Google Cloud hat die allgemeine Verfügbarkeit mehrerer Gemini-Funktionen in BigQuery angekündigt, darunter SQL- und Python-Codegenerierung, Data Canvas, Data Insights sowie Empfehlungen für Partitionierung und Clustering. Diese Funktionen sollen Datenanalysen schneller, einfacher und zugänglicher machen und Benutzern aller Qualifikationsstufen helfen, das Potenzial ihrer Daten zu erschließen.
Ein besonders interessanter Aspekt dieser Version ist der Fokus auf Natural Language Analytics. Mit Gemini in BigQuery können Benutzer jetzt natürliche Sprachansagen verwenden, um SQL- und Python-Abfragen zu erstellen, Daten zu untersuchen und Erkenntnisse zu gewinnen. Dies macht spezielle Programmierkenntnisse überflüssig und macht Datenanalysen einem breiteren Publikum zugänglich.
Ein Benutzer könnte Gemini in BigQuery beispielsweise bitten, "eine SQL-Abfrage zu generieren, um den Gesamtumsatz für jedes Produkt in der Tabelle zu berechnen". Gemini würde dann die Abfrage generieren und dem Benutzer Zeit und Mühe sparen.
Zusätzlich zur Codegenerierung kann Gemini in BigQuery auch Erklärungen und Einblicke liefern, um das Verständnis komplexer Abfragen zu erleichtern. Dies ist besonders nützlich für Benutzer, die neu in SQL oder Python sind, oder für diejenigen, die mit unbekannten Datensätzen arbeiten.
Insgesamt ist die allgemeine Verfügbarkeit von Gemini-Funktionen in BigQuery ein großer Schritt nach vorn, um Datenanalysen für jedermann zugänglich zu machen. Mit seinen Funktionen für Natural Language Analytics, seinen KI-gestützten Empfehlungen und seiner nahtlosen Integration ermöglicht Gemini in BigQuery Unternehmen, das Potenzial ihrer Daten zu erschließen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
