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資料洞察總覽

您可以透過 AI 生成的說明、關係圖和 SQL 查詢，使用資料洞察功能探索不熟悉的資料。這項 Gemini in BigQuery 功能會分析中繼資料，協助您快速瞭解資料結構和內容。這些洞察資訊可讓您開始分析，不必手動設定大量設定。

事前準備

資料洞察是使用 Gemini in BigQuery 生成。如要開始生成洞察資料，請先設定 Gemini in BigQuery。

資料洞察類型

您可以在資料表或資料集層級生成資料洞察：

資料表：Gemini 會生成自然語言問題和對應的 SQL 查詢，協助您瞭解單一資料表中的資料。透過資料表洞察，您可以偵測資料表中的資料模式、異常狀況、離群值或品質問題。Gemini 也會生成資料表和資料欄說明。
資料集和 Apache Iceberg 命名空間：Gemini 會生成互動式關係圖，顯示跨資料表關係和跨資料表 SQL 查詢，協助您瞭解資料集中資料表的關聯。透過關係圖，您可以瞭解資料的衍生方式，進而解決品質、一致性或備援問題。透過跨資料表查詢，您可以找出更廣泛的關係。舉例來說，您可以利用銷售資料表和顧客資料表中的資料，計算各顧客區隔的收益。

由於 Iceberg 命名空間在 BigQuery 中原生表示為資料集，因此您可以直接在 Iceberg 命名空間上生成相同的資料集層級洞察資料。

如要進一步調查，可以在資料畫布中提出後續問題。

資料表深入分析

資料表洞察可協助您瞭解單一 BigQuery 資料表中的內容、品質和模式。舉例來說，您可以產生執行統計分析的查詢，使用資料表洞察功能偵測資料模式、異常狀況和離群值。資料表洞察資訊也能協助您偵測品質問題，尤其是資料表有資料剖析掃描時。生成資料表的洞察資料時，Gemini 會根據資料表的中繼資料，提供資料表說明、資料欄說明和設定檔掃描輸出內容。可用選項如下：

生成查詢：建議自然語言問題，並提供相應的 SQL 查詢來回答問題。這項功能可協助您發掘模式、評估資料品質，以及執行統計分析，不必從頭編寫 SQL。
生成說明：生成資料表和資料欄的說明。Gemini 會使用剖析掃描輸出內容 (如有)，做為生成說明的依據。您可以查看、編輯這些說明，並發布至 Knowledge Catalog，提升資料發現度和說明文件品質。

資料集洞察

資料集深入分析可協助您瞭解 BigQuery 資料集 (或以資料集表示的 Iceberg 命名空間) 中多個資料表之間的關係和彙整路徑，全面掌握內容。為資料集或命名空間生成洞察資料時，Gemini 會提供下列資訊：

資料集說明：提供 AI 生成的資料集摘要。
關聯：以互動式圖表呈現資料集內資料表之間的關係。將滑鼠游標懸停在連線上，即可查看關係詳細資料，例如彙整索引鍵。
關係資料表：以表格形式呈現資料表之間的關係，包括外鍵和推論出的彙整。關係可以由結構定義 (來自主要和外鍵限制)、依據使用情形 (來自查詢記錄)，或由 Gemini 根據資料表和資料欄名稱及說明推論。
查詢建議：提供 SQL 查詢範例，示範如何根據識別出的關係，彙整不同資料表的資料。

資料表資料洞察範例

假設有一個名為 telco_churn 的資料表，其中包含 CustomerID、Tenure、InternetService、Contract、MonthlyCharges 和 Churn 等資料欄。下表說明資料表的結構定義。

欄位名稱	類型
`CustomerID`	`STRING`
`Gender`	`STRING`
`Tenure`	`INT64`
`InternetService`	`STRING`
`StreamingTV`	`STRING`
`OnlineBackup`	`STRING`
`Contract`	`STRING`
`TechSupport`	`STRING`
`PaymentMethod`	`STRING`
`MonthlyCharges`	`FLOAT64`
`Churn`	`BOOL`

資料洞察會為這個資料表生成下列範例查詢：

找出訂閱所有付費服務，且訂閱時間超過 50 個月的客戶。

SELECT
  CustomerID,
  Contract,
  Tenure
FROM
  agentville_datasets.telco_churn
WHERE
  OnlineBackup = 'Yes'
  AND TechSupport = 'Yes'
  AND StreamingTV = 'Yes'
  AND Tenure > 50;

找出流失最多客戶的網際網路服務。

SELECT
  InternetService,
  COUNT(DISTINCT CustomerID) AS customers
FROM
  agentville_datasets.telco_churn
WHERE
  Churn = TRUE
GROUP BY
  InternetService
ORDER BY
  customers DESC
LIMIT 1;

資料集資料洞察範例

假設資料集包含 order_items 和 inventory_items 資料表。資料集深入分析可推論 order_items.inventory_item_id 與 inventory_items.id 相關。

