KI-Agenten für BigQuery
Ein Monmo KI-Agent arbeitet in BigQuery wie ein Analyst, der sorgfältig SQL schreibt. Er beantwortet Fragen in einfachen Worten, indem er Ihre Datensätze abfragt, erklärt fremde Abfragen, prüft Tabellen auf Duplikate und Lücken und erstellt aus einer Abfrage einen Wochenbericht in Google Sheets. Er nutzt Ihren eigenen Google Cloud-Zugang und fragt nach, bevor er eine Tabelle, eine Ansicht oder eine geplante Abfrage erstellt.
Aktualisiert am 2026-11-13 · Kostenlos starten. Kostenpflichtige Tarife ab $15 im Monat.
Was KI-Agenten in BigQuery erledigen
Fragen mit SQL beantworten
Fragen Sie, wie viele Kunden in ihren ersten 60 Tagen zweimal gekauft haben. Der Agent liest die Tabellenschemas, schreibt die Abfrage, führt sie aus und liefert die Zahl samt SQL, damit jeder die Logik prüfen kann.
AuftragWie viele Kunden haben innerhalb von 60 Tagen nach ihrer ersten Bestellung ein zweites Mal bestellt, aufgeschlüsselt nach Anmeldemonat in diesem Jahr?
Fremde Abfragen erklären
Fügen Sie eine 200-zeilige Abfrage ein oder verweisen Sie auf eine gespeicherte Abfrage. Der Agent erklärt jeden Schritt verständlich, nennt die Tabellen und Verknüpfungen und weist auf Logik hin, die Zeilen doppelt zählen oder auslassen könnte.
AuftragErkläre Schritt für Schritt, was diese Umsatzabfrage macht, und sag mir, ob etwas doppelt gezählt werden könnte.
Datenqualität prüfen
Der Agent prüft eine Tabelle auf doppelte Schlüssel, Nullwerte in Pflichtspalten, Datumswerte in der Zukunft und Tage mit fehlenden Zeilen. Er erstellt einen kurzen Bericht mit der Abfrage für jede Prüfung.
AuftragPrüfe die orders-Tabelle auf doppelte Bestell-IDs, fehlende Kunden-IDs und Tage ohne Einträge.
Abfragegröße im Blick behalten
Vor einer großen Abfrage führt der Agent einen Testlauf durch, um die gescannte Datenmenge in Bytes zu schätzen. Er schlägt Filter für partitionierte oder geclusterte Spalten vor und fragt nach, wenn eine Abfrage Ihr festgelegtes Limit überschreitet.
AuftragZeige mir vor jeder Abfrage über 50 GB die geschätzte Datenmenge und frage nach. Nutze nach Möglichkeit die Datumspartition.
GA4-Export analysieren
Wenn Sie Google Analytics-Daten nach BigQuery exportieren, fragt der Agent die Ereignistabellen direkt ab. So beantwortet er Fragen, die Standardberichte nicht abdecken, etwa zu Seitenpfaden vor einem Kauf oder zum Verhalten eines benutzerdefinierten Segments.
AuftragZeige anhand unseres GA4-Exports die drei häufigsten Seitenpfade in der Sitzung vor einem Erstkauf.
Regelmäßige Berichte erstellen
Der Agent schreibt die Abfrage einmal und führt sie dann jeden Montag um 7 aus. Er überträgt das Ergebnis in Google Sheets oder eine Looker Studio-Datenquelle und vermerkt Auffälligkeiten. Bevor er eine geplante Abfrage in Ihrem Projekt speichert, fragt er nach.
AuftragFühre jeden Montag um 7 die wöchentliche Umsatzabfrage aus und aktualisiere das Tabellenblatt Revenue. Sag mir, wenn etwas ungewöhnlich aussieht.
Datensatz dokumentieren
Für einen undokumentierten Datensatz listet der Agent die Tabellen auf, beschreibt die vermuteten Inhalte der Spalten und die Verknüpfungen und weist auf veraltete Tabellen hin. Er hält alles auf einer Notion- oder Google Docs-Seite fest, die Ihr Team weiter nutzen kann.
AuftragDokumentiere den Marketing-Datensatz: Was enthält jede Tabelle, wie sind sie verknüpft und welche scheinen ungenutzt?
So wird die App verbunden
- 1Sie verbinden einmalig Ihr eigenes Google-Konto oder ein Dienstkonto, das Ihre Administration einrichtet. Der Agent arbeitet mit dessen IAM-Rollen in den Projekten und Datensätzen, auf die das Konto zugreifen kann. Für das Lesen und Abfragen genügen Data Viewer und Job User.
- 2Sie entscheiden, welche Agenten BigQuery nutzen. Ein Daten- oder Finanzagent passt gut. Agenten, die nur lesen müssen, sollten keine Schreibrechte erhalten.
- 3Das Lesen von Schemas und das Ausführen von Abfragen gelten innerhalb Ihres festgelegten Größenlimits als Lesezugriff. Vor dem Erstellen, Ändern oder Löschen von Tabellen, Ansichten, Datensätzen oder geplanten Abfragen sowie vor dem Laden oder Exportieren von Daten fragt der Agent nach.
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Häufige Fragen
Kann ein KI-Agent BigQuery SQL schreiben?
Ja. Ein Monmo KI-Agent liest Ihre Tabellenschemas, schreibt Standard-SQL für BigQuery, führt die Abfrage aus und zeigt Ihnen das Ergebnis zusammen mit der Abfrage. Er nennt seine Annahmen, etwa welche Datumsspalte er verwendet hat, damit Sie diese korrigieren können, bevor Sie sich auf die Zahl verlassen.
Wie verhindere ich teure BigQuery-Abfragen durch einen KI-Agenten?
Legen Sie bei der Einweisung ein Limit fest und nutzen Sie die Kontrolleinstellungen von BigQuery. Der KI-Agent prüft die geschätzte Datenmenge in Bytes mit einem Testlauf und fragt nach, bevor er Ihr Limit überschreitet. Für eine feste Grenze kann Ihre Administration benutzerdefinierte Abfragekontingente festlegen und dem Konto nur die nötigen Rollen zuweisen.
Kann der KI-Agent Tabellen in unserem Data Warehouse ändern?
Nur mit Ihrer Zustimmung und nur, wenn sein Konto Schreibrechte hat. Das Erstellen einer Tabelle, Ändern einer Ansicht, Löschen von Daten oder Speichern einer geplanten Abfrage wird jeweils zuerst auf einer Karte angezeigt. Der Agent arbeitet über die BigQuery-Verbindung oder in seinem eigenen Browser, wenn die Verbindung etwas nicht abdeckt.
Ist BigQuery für Berichte in kleinen Unternehmen geeignet?
Oft nicht. Wenn Ihre Daten in Google Sheets passen oder direkt aus Google Analytics kommen, sind diese Lösungen möglicherweise einfacher. BigQuery lohnt sich, wenn große Datenmengen vorliegen, Daten aus mehreren Systemen kommen oder Sie rohe Ereignisdaten benötigen. Der Agent kann Ihnen sagen, was zu Ihrem Fall passt.
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