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Ce document explique comment Gemini dans BigQuery, qui fait partie de la suite de produits Gemini pour Google Cloud, fournit une assistance optimisée par l'IA pour vous aider à exploiter vos données.
Assistance IA avec Gemini dans BigQuery
Gemini dans BigQuery propose une assistance IA pour vous aider à effectuer les opérations suivantes :
Explorer et comprendre vos données grâce aux insights. Les insights sur les données offrent un moyen automatisé et intuitif d'identifier des schémas et d'effectuer des analyses statistiques à l'aide de requêtes pertinentes générées à partir des métadonnées de vos tables. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour résoudre les problèmes de démarrage à froid liés à l'exploration préliminaire des données. Pour en savoir plus, consultez la page Générer des insights sur les données dans BigQuery.
Découvrez, transformez, interrogez et visualisez des données avec le canevas de données BigQuery. Gemini dans BigQuery vous permet d'utiliser le langage naturel pour rechercher, joindre et interroger des éléments de table, visualiser les résultats et collaborer facilement avec d'autres utilisateurs tout au long du processus. Pour en savoir plus, consultez la page Analyser avec le canevas de données.
Obtenez de l'aide pour analyser des données SQL et Python. Vous pouvez utiliser Gemini dans BigQuery pour générer ou suggérer du code SQL ou Python, et pour expliquer une requête SQL existante. Vous pouvez également utiliser des requêtes en langage naturel pour commencer à analyser les données. Pour apprendre à générer, compléter et résumer du code, consultez la documentation suivante :
Préparez les données pour l'analyse. Avec la préparation des données dans BigQuery, vous recevez des recommandations de transformation générées par l'IA et adaptées au contexte pour nettoyer les données avant l'analyse. Pour en savoir plus, consultez la page Préparer des données avec Gemini.
Personnalisez vos traductions SQL avec des règles de traduction. (preview) Créez des règles de traduction optimisées par Gemini pour personnaliser vos traductions SQL lorsque vous utilisez le traducteur SQL interactif.
Vous pouvez décrire les modifications apportées au résultat de la traduction SQL à l'aide de prompts en langage naturel ou spécifier des schémas SQL à rechercher et à remplacer. Pour en savoir plus, consultez la section Créer une règle de traduction.
Gemini pour Google Cloud n'utilise pas vos prompts ni ses réponses comme données pour entraîner ses modèles sans votre autorisation expresse. Pour en savoir plus sur la manière dont Google utilise vos données, consultez la section Utilisation de vos données par Gemini pour Google Cloud .
Une fois que vous avez configuré Gemini dans BigQuery, vous pouvez l'utiliser pour effectuer les opérations suivantes dans BigQuery Studio :
Pour générer des insights sur les données, accédez à l'onglet Insights d'une entrée de table où vous pourrez identifier des schémas, évaluer la qualité et exécuter des analyses statistiques sur vos données BigQuery.
Pour utiliser le canevas de données, créez-en un ou utilisez le canevas de données d'une table ou d'une requête afin d'explorer les éléments de données avec le langage naturel et de partager vos canevas.
Pour générer du code SQL ou Python à l'aide du langage naturel ou pour recevoir des suggestions avec la saisie semi-automatique, utilisez l'outil de génération SQL pour vos requêtes SQL ou votre code Python.
Gemini dans BigQuery peut également expliquer votre code SQL en langage naturel.
Utilisation de vos données par Gemini dans BigQuery
Afin de fournir des résultats précis, Gemini dans BigQuery doit accéder à vos données client et vos métadonnées dans BigQuery pour les fonctionnalités améliorées. L'activation de Gemini dans BigQuery accorde à Gemini l'autorisation d'accéder à ces données, y compris à l'historique de vos tables et requêtes. Gemini dans BigQuery n'utilise pas vos données pour entraîner ni affiner ses modèles. Pour mieux comprendre comment Gemini utilise vos données, consultez la page Utilisation de vos données par Gemini pour Google Cloud .
