQuery oferece recomendações de transformação geradas por IA e com base no contexto para limpar dados e prepará-los para análise. Para mais informações, consulte Preparar dados com o Gemini.
- Otimize sua infraestrutura de dados com recomendações de particionamento, agrupamento e visualizações materializadas. Você pode permitir que o BigQuery monitore as cargas de trabalho do SQL para encontrar oportunidades de melhorar a performance e reduzir custos. Para mais informações, consulte a seguinte documentação:
- Autoajuste e solução de problemas de cargas de trabalho do Apache Spark sem servidor. (Visualização) O ajuste automático pode otimizar automaticamente os jobs do Spark aplicando configurações a uma carga de trabalho recorrente do Spark com base nas práticas recomendadas e em uma análise de execuções de carga de trabalho anteriores. A solução de problemas avançada com o Gemini no BigQuery pode explicar e mostrar erros de jobs e oferecer recomendações úteis para corrigir jobs lentos ou com falhas. Para mais informações, consulte Como ajustar automaticamente as cargas de trabalho do Spark e Solução de problemas avançada.
- Personalize suas traduções de SQL com regras de tradução. (Pré-lançamento) Crie regras de conversão aprimoradas do Gemini para personalizar suas conversões de SQL ao usar o tradutor de SQL interativo. É possível descrever mudanças na saída de tradução do SQL usando comandos em linguagem natural ou especificar padrões SQL para encontrar e substituir. Para mais informações, consulte Criar uma regra de tradução.
Saiba como e quando o Gemini do Google Cloud usa seus dados. Como uma tecnologia em estágio inicial, os produtos do Gemini para Google Cloud podem gerar uma saída plausível, mas que é factualmente incorreta. Recomendamos que você valide todos os resultados do Gemini para produtos do Google Cloud antes de usá-los. Para mais informações, consulte Gemini para o Google Cloud e IA responsável.
Preços
Consulte os preços do Gemini para Google Cloud.
Cotas e limites
Para cotas e limites que se aplicam ao Gemini no BigQuery, consulte Cotas e limites do Gemini para Google Cloud.
Onde interagir com o Gemini no BigQuery
Depois de configurar o Gemini no BigQuery, é possível usar o Gemini no BigQuery para fazer o seguinte no BigQuery Studio:
- Para usar insights de dados, acesse a guia Insights de uma entrada de tabela, onde você pode identificar padrões, avaliar a qualidade e executar análises estatísticas nos seus dados do BigQuery.
- Para usar a tela de dados, crie ou use uma tela de dados em uma tabela ou consulta para explorar recursos de dados com linguagem natural e compartilhar suas telas.
- Para usar a linguagem natural para gerar código SQL ou Python ou receber sugestões com preenchimento automático durante a digitação, use a ferramenta de geração de SQL para suas consultas SQL ou código Python. O Gemini no BigQuery também pode explicar seu código SQL em linguagem natural.
- Para preparar os dados para análise, na lista Criar novo, selecione Preparação de dados. Para mais informações, consulte Abrir o editor de preparação de dados no BigQuery.
- Para conferir recomendações de particionamento, agrupamento e visualizações materializadas, clique em Recomendações na barra de ferramentas do console do Google Cloud.
Ajustar automaticamente e resolver problemas de jobs do Spark
A autoconfiguração pode ajudar a otimizar as cargas de trabalho do Spark para desempenho e resiliência. Em vez de configurar as configurações manualmente, o Gemini no BigQuery pode aplicar as práticas recomendadas para cargas de trabalho recorrentes e ajudar você a entender e monitorar o ajuste automático. A solução de problemas avançada oferece respostas em linguagem natural para "O que foi ajustado automaticamente?", "O que está acontecendo agora?" e "O que posso fazer?"
Configurar o Gemini no BigQuery
Para conferir as etapas detalhadas, consulte Configurar o Gemini no BigQuery.
A seguir
- Saiba como configurar o Gemini no BigQuery.
- Saiba como criar consultas com a ajuda do Gemini.
- Saiba como o Gemini para o Google Cloud usa seus dados.
- Saiba mais sobre a conformidade do Google Cloud.