Google Cloud hat die Einführung der KI-gestützten Datenaufbereitung für BigQuery in der Vorschau angekündigt. Diese Funktion soll den Prozess der Datenaufbereitung und -umwandlung in verwertbare Erkenntnisse optimieren.
Ein interessanter Aspekt dieser Funktion ist die Verwendung von Gemini-Modellen in BigQuery, um Daten zu analysieren und intelligente Vorschläge für die Bereinigung, Transformation und Anreicherung bereitzustellen. So können beispielsweise gültige Datumsformate nach Land und Spalten identifiziert werden, die als Verknüpfungsschlüssel dienen können.
Stellen Sie sich vor, Sie haben einen großen Datensatz mit Kundeninformationen aus aller Welt. Diese Daten können unterschiedliche Datumsformate oder Schreibweisen für Städtenamen enthalten. Mit der KI-gestützten Datenaufbereitung kann BigQuery diese Inkonsistenzen erkennen und automatisch Korrekturen vorschlagen, was Ihnen Zeit und Mühe spart.
Darüber hinaus bietet die Funktion eine intuitive visuelle Oberfläche zum Entwerfen komplexer Datenpipelines und zur Automatisierung ihrer Ausführung und Überwachung. Der von der Datenaufbereitung in BigQuery generierte SQL-Code kann Teil einer Dataform-Datenpipeline werden, die Sie mit CI/CD bereitstellen und orchestrieren können, um eine gemeinsame Entwicklungserfahrung zu erzielen.
Insgesamt ist die KI-gestützte Datenaufbereitung in BigQuery ein wichtiger Schritt zur Vereinfachung der Datenaufbereitung und zur Ermöglichung schnellerer Erkenntnisse aus Daten. Durch die Automatisierung mühsamer Aufgaben und die Verbesserung der Datenqualität können sich Unternehmen auf die Datenanalyse und bessere Entscheidungen konzentrieren.
