Seguindo a linha do meu último artigo sobre a utilização da Generative AI (GenAI) em conjunto com o Looker, e este artigo do Alex Souza que explica um pouco mais sobre a IA Generativa em análise de dados, vou trazer neste artigo um pouco mais sobre estes temas, mas agora falando sobre a integração do BigQuery, que é a ferramenta de Data Warehouse\Analytics da Google Cloud, e a Gemini, que é a nova ferramenta de Gen AI desenvolvida por ela. 

Duet AI = Gemini 

É a nova ferramenta de colaboração do Google que utiliza a Inteligência Artificial para trabalhar como uma assistente dos usuários que estão utilizando os aplicativos do Google Workspace e Google Cloud, teve o seu nome alterado recentemente para de Duet AI para Gemini, e independente do perfil e conhecimento, veio para facilitar e melhorar o dia a dia do trabalho, pois ela auxilia na resolução de problemas, recomendação de códigos e soluções, além de fornecer insights sobre os dados que estão sendo analisados dentro de um determinado contexto. 

Demonstração 

O objetivo aqui é demonstrar a evolução significativa na forma de trabalho utilizando o BigQuery com a ajuda da Inteligência Artificial. 

Para realizar esta demonstração, foi utilizada uma base pública existente dentro do próprio BigQuery. Ele possui inúmeros datasets públicos que podem ser utilizados para estudo, POCs (provas de conceito), etc. e podem ser encontrados aqui. Para este artigo foi utilizado o conjunto de dados thelook_ecommerce.  

Como pré-requisito desta demo é necessário habilitar a API Cloud AI Companion (responsável para a utilização da AI da console). Em caso de dúvida em como fazer isso, este link contém um How-to explicando passo a passo de como fazer esta configuração Set up Gemini. 

Agora vamos acessar o BigQuery e criar um dataset, conforme exemplo: 

A partir do conjunto de dados criado, verificar se a Gemini AI está habilitada. No menu superior da página à direita, deverá existir um ícone como este . Caso ele não apareça de imediato, pode ser algo na configuração do projeto ou a região onde o projeto da GCP foi criado. 

Imagem: Ícone para configuração da Gemini. 

A utilização da GenAI já começa agora. Caso o usuário não seja um profundo conhecedor da ferramenta BigQuery ou tenha dúvidas de como utilizá-la, ele já pode começar a solicitar o apoio do IA, para isso basta clicar no ícone no menu superior do GCP Console, e realizar as seguintes perguntas: 

• Como eu início o meu trabalho com o BigQuery? 
• Qual a melhor forma de criar as minhas tabelas?

Ícone para acesso a Gemini 

A IA irá ajudar com as respostas, links e documentação do produto para auxiliar nessa descoberta. Como a Gemini pode auxiliar na descoberta de informações sobre os dados e tabelas do conjunto de dados criado? Ela ajuda com informações e análises referentes ao dado existente no BigQuery.  No chat poderão ser realizadas perguntas para que a ela ajude na descoberta de dúvidas ou informações referentes ao dataset existente. Segue abaixo algumas perguntas de exemplo: 

• Me faça um resumo das informações existentes no meu dataset. 
• Me forneça um detalhamento sobre a tabela customers.

Após estas etapas de descobertas e informações, podemos começar a solicitar ajuda à Gemini para criar consultas SQL, auxiliar na extração de dados e até mesmo ajudar na criação de relatórios. Neste caso aqui a pessoa não precisa ter nem conhecimento em SQL, pois a IA irá auxiliar nisso. 

O vídeo abaixo demonstra a execução de uma consulta SQL e com dois cliques do mouse é possível solicitar para a inteligência artificial explicar e descrever o que a consulta está fazendo.

Conclusão 

A ideia de trazer a inteligência artificial para dentro das ferramentas de Analytics vai ajudar muito na análise de dados e trazer insights com base nos dados, tanto para pessoas com prática na utilização da ferramenta quanto para as iniciantes. Nesse caso aqui a IA irá ajudar desde a descoberta da ferramenta, dúvidas e tutoriais de uso, como também no desenvolvimento de consultas SQL, construção de jobs, extração de dados para relatórios e planilhas, agilizando o trabalho do dia a dia. Mas sempre vale o aviso que tudo criado pela inteligência artificial necessita de uma validação, os códigos e materiais apresentados necessitam sempre de uma revisão para ver se tudo foi feito na melhor maneira possível.  

*As opiniões aqui colocadas refletem minha opinião pessoal e não necessariamente a opinião da Compass UOL.