Google официально представила Gemini Assistant для BigQuery Data Canvas — инновационный инструмент, который позволяет пользователям работать с данными через текстовые команды на естественном языке. Благодаря интеграции мощной языковой модели Gemini, процесс построения аналитики стал быстрее, проще и интуитивнее.
На данный момент новая функция доступна в режиме Preview, что позволяет ранним пользователям опробовать возможности ассистента и дать обратную связь до официального релиза.
Основные возможности Gemini Assistant: что теперь доступно пользователям?
Gemini Assistant в BigQuery предоставляет ряд возможностей, которые значительно упрощают традиционные процессы построения аналитики. Перед началом рассмотрим ключевые функции ассистента:
создание узлов, в которых ассистент автоматически строит элементы такие канваса, как запросы к данным, фильтры, агрегаты и визуализации;
запуск SQL-запросов без необходимости писать код вручную — достаточно описать, какую информацию нужно получить;
построение визуализаций в виде графиков, диаграмм и других элементов визуальной аналитики создаются автоматически;
выбор источников данных с которыми пользователи могут работать как с собственными таблицами, так и с общедоступными датасетами;
добавление инструкций, то есть возможность задать дополнительные рекомендации для ассистента, чтобы влиять на стиль анализа.
Каждая из этих функций работает в реальном времени и позволяет пошагово строить сложные аналитические модели без программирования.
Как пользоваться Gemini Assistant: пошаговая инструкция для начинающих
Работа с ассистентом строится на диалоговом взаимодействии через интерфейс BigQuery Data Canvas.
Откройте BigQuery Data Canvas и нажмите на «Open Data Canvas Assistant».
Введите текстовую команду в поле «Ask a data question». Примеры запросов:
«Покажи ТОП-5 продуктов с наибольшими продажами за 2024 год»;
«Построй график по регионам с сортировкой по убыванию»;
«Отобрази примеры данных из таблицы продаж».
Получите готовые, автоматически добавленные узлы и визуализации.
Продолжайте диалог, задавайте уточняющие вопросы и добавляйте новые визуализации или фильтры.
Этот процесс максимально упрощает аналитику, позволяя даже пользователям без технического бэкграунда создавать полноценные отчеты и дашборды.
Как добавить данные для работы ассистента?
Чтобы ассистент мог корректно обрабатывать запросы, необходимо подключить нужные таблицы.
Перейдите во вкладку Settings — Add Data.
Укажите проектный Scope, например только ваши таблицы или весь проект.
Выберите нужные таблицы для анализа.
При необходимости активируйте поиск по публичным наборам данных.
Если нужной таблицы нет в списке, воспользуйтесь полем поиска по описанию и ассистент найдет ее по ключевым словам. Эта гибкость позволяет пользователям быстро собирать разные источники данных для построения комплексных моделей.
Как использовать инструкции для персонализации поведения ассистента?
Gemini Assistant поддерживает возможность глобальной настройки поведения через инструкции. Это особенно важно для сложных аналитических задач. Процесс выглядит следующим образом:
Откройте вкладку Settings — Instructions.
Введите рекомендации, например:
«Строить только линейные графики»;
«Анализировать тренды по годам»;
«Искать отклонения от нормы».
Сохраните настройки, чтобы ассистент учитывал эти пожелания при всех последующих запросах.
Таким образом, пользователи могут создавать собственные стили и шаблоны аналитики, автоматически применяемые ко всем сессиям работы.
Почему запуск Gemini Assistant в BigQuery — это стратегический прорыв?
Новый ассистент меняет сам подход к работе с большими данными. Его значение трудно переоценить:
снижается технологический барьер — бизнес-аналитики, маркетологи и продакт-менеджеры могут строить сложные отчеты без знания SQL;
ускоряется процесс анализа — от идеи до готового дашборда за считанные минуты;
увеличивается вовлеченность бизнес-пользователей в процессы обработки данных;
повышается качество аналитических моделей благодаря стандартизации запросов через AI-помощника.
BigQuery с Gemini Assistant становится по-настоящему универсальным инструментом для современных дата-команд — от стартапов до крупных корпораций.
👉🏻Следите за новостями в нашем telegram-канале — Новости Арбитража.
Нет комментариев.