La analítica conversacional en BigQuery aporta razonamiento agente confiable a todos.

Las empresas funcionan con decisiones rápidas, pero los equipos que tienen las respuestas a menudo están enterrados bajo un cúmulo de solicitudes rutinarias, lo que deja a los usuarios esperando por los conocimientos que necesitan ahora. Hoy, estamos llevando la Analítica Conversacional en BigQuery a disponibilidad general, para que tanto los equipos de negocios como los técnicos puedan consultar datos, realizar análisis en múltiples pasos y generar informes visuales utilizando lenguaje natural, justo donde viven los datos. Con este lanzamiento, la Analítica Conversacional en BigQuery ahora entrega un agente que se comporta como un analista que conoce tu negocio, piensa antes de responder y respalda su trabajo. Construido sobre los últimos modelos Gemini de Google y la base fundamentada y segura de BigQuery, trae ese analista de confianza a todos en tu organización. Fig 1. Analítica Conversacional en BigQuery Capacidades conversacionales para datos empresariales Las capacidades conversacionales de BigQuery están integradas y disponibles para uso instantáneo, sin necesidad de configuración. Para obtener percepciones más profundas y consistentes, los profesionales de datos pueden crear agentes especializados fundamentados en las fuentes exactas que importan, desde proyectos, conjuntos de datos y tablas hasta vistas, gráficos y funciones definidas por el usuario. Y dado que tus datos rara vez viven en un solo lugar, la Analítica Conversacional se extiende más allá de las tablas nativas de BigQuery a tablas de Apache Iceberg gestionadas por Lakehouse y fuentes de Lakehouse en la nube cruzada como Databricks Unity, AWS Glue, SAP y Salesforce, para que puedas romper los silos de datos y analizar datos entre nubes desde una sola conversación. Como practicante de datos, trabajas con la Analítica Conversacional directamente dentro de BigQuery Studio y Data Canvas, y publicas los agentes que construyes en Gemini Enterprise, Data Studio o tu propia aplicación a través de la API de Analítica Conversacional, poniéndolos en manos de los usuarios de negocio dondequiera que trabajen. “En MoneySuperMarket, la Analítica Conversacional de BigQuery ha cambiado la forma en que nuestros equipos obtienen información. Los análisis que solían tardar semanas ahora se pueden realizar en minutos, ahorrando a nuestros analistas financieros alrededor de medio día cada semana. Al hacer que el análisis sea más autoservicio, estamos ayudando a los equipos a crear información más rápida para apoyar una mejor toma de decisiones sobre productos y comerciales.” - Suzie Millar, Jefa de Datos, Mony Group Confianza y explicabilidad diseñadas La precisión en la Analítica Conversacional es intencional, no aspiracional: cada agente está fundamentado en el contexto de tu negocio, no en las suposiciones de un modelo. Ese contexto proviene del Catálogo de Conocimientos (glosarios, escaneos de perfiles y paquetes de contexto), BigQuery Graph para consultas de múltiples pasos, y tus propias consultas verificadas e instrucciones de agente personalizadas. Con el nuevo Formato Abierto de Conocimientos, la wiki que tu equipo ya mantiene puede alimentarse directamente al Catálogo de Conocimientos. En el momento de la consulta, la Analítica Conversacional aprovecha las incrustaciones existentes de los valores de tus columnas, generadas por AI.GENERATE_EMBEDDINGS, para hacer coincidir tu pregunta con los datos correctos, de modo que preguntar sobre "Texas" encuentre filas almacenadas como "TX". La fundamentación solo genera confianza si el usuario puede verla. Así que cada respuesta es inspeccionable, proporcionando: Pasos de pensamiento visibles: Revisa el razonamiento paso a paso del agente y el SQL exacto que genera antes de que devuelva una respuesta. Citaciones de contexto: Ve las fuentes precisas detrás de cada respuesta, incluidas tablas, definiciones de esquemas, consultas verificadas y términos de glosario utilizados para calcularla. Desambiguación proactiva: Cuando un aviso es vago, el agente hace preguntas clarificadoras específicas en lugar de adivinar. Memoria a largo plazo: El agente recuerda