BigQuery의 Gemini 개요
이 문서에서는 Cloud de Confiance by S3NS를 위한 Gemini 제품군에 포함된 BigQuery의 Gemini에서 데이터 작업에 도움이 되는 AI 기반 지원을 제공하는 방법을 설명합니다.
Gemini in BigQuery에 대한 AI 지원
BigQuery의 Gemini는 다음 작업을 수행하는 데 도움이 되는 AI 지원을 제공합니다.
- 데이터 통계로 데이터 탐색 및 이해 데이터 통계는 테이블 메타데이터에서 생성된 유용한 쿼리를 사용하여 패턴을 발견하고 통계 분석을 수행할 수 있는 직관적이고 자동화된 방법을 제공합니다. 이 기능은 특히 초기 데이터 탐색 분석의 콜드 스타트 문제를 해결하는 데 유용합니다. 자세한 내용은 BigQuery에서 데이터 통계 생성을 참조하세요.
- BigQuery 데이터 캔버스로 데이터 탐색, 변환, 쿼리, 시각화. BigQuery의 Gemini로 자연어를 사용하여 테이블 애셋을 찾고 조인하고 쿼리하고 결과를 시각화하며 전체 프로세스에서 다른 사용자와 원활하게 공동작업할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 캔버스로 분석을 참조하세요.
- 지원 SQL 및 Python 데이터 분석 받기. BigQuery의 Gemini를 사용하여 SQL 또는 Python에서 코드를 생성하거나 제안하고 기존 SQL 쿼리를 설명할 수 있습니다. 자연어 쿼리를 사용하여 데이터 분석을 시작할 수도 있습니다. 코드를 생성, 완성, 요약하는 방법은 다음 문서를 참조하세요.
- BigQuery에서 데이터 파이프라인을 설정 합니다. 데이터 엔지니어링 에이전트를 사용하여 자연어 프롬프트를 통해 데이터 파이프라인을 빌드, 수정, 관리할 수 있습니다. 데이터 엔지니어링 에이전트는 Dataform을 사용하여 다양한 소스의 데이터를 수집하고, 파이프라인 개발을 가속화하며, 복잡한 데이터 워크플로를 관리하고 운영하는 데 필요한 수동 작업을 줄입니다. 자세한 내용은 데이터 엔지니어링 에이전트를 사용하여 데이터 파이프라인 빌드 및 수정하기를 참고하세요.
- 분석을 위한 데이터 준비. BigQuery의 데이터 준비 기능을 사용하면 분석을 위해 데이터를 정리하는 데 도움이 되는 컨텍스트 인식 AI 생성 변환 추천을 받을 수 있습니다. 자세한 내용은 Gemini로 데이터 준비를 참조하세요.
- 변환 규칙으로 SQL 변환 맞춤설정. (프리뷰) 대화형 SQL 변환기를 사용할 때 SQL 변환을 맞춤설정하는 Gemini 고급 변환 규칙을 만듭니다. 자연어 프롬프트를 사용하여 SQL 변환 출력 변경사항을 설명하거나 SQL 패턴을 지정하여 찾고 바꿀 수 있습니다. 자세한 내용은 변환 규칙 만들기를 참조하세요.
Cloud de Confiance 를 위한 Gemini는 사용자의 명시적 권한 부여 없이 사용자 프롬프트나 해당 응답을 모델을 학습시키는 데이터로 사용하지 않습니다. Google에서 사용자 데이터를 사용하는 방법은 Cloud de Confiance 를 위한 Gemini에서 사용자 데이터를 사용하는 방법을 참조하세요.
보안, 개인 정보 보호, 규정 준수에 대한 자세한 내용은 BigQuery의 Gemini 보안, 개인 정보 보호, 규정 준수를 참고하세요.
가격 책정
Cloud de Confiance by S3NS 를 위한 Gemini 가격 책정을 참조하세요.
할당량 및 한도
BigQuery의 Gemini에 적용되는 할당량과 한도는 Cloud de Confiance by S3NS 를 위한 Gemini 할당량 및 한도를 참조하세요.
BigQuery의 Gemini와 상호작용하는 위치
BigQuery의 Gemini를 설정한 후에는 BigQuery의 Gemini를 사용하여 BigQuery Studio에서 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- 데이터 인사이트를 생성하려면 테이블 항목의 인사이트 탭으로 이동합니다. 여기서 BigQuery 데이터에서 패턴을 파악하고 품질을 평가하며 통계적 분석을 실행할 수 있습니다.
- 데이터 캔버스를 사용하려면 테이블이나 쿼리에서 데이터 캔버스를 만들거나 데이터 캔버스를 사용하여 자연어로 데이터 애셋을 탐색하고 캔버스를 공유합니다.
- 자연어를 사용하여 SQL 쿼리 또는 Python 코드를 생성하려면 코드의 주석 또는 SQL 생성 도구를 사용합니다. 입력하는 동안 자동 완성 기능이 포함된 추천을 받을 수도 있습니다.
- 분석할 데이터를 준비하려면 새로 만들기 목록에서 데이터 준비를 선택합니다. 자세한 내용은 BigQuery에서 데이터 준비 편집기 열기를 참조하세요.
Gemini in BigQuery 설정하기
자세한 설정 단계는 Gemini in BigQuery 설정을 참조하세요.
BigQuery의 Gemini에서 사용자 데이터를 사용하는 방법
정확한 결과를 제공하려면 BigQuery의 Gemini가 향상된 기능을 위해 BigQuery의 고객 데이터 및 메타데이터 모두에 액세스해야 합니다. BigQuery의 Gemini를 사용 설정하면 Gemini에 테이블 및 쿼리 기록을 포함한 이 데이터에 액세스할 수 있는 권한이 부여됩니다. BigQuery의 Gemini는 모델을 학습시키거나 미세 조정하는 데 사용자 데이터를 사용하지 않습니다. Gemini에서 사용자 데이터를 사용하는 방법에 관한 자세한 내용은 BigQuery의 Gemini 보안, 개인 정보 보호, 규정 준수를 참고하세요.
BigQuery의 Gemini 고급 기능은 다음과 같습니다.
- SQL 생성 도구
- SQL 쿼리를 생성하는 프롬프트
- 주석을 SQL로 변환
- SQL 쿼리 작성
- SQL 쿼리 설명
- Python 코드 생성
- Python 코드 완성
- 데이터 캔버스
- 데이터 준비
- 데이터 통계
위치
Gemini에서 사용자 데이터를 처리하는 위치에 대한 자세한 내용은 Gemini 제공 위치를 참조하세요.
다음 단계
- 출시 노트에서 최신 개선사항과 수정사항 확인하기
- Gemini in BigQuery를 설정하는 방법을 알아보세요.
- Gemini 지원으로 쿼리를 작성하는 방법을 알아보세요.
- Cloud de Confiance 규정 준수 자세히 알아보기
- BigQuery의 Gemini 보안, 개인 정보 보호, 규정 준수 알아보기
- Cloud de Confiance 를 위한 Gemini에서 사용자 데이터를 사용하는 방법 자세히 알아보기