Voici les fonctionnalités améliorées de Gemini dans BigQuery :
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eGemini in BigQuery offers AI-powered assistance to explore, understand, and analyze your data by using data insights, and data canvas features.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou can utilize Gemini in BigQuery to generate, complete, and explain SQL and Python code, as well as translate SQL code.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGemini in BigQuery helps optimize your data infrastructure with recommendations for partitioning, clustering, and materialized views.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWith Gemini in BigQuery you can use the Data preparation tool to get AI-generated data transformation recommendations to prepare your data for analysis.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eGemini in BigQuery allows for advanced troubleshooting of serverless Apache Spark workloads by explaining job errors and offering actionable recommendations.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Gemini in BigQuery overview\n\nThis document describes how Gemini in BigQuery, which is part\nof the [Gemini for Google Cloud](/gemini/docs/overview) product suite,\nprovides AI-powered assistance to help you work with your data.\n\nAI assistance with Gemini in BigQuery\n-------------------------------------\n\nGemini in BigQuery provides AI assistance to help\nyou do the following:\n\n- **Explore and understand your data with data insights** . Data insights offers an automated, intuitive way to uncover patterns and perform statistical analysis by using insightful queries that are generated from the metadata of your tables. This feature is especially helpful in addressing the cold-start challenges of early data exploration. For more information, see [Generate data insights in BigQuery](/bigquery/docs/data-insights).\n- **Discover, transform, query, and visualize data with BigQuery data canvas** . You can use natural language with Gemini in BigQuery, to find, join, and query table assets, visualize results, and seamlessly collaborate with others throughout the entire process. For more information, see [Analyze with\n data canvas](/bigquery/docs/data-canvas).\n- **Get assisted SQL and Python data analysis** . You can use Gemini in BigQuery to generate or suggest code in either SQL or Python, and to explain an existing SQL query. You can also use natural language queries to begin data analysis. To learn how to generate, complete, and summarize code, see the following documentation: \n - SQL code assist\n - [Use the SQL generation tool](/bigquery/docs/write-sql-gemini#use_the_sql_generation_tool)\n - [Prompt to generate SQL queries](/bigquery/docs/write-sql-gemini#chat)\n - [Generate SQL queries with Gemini Cloud Assist](/bigquery/docs/write-sql-gemini#chat) ([Preview](/products#product-launch-stages))\n - [Complete a SQL query](/bigquery/docs/write-sql-gemini#complete_a_sql_query) ([Preview](/products#product-launch-stages))\n - [Explain a SQL query](/bigquery/docs/write-sql-gemini#explain_a_sql_query)\n - Python code assist\n - [Generate Python code with the code generation tool](/bigquery/docs/write-sql-gemini#generate_python_code)\n - [Generate Python code with Gemini Cloud Assist](/bigquery/docs/write-sql-gemini#chat-python) ([Preview](/products#product-launch-stages))\n - [Python code completion](/bigquery/docs/write-sql-gemini#python_code_completion)\n - [Generate BigQuery DataFrames Python code](/bigquery/docs/write-sql-gemini#dataframe) ([Preview](/products#product-launch-stages))\n- **Prepare data for analysis** . Data preparation in BigQuery gives you context aware, AI-generated transformation recommendations to cleanse data for analysis. For more information, see [Prepare data with Gemini](/bigquery/docs/data-prep-get-suggestions).\n- **Customize your SQL translations with translation rules** . ([Preview](/products#product-launch-stages)) Create Gemini-enhanced translation rules to customize your SQL translations when using the [interactive SQL translator](/bigquery/docs/interactive-sql-translator). You can describe changes to the SQL translation output using natural language prompts or specify SQL patterns to find and replace. For more information, see [Create a translation\n rule](/bigquery/docs/interactive-sql-translator#create_a_translation_rule).