Google Cloud ha anunciado la disponibilidad general de varias funciones de Gemini en BigQuery, que incluyen la generación de código SQL y Python, el lienzo de datos, la información sobre datos y las recomendaciones de partición y agrupación en clústeres. Estas funciones, diseñadas para que el análisis de datos sea más rápido, sencillo y accesible, ayudarán a los usuarios de todos los niveles de habilidad a aprovechar el potencial de sus datos.
Un aspecto especialmente interesante de esta versión es el enfoque en el análisis del lenguaje natural. Con Gemini en BigQuery, los usuarios ahora pueden utilizar indicaciones en lenguaje natural para generar consultas SQL y Python, explorar datos y obtener información. Esto elimina la necesidad de conocimientos de codificación especializados, lo que hace que el análisis de datos sea accesible para un público más amplio.
Por ejemplo, un usuario podría pedir a Gemini en BigQuery que "Genere una consulta SQL para calcular las ventas totales de cada producto de la tabla". A continuación, Gemini generaría la consulta, lo que ahorraría tiempo y esfuerzo al usuario.
Además de la generación de código, Gemini en BigQuery también puede proporcionar explicaciones e información para ayudar a comprender consultas complejas. Esto resulta especialmente útil para los usuarios que son nuevos en SQL o Python, o para aquellos que trabajan con conjuntos de datos desconocidos.
En general, la disponibilidad general de las funciones de Gemini en BigQuery supone un gran paso adelante para que el análisis de datos sea accesible para todos. Con sus capacidades de análisis del lenguaje natural, sus recomendaciones basadas en IA y su integración perfecta, Gemini en BigQuery permite a las organizaciones aprovechar el potencial de sus datos y obtener información valiosa.
