**Gemini w Google BigQuery — Transcript & Summary | SozAI** Source: https://sozai.app/transcript/gemini-google-bigquery/ Prezentacja nowej funkcji czatu AI w Google BigQuery umożliwiającej szybkie zapytania i analizę danych bez pisania SQL. ## Key Takeaways - Nowa funkcja czatu AI w BigQuery ułatwia szybkie zapytania do danych bez znajomości SQL. - AI automatycznie generuje i wykonuje zapytania SQL na podstawie zadanych pytań. - Korzystanie z tej funkcji generuje przetwarzanie danych, co może wiązać się z kosztami poza darmowym limitem. - Funkcja dostarcza nie tylko odpowiedzi, ale też cenne insighty i propozycje dalszych pytań. - To narzędzie jest idealne do szybkiej analizy danych bez konieczności integracji z innymi AI. ## What the video covers - Google BigQuery wprowadziło funkcję czatowania z danymi za pomocą AI. - Użytkownik może zadawać pytania o dane, a AI generuje i wykonuje zapytania SQL automatycznie. - AI ma dostęp do schematu tabeli i może wyciągać potrzebne informacje bezpośrednio z bazy. - Przykładowe pytania to np. liczba klientów z Warszawy czy najpopularniejszy kanał pozyskiwania klientów. - AI zwraca nie tylko wyniki, ale także dodatkowe insighty i sugestie pytań. - Ważne jest, że każde zapytanie generuje przetwarzanie danych, co może wiązać się z kosztami powyżej darmowego limitu 1 TB. - Funkcja jest idealna do szybkiego, prostego odpytania bazy bez konieczności pisania skomplikowanych zapytań SQL. - Nie generuje dynamicznych dashboardów, ale dostarcza wartościowe i szybkie odpowiedzi. - Dzięki integracji z BigQuery nie trzeba korzystać z zewnętrznych AI ani tworzyć dużych promptów. - Zachęta do eksperymentowania i nauki z nową funkcją AI w BigQuery. ## Chapters 1. 00:00 Wprowadzenie do rozwoju narzędzi Google i AI 2. 00:17 Nowa funkcja czatu w Google BigQuery 3. 00:23 Przykład zadawania pytań AI o dane 4. 00:59 Jak AI generuje i wykonuje zapytania SQL 5. 01:48 Koszty przetwarzania danych w BigQuery 6. 02:36 Prezentacja insightów i wyników AI 7. 03:09 Ograniczenia i zalety czatu AI w BigQuery 8. 03:21 Podsumowanie i zachęta do eksperymentów Answers ## Questions about this video Jak działa funkcja czatu AI w Google BigQuery? Funkcja pozwala na zadawanie pytań o dane, a AI automatycznie generuje i wykonuje zapytania SQL, zwracając wyniki i insighty bez konieczności pisania kodu. Czy korzystanie z czatu AI w BigQuery generuje dodatkowe koszty? Tak, każde zapytanie generuje przetwarzanie danych. Google oferuje 1 TB darmowego przetwarzania miesięcznie, a przekroczenie tego limitu wiąże się z opłatami. Czy AI w BigQuery tworzy dynamiczne dashboardy? Nie, AI w tej funkcji zwraca proste odpowiedzi i insighty, ale nie generuje dynamicznych dashboardów czy interaktywnych wizualizacji. ## Full Transcript — Download SRT & Markdown 00:07 Speaker A Jak pewnie wiecie, środowisko Google i narzędzia google'owe cały czas są stale rozwijane. AI też się stale rozwija i w związku z tym w różnych narzędziach pojawiają się coraz to nowe opcje. 00:17 Speaker A I niedawno w Google BigQuery pojawiła się nowa funkcja w postaci czatowania z naszymi danymi. 00:23 Speaker A Tak jak wcześniej pokazałem wam, jak pisać zapytania SQL, żeby dostać informacje w postaci tabeli, którą możemy sobie później wykorzystać, to mamy również tutaj opcję czatu, gdzie możemy zapytać po prostu AI o nasze dane, jeżeli mamy jakieś konkretne pytanie. I powiedzmy, zadamy sobie to samo pytanie, 00:40 Speaker A które przed chwilą, na przykład: "Ilu klientów miałem z Warszawy?" Tutaj jest znak zapytania i klikam tutaj "wyślij". Działa to identycznie jak czat, którego mamy w Gemini, tylko on ma dostęp do naszej tabeli danych, ma dostęp do jej schematów, jak ona wygląda. 