\n\nGemini for Google Cloud doesn't use your prompts or its\nresponses as data to train its models without your express permission. For more\ninformation about how Google uses your data, see\n[How Gemini for Google Cloud uses your data](/gemini/docs/discover/data-governance).\n| As an early-stage technology, Gemini for Google Cloud\n| products can generate output that seems plausible but is factually incorrect. We recommend that you\n| validate all output from Gemini for Google Cloud products before you use it.\n| For more information, see\n| [Gemini for Google Cloud and responsible AI](/gemini/docs/discover/responsible-ai).\n| **Note** : Gemini in BigQuery is part of Gemini for Google Cloud and doesn't support the same compliance and security offerings as BigQuery. You should only set up Gemini in BigQuery for BigQuery projects that don't require [compliance offerings that aren't supported by Gemini for Google Cloud](/gemini/docs/discover/certifications). For information about how to turn off or prevent access to Gemini in BigQuery, see [Turn off Gemini for Google Cloud products](/gemini/docs/turn-off-gemini).\n\nPricing\n-------\n\nSee [Gemini for Google Cloud pricing](/products/gemini/pricing).\n\nQuotas and limits\n-----------------\n\nFor quotas and limits that apply to Gemini in BigQuery,\nsee [Gemini for Google Cloud quotas and limits](/gemini/docs/quotas).\n\nWhere to interact with Gemini in BigQuery\n-----------------------------------------\n\nAfter you [set up Gemini in BigQuery](/gemini/docs/bigquery/set-up-gemini),\nyou can use Gemini in BigQuery to do the following\nin BigQuery Studio:\n\n- To [generate data insights](/bigquery/docs/data-insights#insights-bigquery-table), go to the **Insights** tab for a table entry, where you can identify patterns, assess quality, and run statistical analysis across your BigQuery data.\n- To use data canvas, [create a data canvas or use data canvas](/bigquery/docs/data-canvas#work-with-data-canvas) from a table or query to explore data assets with natural language and share your canvases.\n- To use natural language to generate SQL or Python code, or receive suggestions with autocomplete while typing, use the **SQL generation tool** for your [SQL queries](/bigquery/docs/write-sql-gemini#generate_a_sql_query) or [Python code](/bigquery/docs/write-sql-gemini#python_code_completion). Gemini in BigQuery can also explain your SQL code in natural language.\n- To prepare data for analysis, in the **Create new** list, select **Data preparation** . For more information, see [Open the data preparation editor in BigQuery](/bigquery/docs/data-prep-get-suggestions#open-data-prep-editor).\n\nSet up Gemini in BigQuery\n-------------------------\n\nFor detailed setup steps, see\n[Set up Gemini in BigQuery](/gemini/docs/bigquery/set-up-gemini).\n\nHow Gemini in BigQuery uses your data\n-------------------------------------\n\nIn order to provide accurate results, Gemini in\nBigQuery requires access to both your\n[Customer Data](/terms/data-processing-addendum) and metadata\nin BigQuery for enhanced features. Enabling Gemini\nin BigQuery grants Gemini permission to access\nthis data, which includes your tables and query history. Gemini\nin BigQuery doesn't use your data to train or fine-tune its\nmodels. For more information on how Gemini uses your data, see\n[how Gemini for Google Cloud uses your data](/gemini/docs/discover/data-governance).\n\nEnhanced features in Gemini in BigQuery are the following:\n\n- SQL generation tool\n- Prompt to generate SQL queries\n- Complete a SQL query\n- Explain a SQL query\n- Generate python code\n- Python code completion\n- Data canvas\n- Data preparation\n- Data insights\n\n### Locations\n\nFor information about where Gemini processes your data, see\n[Gemini serving locations](/gemini/docs/locations).\n\nWhat's next\n-----------\n\n- See the latest enhancements and fixes in [release notes](/gemini/docs/release-notes).\n- Learn how to [set up Gemini in BigQuery](/gemini/docs/bigquery/set-up-gemini).\n- Learn how to [write queries with Gemini assistance](/bigquery/docs/write-sql-gemini).\n- Learn more about [Google Cloud compliance](/security/compliance)."]]
