Akhir Agustus ini, Google mengumumkan ketersediaan umum beberapa fitur Gemini di BigQuery, termasuk pembuatan dan penjelasan kode SQL, pembuatan kode Python, partisi data, serta rekomendasi pengelompokan. Mari simak ulasannya berikut ini!
What makes Gemini in BigQuery different?
Gemini di BigQuery menghadirkan kemampuan terbaik Google di seluruh manajemen data dan infrastruktur AI dengan model canggih yang dioptimalkan untuk kebutuhan bisnis Anda.
- Context aware: mengartikan maksud Anda, memahami tujuan Anda, dan terlibat secara proaktif dengan Anda untuk mempercepat alur kerja.
- Grounded in your data: terus belajar dan beradaptasi dengan data Anda untuk mengungkap peluang baru dan mengantisipasi masalah.
- Integrated experience: dapat diakses langsung dalam antarmuka BigQuery.
Baca juga: Pengalaman Terpadu Log Gmail di BigQuery, Seperti Apa?
Memulai dengan data insights
Photo Credit: Google Cloud Blog
Analisis data biasanya dimulai dengan penemuan data dan penilaian insight mana yang nantinya bisa didapat dari aset data. Data Insights dari Gemini memiliki database mendalam yang akan membantu Anda mengeliminasi dugaan dengan kueri yang telah divalidasi sebelumnya.
Kueri yang dapat ditindaklanjuti tersebut disertakan dalam BigQuery Studio, menyediakan wawasan, tepat di tempat yang dibutuhkan, untuk mengolah analisis data Anda cukup dengan satu klik saja.
Tingkatkan produktivitas dengan bantuan kode SQL dan Python
Gemini for BigQuery membantu Anda menulis dan memodifikasi kode SQL atau Python menggunakan perintah natural language yang mudah dipahami. Ini akan membantu mengurangi kesalahan dan inkonsistensi dalam kode Anda.
Photo Credit: Google Cloud Blog
Gemini di BigQuery memahami struktur dan hubungan dalam data, sehingga Anda dapat menerima saran kode yang disesuaikan dari perintah natural language yang mudah dipahami.
Photo Credit: Google Cloud Blog
Gemini di BigQuery juga dapat memberikan penjelasan untuk membantu Anda memahami kueri SQL dan Python yang kompleks, sehingga memudahkan pengguna dari seluruh tingkat keterampilan dalam memahami logika di balik kode.
Baca juga: Mengoptimalkan Penggunaan BigQuery BI Engine
Alur kerja analitik yang ditata ulang dengan natural language
Gemini di BigQuery mencakup data canvas, antarmuka berbasis natural language yang inovatif untuk eksplorasi, kurasi, pengolahan, analisis, dan visualisasi data. Data canvas memungkinkan Anda untuk mengeksplorasi dan menyusun perjalanan data melalui alur kerja grafis, untuk eksplorasi dan analisis data yang lancar dan intuitif.
Optimalkan analitik untuk performa dan kecepatan
Seiring bertambahnya volume data, Anda kemungkinan besar akan menghadapi tantangan dalam mengelola kapasitas secara efektif dan meningkatkan performa kueri. Untuk mengatasi tantangan ini, Gemini di BigQuery menawarkan rekomendasi yang didukung AI untuk mempartisi dan mengelompokkan tabel. Rekomendasi ini bertujuan untuk mengoptimalkan tabel untuk hasil yang lebih cepat dan biaya kueri yang lebih rendah tanpa memerlukan modifikasi apa pun pada kueri.
Baca juga: Mengenal Fitur Data Praprocessing dari BigQuery ML
Ketersediaan umum Gemini di BigQuery akan diluncurkan secara bertahap selama beberapa bulan ke depan. Saat ini, fitur yang tersedia untuk umum tersedia bagi seluruh pelanggan Google Cloud tanpa biaya tambahan. Belum menggunakan Cloud sebagai solusi komputasi awan Anda? Dapatkan segera melalui EIKON Technology dan nikmati kemudahan Gemini di BigQuery! Untuk informasi lebih lanjut, silakan hubungi kami di sini.