AI-agenter til BigQuery
En AI-agent fra Monmo arbejder i BigQuery som en analytiker, der skriver omhyggelig SQL. Den besvarer spørgsmål i almindeligt sprog ved at forespørge dine datasæt, forklarer forespørgsler, andre har skrevet, tjekker tabeller for dubletter og mangler og omsætter en forespørgsel til en ugentlig rapport i Google Sheets. Den bruger din egen adgang til Google Cloud og spørger, før den opretter en tabel, en visning eller en planlagt forespørgsel.
Opdateret 2026-11-13 · Gratis at komme i gang. Betalte abonnementer fra $15 om måneden.
Det gør AI-agenter i BigQuery
Få svar på et spørgsmål med SQL
Spørg, hvor mange kunder der købte to gange inden for deres første 60 dage. Agenten læser tabellernes skemaer, skriver og kører forespørgslen og giver dig svaret sammen med SQL-koden, så alle kan tjekke logikken.
SpørgHvor mange kunder lagde en anden ordre inden for 60 dage efter deres første, fordelt på tilmeldingsmåned i år?
Få forklaret en andens forespørgsel
Indsæt en forespørgsel på 200 linjer, eller henvis til en gemt forespørgsel. Agenten forklarer hvert trin i almindeligt sprog, nævner tabeller og joins og peger på logik, der kan tælle rækker dobbelt eller udelade dem.
SpørgForklar trin for trin, hvad denne omsætningsforespørgsel gør, og fortæl mig, om noget kan blive talt dobbelt.
Tjek datakvaliteten
Agenten tjekker en tabel for dubletter i nøglefelter, null-værdier i obligatoriske kolonner, fremtidige datoer og dage med manglende rækker. Den skriver en kort rapport med forespørgslen for hvert tjek.
SpørgTjek tabellen orders for dublerede ordre-ID'er, manglende kunde-ID'er og dage uden rækker.
Hold styr på forespørgslernes størrelse
Før agenten kører en stor forespørgsel, laver den en testkørsel for at se, hvor mange bytes den vil scanne. Den foreslår filtre på partitionerede eller klyngede kolonner og spørger dig først, hvis en forespørgsel overskrider din grænse.
SpørgFør du kører noget over 50 GB, skal du vise mig estimatet og spørge. Brug datopartitionen, hvor det er muligt.
Analysér din GA4-eksport
Hvis du eksporterer data fra Google Analytics til BigQuery, forespørger agenten hændelsestabellerne direkte for at besvare spørgsmål, standardrapporterne ikke kan svare på, som f.eks. vejen til et køb eller adfærden i et brugerdefineret segment.
SpørgBrug vores GA4-eksport til at vise de tre mest almindelige sideforløb i sessionen før et første køb.
Lav en tilbagevendende rapport
Agenten skriver forespørgslen én gang og kører den derefter hver mandag kl. 7. Den lægger resultatet i Google Sheets eller en datakilde i Looker Studio og gør opmærksom på usædvanlige forhold. Den spørger først, før den gemmer en planlagt forespørgsel i dit projekt.
SpørgKør forespørgslen for ugentlig omsætning hver mandag kl. 7, og opdater arket Revenue. Fortæl mig, hvis noget ser forkert ud.
Dokumentér et datasæt
For et datasæt uden dokumentation laver agenten en oversigt over tabellerne, hvad hver kolonne ser ud til at indeholde, hvordan tabellerne er forbundet, og hvilke der ikke længere opdateres. Den samler det på en side i Notion eller Google Docs, som dit team kan beholde.
SpørgDokumentér datasættet marketing: hvad hver tabel indeholder, hvordan de er forbundet, og hvilke der ser ubrugte ud.
Sådan oprettes forbindelsen
- 1Du forbinder din egen Google-konto eller en tjenestekonto, som din administrator opretter, én gang. Agenten arbejder i de projekter og datasæt, kontoen har adgang til, med dens IAM-roller: data viewer og job user er nok til at læse data og køre forespørgsler.
- 2Du vælger, hvilke AI-agenter der bruger BigQuery. En data- eller økonomiagent kan være et godt valg. Undlad at give skriverettigheder til agenter, der kun har brug for at læse.
- 3Læsning af skemaer og kørsel af forespørgsler behandles som læsning inden for den størrelsesgrænse, du sætter. Agenten spørger først, før den opretter, ændrer eller sletter tabeller, visninger, datasæt eller planlagte forespørgsler samt indlæser eller eksporterer data.
Bruges ofte sammen med
Se alle 1.700+ apps
Flere i Analyse og data
Andre apps af samme type, som AI-agenter arbejder i. Hver app har sin egen side.
Ofte stillede spørgsmål
Kan en AI-agent skrive SQL til BigQuery?
Ja. En AI-agent fra Monmo læser dine tabellers skemaer, skriver standard-SQL til BigQuery, kører forespørgslen og viser resultatet sammen med koden. Den fortæller, hvilke antagelser den har gjort, f.eks. hvilken datokolonne den har brugt, så du kan rette dem, før du bruger resultatet.
Hvordan undgår jeg, at en AI-agent kører dyre forespørgsler i BigQuery?
Sæt en grænse, når du instruerer agenten, og brug BigQuerys egne kontrolmuligheder. AI-agenten tjekker det anslåede antal bytes med en testkørsel og spørger, før den overskrider din grænse. For en fast grænse kan din administrator oprette brugerdefinerede forespørgselskvoter og kun give agentens konto de nødvendige roller.
Kan en AI-agent ændre tabeller i vores data warehouse?
Kun med din godkendelse og kun hvis agentens konto har skriverettigheder. Oprettelse af en tabel, ændring af en visning, sletning af data og lagring af en planlagt forespørgsel vises hver især først på et kort. Agenten arbejder via forbindelsen til BigQuery eller i sin egen browser, hvis forbindelsen ikke dækker opgaven.
Er BigQuery godt til rapporter i en lille virksomhed?
Ofte ikke. Hvis dine data kan være i Google Sheets eller kommer direkte fra Google Analytics, kan de være enklere valg. BigQuery giver mening, når datamængden er stor, data kommer fra flere systemer, eller du har brug for rå hændelsesdata. Agenten kan hjælpe dig med at vælge det, der passer til din situation.
Din næste medarbejderkunne starte i dag.
Opret din første AI-agent på et minut. Det er gratis at komme i gang.