根據這些關係，Gemini 可能會生成下列跨資料表查詢：

找出平均售價最高的前 5 個產品類別，以及對應的平均成本。

SELECT
  ii.product_category,
  AVG(oi.sale_price) AS avg_sale_price,
  AVG(ii.cost) AS avg_cost
FROM
  `ecommerce_data.order_items` AS oi
JOIN
  `ecommerce_data.inventory_items` AS ii
ON oi.inventory_item_id = ii.id
GROUP BY
  ii.product_category
ORDER BY
  avg_sale_price DESC
LIMIT 5;

資料洞察工作流程

本節概述不同使用者角色可透過 BigQuery 資料洞察功能執行的主要工作流程。

資料消費者的工作流程

這些工作流程著重於資料分析師、業務分析師和其他需要尋找、瞭解及分析資料的使用者。

瞭解 BigQuery 資料表：快速掌握特定資料表的結構定義、內容和潛在用途。在 BigQuery Studio 中選取資料表後，您可以執行下列工作：
- 查看自動生成的資料表和資料欄說明。
- 查看建議的自然語言問題和對應的 SQL 查詢，瞭解資料細微差異。
- 調整並執行建議的查詢，即可開始分析。
如要進一步瞭解如何生成及查看資料表洞察，請參閱「生成資料表洞察」。
探索整個資料集或命名空間：探索資料集 (或以資料集表示的 Iceberg 命名空間) 內資料表之間的關係，並瞭解其整體結構。在 BigQuery Studio 中選取資料集後，您可以執行下列工作：
- 生成及查看資料集深入分析資訊。
- 使用互動式關係圖，以視覺化方式呈現資料表連結。
- 分析關係資料表，找出彙整索引鍵和連結類型 (結構定義定義、依據用量、LLM 推論)。
- 使用建議的跨資料表 SQL 查詢，有效率地查詢多個資料表。
如要進一步瞭解如何生成及查看資料集洞察，請參閱「生成資料集洞察」。

資料產生者的工作流程

這些工作流程適用於資料工程師、數據分析工程師，以及其他建構和管理資料資產的人員。

生成基準資料說明文件：自動建立及維護重要的中繼資料說明。可執行的操作如下：
- 建立或修改資料表後，請觸發資料洞察，生成資料表和資料欄說明。您也可以使用 Knowledge Catalog 自動生成中繼資料 API，大規模生成這些說明。
- 檢查並微調 AI 生成的文字，確保技術準確性和業務關聯性。
如要進一步瞭解如何生成資料表和資料欄說明，請參閱「生成資料表洞察」。
提升使用者對資料集的理解：讓消費者更容易理解及使用提供的資料集。您可以執行下列工作：
- 為重要資料集生成深入分析，尤其是關係複雜的資料集。
- 提供自訂指令，定義主要目標、領域知識和術語，根據貴組織的特定業務情境，調整生成的洞察資料。例如，您可以強制執行命名慣例、指定業務定義，或描述 join 鍵。
- 請務必對資料表執行資料剖析掃描，提供豐富的背景資訊，取得更準確、實用的洞察資料。
詳情請參閱「生成資料集深入分析」和「將深入分析結果建立在資料剖析結果上」。

資料管理員的工作流程

這些工作流程可協助資料管理員和管理團隊維護資料完整性和信任度。

驗證及稽核 AI 生成的中繼資料：確保資料洞察產生的中繼資料準確可靠。您可以執行下列工作：
- 定期查看洞察功能生成的說明和關係。
- 交叉比對關係圖中推論出的關係，以及既有的資料模型和商業邏輯。
- 查看並修正 AI 生成中繼資料中的不準確之處。
詳情請參閱「生成資料表洞察」和「生成資料集洞察」。

定價

如要進一步瞭解這項功能的定價，請參閱「Data Cloud Agent 定價」。

配額與限制

如要瞭解這項功能的配額和限制，請參閱「Gemini in BigQuery 的配額」。

限制

資料洞察有下列限制：

BigQuery 資料表、BigLake 資料表、外部資料表、檢視表和 Iceberg 命名空間，都可提供資料洞察。
多雲端客戶無法存取其他雲端的資料。
資料洞察不支援 GEO 或 JSON 資料欄類型。
執行 Insights 時，不一定每次都會顯示查詢。如要提高生成更吸引人的查詢的可能性，請重新啟動洞察管道。
如果資料表設有資料欄層級存取控管機制，且使用者權限受限，您必須具備資料表所有資料欄的讀取權限，才能生成洞察資料。如要執行生成的查詢，您必須具備足夠的權限。
Gemini 最多可為資料表中的 350 個資料欄生成說明。
如果是資料集洞察，您無法在關係圖中編輯關係。
產生新的資料集深入分析資訊時，系統會覆寫該資料集先前的深入分析資訊。
資料集洞察不支援連結的資料集。

位置

您可以在所有 BigQuery 位置使用資料洞察。如要瞭解 Gemini in BigQuery 處理資料的位置，請參閱「Gemini in BigQuery 處理資料的位置」。

後續步驟

瞭解如何生成表格洞察。
瞭解如何生成資料集洞察。
進一步瞭解 Knowledge Catalog 資料剖析。
瞭解如何在 BigQuery 中使用 Gemini 撰寫查詢。
進一步瞭解 Gemini in BigQuery。
瞭解如何使用資料畫布，透過自然語言問題反覆調整查詢結果。