00:59 Speaker A W związku z tym może z tej tabeli od razu wyciągnąć dla nas potrzebne informacje. 01:05 Speaker A Pod spodem, kiedy czekamy, aż on wygeneruje tę odpowiedź, to on sam tworzy właśnie zapytanie SQL, uruchamia to zapytanie, pobiera te informacje z tego zapytania i później wizualizuje nam te dane z informacją właśnie o wyniku. Zgadza się, mam czterech 01:21 Speaker A klientów z Warszawy. I dodatkowo, co jest bardzo cenne, daje nam od razu jakiś insight, jakąś informację, że z bazy danych wynika, że w Warszawie zarejestrowanych jest czterech unikalnych klientów. 01:32 Speaker A Zgadza się, mam od razu tę informację. Też daje mi tutaj przykład innych pytań, które mogę zadać o moją konkretną bazę danych, na przykład: "Jaki kanał pozyskiwania klientów jest najpopularniejszy w Warszawie?" Super, zaproponował mi takie pytanie, sprawdźmy, jak sobie z tym poradzi, on znowu 01:48 Speaker A pod spodem pisze zapytanie SQL, uruchamia je i na podstawie wyniku, który otrzyma, da mi tutaj odpowiedź. 01:54 Speaker A Dlaczego mówię, co on robi pod spodem? Ponieważ to jest istotna kwestia, że on uruchamia te zapytania SQL, w związku z tym generuje to przetwarzanie danych. I znowu, jeżeli operujecie na bardzo dużych tabelach i bardzo dużych zbiorach danych, to zwróćcie uwagę, 02:08 Speaker A ile tych danych jest przetwarzanych, bo jeden terabajt mamy, oczywiście, za darmo. W przypadku przekroczenia tego jednego terabajta, za każdy kolejny terabajt będziemy płacić kilka dolarów, więc może to nie jest bardzo duży koszt, ale chciałbym po prostu, żebyście byli świadomi, 02:24 Speaker A jak to wygląda i że rozmowa z takim AI będzie generowała to przetwarzanie danych. Tutaj, kiedy mamy te darmowe środki od Google'a, to nie musimy tym przejmować i śmiało możemy się bawić. 02:36 Speaker A Widzę, że mamy Google Ads, Organic, i od razu zobaczcie, mamy trzy insighty. Dominacja płatnych reklam, niski udział ruchu organicznego, brak innych kanałów. 02:44 Speaker A Super, bardzo dużo fajnych, cennych informacji. Oczywiście ten AI, wbudowany do rozmowy, to jest taki zwykły, powiedzmy, czat. 02:53 Speaker A On nie generuje mi tutaj całych takich dynamicznych, powiedzmy, dashboardów w HTML, które później moglibyśmy gdzieś wykorzystać, co moglibyśmy na przykład sobie zrobić w Google, w Gemini Canvas, czy w innych modelach. 03:09 Speaker A W tym przypadku po prostu otrzymujemy prostą informację, wynik wraz z cennymi insightami, do takiego szybkiego odpytania bazy danych uważam, że nadaje się to świetnie. Mając dostęp do BigQuery, możemy wejść i zapytać. 03:21 Speaker A Nie musimy podłączać się do innego AI, nie musimy bawić się z jakimś przesyłaniem informacji, pisaniem skomplikowanych, dużych promptów z dużym kontekstem. On ten kontekst już tutaj ma, zna nasze dane i może nam znaleźć odpowiednią odpowiedź. 03:34 Speaker A Więc śmiało bawcie się, trenujcie. Trzymam kciuki. Mam nadzieję, że była to dla was cenna lekcja i nauczyliście się czegoś nowego. Topics: Google BigQuery AI w BigQuery czat z danymi zapytania SQL analiza danych Gemini AI Google Ads insighty z danych przetwarzanie danych uczenie maszynowe --- This is the markdown twin of https://sozai.app/transcript/gemini-google-bigquery/ — the same content, without the markup. Published by SozAI (https://sozai.app). Reuse and quotation are allowed with attribution and a link back. Machine-readable index: https://sozai.app/llms.txt · data API: https://sozai.app/api/