構造化データのデータ分析情報について

Knowledge Catalog（以前の Dataplex Universal Catalog）のデータ分析情報機能は、テーブルとデータセットのメタデータから説明、関係グラフ、SQL クエリを自動的に生成します。この情報により、広範な手動設定を行わなくても、データ構造、コンテンツ、関係をすばやく理解できます。詳しく調査するには、データ キャンバスでフォローアップの質問をします。

データ アナリストは、新しい不慣れなテーブルを探索するときに、クエリの作成をどのように開始すればよいかわからないという問題に直面することがよくあります。この問題には、データ構造やデータ内のキーパターンに関する不確実性が伴うことがあります。Knowledge Catalog のデータ分析情報機能を使用すると、データを自動的に探索して理解できます。これにより、パターンの検出、データ品質の評価、統計分析を行うことができます。

概要

データ分析情報は Gemini を使用してメタデータを分析し、次のものを生成します。

  • 説明: データセットまたは名前空間の目的、テーブルの構造、特定の列の詳細を説明する AI 生成の概要。

  • サンプルクエリ: データセット、名前空間、テーブルのスキーマとコンテンツに合わせて特別に設計された SQL クエリ。

  • 関係グラフ: データセットまたは名前空間内の異なるテーブル間の接続と依存関係を示す可視化。

サポートされているリソース

データ分析は、次の構造化データ型で使用できます。

  • BigQuery のデータセット、テーブル、ビュー
  • Google Cloud レイクハウス テーブル（Apache Iceberg を含む）
  • 外部テーブル
  • Apache Iceberg REST Catalog テーブル
  • Apache Iceberg 名前空間（BigQuery のデータセットとして表される）

分析情報の実行例

データ分析情報は、テーブルのメタデータに基づいて自然言語クエリとそれに対応する SQL の要素を自動的に生成します。

次のメタデータを持つ telco_churn というテーブルについて考えてみましょう。

フィールド名 型
CustomerID STRING
性別 STRING
Tenure INT64
InternetService STRING
StreamingTV STRING
OnlineBackup STRING
契約 STRING
TechSupport STRING
PaymentMethod STRING
月額料金 FLOAT
チャーン BOOLEAN

データ分析情報によってこのテーブルに対して生成されるクエリのサンプルを次に示します。

  • すべてのプレミアム サービスを定期購入していて、50 か月以上定期購入している顧客を特定します。

    SELECT
  CustomerID,
  Contract,
  Tenure
FROM
  agentville_datasets.telco_churn
WHERE
  OnlineBackup =