Data Agent Kit

Créez des pipelines qui transforment les données sources en tables prêtes à être utilisées en aval, avec des contrôles de qualité pour détecter les problèmes en cours de route. Développez des transformations avec dbt ou Dataform et planifiez des workflows avec Managed Service pour Apache Airflow. Testez les modifications avant le déploiement. En cas d'échec d'une exécution, collaborez avec votre agent pour identifier le problème dans les journaux d'exécution et le code sous-jacent, puis développez un correctif.

Développez et affinez des tests dans des notebooks Jupyter avec votre agent à l'aide de kernels Python ou de kernels distants sur Managed Service pour Apache Spark. Préparez des caractéristiques à partir de données BigQuery et créez des modèles prédictifs à l'aide de BigQuery Machine Learning Connectez le travail obtenu à l'inférence par lot planifiée qui met les prédictions à la disposition des applications en aval.

Explorez les données de BigQuery et de bases de données opérationnelles telles que AlloyDB et Cloud SQL pour répondre à des questions commerciales. Utilisez Knowledge Catalog pour trouver des ensembles de données pertinents, avec des métriques de qualité des données et de traçabilité pour guider votre analyse. Travaillez avec votre agent pour développer des requêtes et suivre les tendances dans les résultats, puis créez des visualisations ou des modèles de données réutilisables pour les rapports et les décisions commerciales.