La asistencia basada en IA en la nube de datos de Google optimiza tus flujos de trabajo operativos y analíticos. En BigQuery, Spanner y AlloyDB, Gemini te ayuda a generar, completar y explicar consultas complejas fácilmente. Gemini en BigQuery también ofrece asistencia de programación con Python. También ofrece recomendaciones contextuales para la preparación de datos y traducciones de SQL personalizables, lo que hace que las tareas de datos complejas sean muy accesibles y eficientes.

Google Cloud proporciona agentes propios para automatizar la ingeniería, la ciencia y las analíticas de datos. El agente de ingeniería de datos de BigQuery gestiona de forma autónoma la creación y la migración de flujos de procesamiento mediante metadatos de Knowledge Catalog para las transformaciones. El Data Science Agent acelera el desarrollo planificando la preparación de datos y el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático con plena conciencia contextual y autocorrección autónoma. El agente de incorporación de bases de datos evalúa los requisitos de los usuarios para recomendarles la mejor base de datos de Google Cloud y los guía por el proceso de aprovisionamiento. El agente de observabilidad de bases de datos monitoriza de forma proactiva el rendimiento de la flota de bases de datos, identifica anomalías y proporciona recomendaciones inteligentes y flujos de trabajo de solución de problemas multiturno para la optimización.

Deep Research Agent va más allá de las simples búsquedas de un solo paso y lleva a cabo investigaciones corporativas exhaustivas. Estructura de forma independiente las consultas de varias fases, rastrea los linajes de datos entre sistemas, combina tablas estructuradas con datos no estructurados (como PDFs, contratos e imágenes) y sintetiza informes de investigación exhaustivos que describen las causas principales y las tendencias futuras.

BigQuery Conversational Analytics permite a los profesionales de datos extraer información valiosa y ejecutar predicciones sobre datos de lakehouse multimodales y multiformato mediante una conversación en lenguaje natural con una alta precisión basada en entidades, relaciones y métricas empresariales. Conversational Analytics in databases ofrece información operativa en tiempo real, lo que te permite interactuar con Cloud SQL, Spanner y AlloyDB utilizando lenguaje natural. Análisis Conversacional de Looker permite a los equipos empresariales usar el lenguaje natural y una capa semántica gobernada para tomar decisiones fiables, lo que reduce la carga de trabajo de los equipos técnicos. Looker dashboard agents mejoran aún más esta experiencia añadiendo consultas en lenguaje natural y resúmenes automáticos directamente a los paneles de control. Para las necesidades operativas en tiempo real, los flujos de trabajo proactivos basados en agentes te permiten pasar de los informes reactivos a las acciones basadas en eventos, ya que investigan automáticamente las anomalías y sugieren planes de mitigación.

Gemini Enterprise permite a los profesionales y a los usuarios empresariales obtener información valiosa al instante con solo hacer preguntas en lenguaje natural. Al publicar agentes conversacionales creados en BigQuery, Looker, Lakehouses y Bases de datos en la galería de agentes de Gemini Enterprise centralizada, puedes permitir que los usuarios accedan a los sistemas de datos empresariales a través de una única interfaz. Este enfoque abstrae por completo las complejidades técnicas subyacentes del ecosistema de datos, al tiempo que garantiza que el acceso a los datos siga siendo seguro, auditado y gobernado en los espacios de trabajo de productividad diarios. Desde Gemini Enterprise, los administradores pueden aprovisionar el acceso fácilmente, lo que garantiza que la interacción con los datos siga siendo segura, auditada y controlada en sus espacios de productividad diarios.

Los desarrolladores pueden crear e integrar fácilmente agentes personalizados para abordar los retos únicos que plantean los datos empresariales. La API de Análisis Conversacional te permite integrar funciones de consulta en lenguaje natural directamente en aplicaciones personalizadas, herramientas internas o flujos de trabajo automatizados. El conjunto de herramientas de integración de ADK de BigQuery proporciona funciones listas para usarse para explorar esquemas, hacer consultas y crear previsiones. Querydata para bases de datos está disponible para Cloud SQL, AlloyDB, y Spanner para que puedas crear agentes para datos operativos. El complemento BigQuery Agent Analytics para ADK te permite transmitir datos de actividad de los agentes directamente a BigQuery para obtener observabilidad y evaluación en tiempo real con una sola línea de código. Para optimizar aún más las operaciones, el bloque de Looker para BigQuery Agent Analytics ofrece una solución lista para usar que permite monitorizar, depurar y optimizar los agentes de IA.

Data Agent Kit optimiza tus flujos de trabajo al reunir herramientas seguras de Model Context Protocol (MCP), complementos de IDE nativos y competencias de ingeniería y ciencia de datos precodificadas en un único paquete de código abierto. Al integrar estas funciones directamente en IDEs como VS Code, Cloud Code, Codex y Antigravity CLI, el desarrollador pasa de escribir código de flujo de procesamiento manualmente a desarrollar en función de la intención en todo su patrimonio de datos. Además, los desarrolladores pueden aprovechar MCP Toolbox, una herramienta de código abierto, para conectar agentes de forma segura a AlloyDB, BigQuery, Spanner, Cloud SQL, Knowledge Catalog y Apache Spark. Empieza a usar Data Agent Kit.