lo que significan tus términos y preguntas, para que no tengas que desambiguar lo mismo dos veces. Fig 2. Generando respuestas en las que puedes confiar Seguridad y gobernanza por diseño Una barrera común para escalar la IA es la gobernanza. Alcanzar a decenas de miles de usuarios requiere seguridad rigurosa, gobernanza y controles de costos transparentes. La Analítica Conversacional hereda el modelo de gobernanza de BigQuery, así que los usuarios solo consultan datos que están autorizados a ver y cada consulta se registra para auditoría dentro del marco de cumplimiento de BigQuery. Además de esa base, admite Transparencia de Acceso (AxT), Claves de Cifrado Administradas por el Cliente (CMEK), IP Privada y Controles de Servicio de VPC, y ahora garantiza la residencia de datos para datos en reposo y para procesamiento de ML dentro de puntos finales multi-región de la UE y EE.UU. Para tus usuarios más comprometidos, también proporcionamos los controles operativos que la escala exige: Configura controles de costos nativos de Google Cloud para que ningún usuario o proyecto exceda su asignación, limita el tamaño máximo de consulta de un agente en bytes y rastrea el uso a través de etiquetas de BigQuery en trabajos. Fig 3. Observabilidad y Monitoreo del Agente El poder de BigQuery AI, en lenguaje sencillo El agente no solo recupera filas, sino que llama a las funciones de IA de BigQuery por ti, convirtiendo análisis avanzados en una pregunta que puedes hacer en lenguaje sencillo. Encuentra el "por qué", no solo el "qué": Pregunta qué impulsó un cambio y el agente realiza un análisis de causa raíz con AI.KEY_DRIVERS, mostrando los segmentos exactos detrás del movimiento. Ve lo que viene: Avanza más allá de los informes históricos al activar AI.FORECAST y AI.DETECT_ANOMALIES directamente en el chat para proyectar tendencias y señalar desviaciones, sin necesidad de construir o gestionar un modelo. Consulta toda tu base de datos: Con tablas de objetos, el agente razona sobre datos relacionales y archivos no estructurados juntos, PDFs, imágenes, registros y videos, de modo que una sola conversación abarque toda tu base de datos. Fig 4. La Analítica Conversacional aprovecha las funciones de IA de BigQuery Desde responder preguntas hasta realizar la investigación Los agentes de Analítica Conversacional están pasando de un análisis reactivo a escala humana a una acción proactiva a escala de agente. Ya no estás limitado a hacer una pregunta y esperar la respuesta. Modo de inmersión: Si preguntas “¿Por qué cambió una métrica?”, el agente construirá su propio plan analítico, mapeando las preguntas críticas, realizando una completa investigación en múltiples pasos sin SQL manual y minimizando los puntos ciegos analíticos. El resultado es un informe completo que puedes descargar y compartir. Fig 5. Modo de Inmersión en la Analítica Conversacional Flujos de trabajo autónomos: Despliega agentes autónomos que monitorean tus datos, razonan sobre eventos, ejecutan flujos de trabajo en múltiples pasos en un horario y entregan percepciones directamente a tu chat. Puedes configurar un informe empresarial para los lunes por la mañana o detección diaria de anomalías en métricas clave, cada uno con una directiva personalizada para que investiguen solo lo que te importa. Fig 6. Programación de flujos de trabajo de agentes de Analítica Conversacional Comienza a hablar con tus datos hoy La disponibilidad general de la Analítica Conversacional en BigQuery marca una salida oficial de la era de los paneles estáticos. Al incorporar el profundo razonamiento cognitivo de Gemini directamente en el almacén de datos, estamos habilitando un entorno autogestionado que transforma datos en bruto en conocimiento corporativo activo. Esta entrega es un componente clave de la Nube de Datos Agentes, proporcionando un verdadero sistema de acción que supera la elaboración de informes retrospectivos, incorpora seguridad y gobernanza por diseño y está diseñado para generar confianza empresarial. Si estás listo para empezar, aprende más en nuestra documentación, contacta a tu representante de Google Cloud o comienza en BigQuery Studio hoy mismo para construir y desplegar tu primer agente.