Agentes de IA para BigQuery
Un agente de Monmo trabaja en BigQuery como un analista que escribe SQL con cuidado. Responde preguntas en lenguaje sencillo consultando tus conjuntos de datos, explica consultas escritas por otras personas, comprueba si hay duplicados o datos ausentes en las tablas y convierte una consulta en un informe semanal en Google Sheets. Usa tu propio acceso a Google Cloud y pide permiso antes de crear una tabla, una vista o una consulta programada.
Actualizado: 2026-11-13 · Empieza gratis. Planes de pago desde $15 al mes.
Qué hacen los agentes en BigQuery
Responde preguntas con SQL
Pregunta cuántos clientes compraron dos veces en sus primeros 60 días. El agente lee los esquemas de las tablas, escribe y ejecuta la consulta y te da la cifra junto con el SQL, para que cualquiera pueda comprobar la lógica.
Preguntar¿Cuántos clientes hicieron un segundo pedido en los 60 días posteriores al primero, por mes de registro de este año?
Explica consultas escritas por otros
Pega una consulta de 200 líneas o indica dónde está una guardada. El agente explica cada paso con palabras sencillas, identifica las tablas y sus uniones y señala la lógica que podría contar datos dos veces o excluir filas.
PreguntarExplica paso a paso qué hace esta consulta de ingresos y dime si algo podría contar datos dos veces.
Comprueba la calidad de los datos
Comprueba si una tabla tiene claves duplicadas, valores nulos en columnas obligatorias, fechas futuras o días sin filas, y escribe un breve informe con la consulta de cada comprobación.
PreguntarComprueba si la tabla de pedidos tiene IDs de pedido duplicados, IDs de cliente ausentes y días sin filas.
Controla el tamaño de las consultas
Antes de ejecutar una consulta grande, hace una ejecución de prueba para estimar cuántos bytes analizaría, sugiere filtros en columnas particionadas o agrupadas y pide permiso si la consulta supera el límite que hayas fijado.
PreguntarAntes de ejecutar cualquier consulta de más de 50 GB, muéstrame la estimación y pide permiso. Usa la partición por fecha cuando puedas.
Analiza tu exportación de GA4
Si exportas datos de Google Analytics a BigQuery, el agente consulta directamente las tablas de eventos para responder preguntas que los informes estándar no resuelven, como los recorridos previos a una compra o el comportamiento de un segmento personalizado.
PreguntarCon nuestra exportación de GA4, muestra los tres recorridos de página más habituales en la sesión anterior a una primera compra.
Crea un informe periódico
Escribe la consulta una vez y, después, la ejecuta cada lunes a las 7, guarda el resultado en Google Sheets o en una fuente de datos de Looker Studio y señala cualquier anomalía. Pide permiso antes de guardar una consulta programada en tu proyecto.
PreguntarCada lunes a las 7, ejecuta la consulta de ingresos semanales y actualiza la hoja Revenue. Avísame si algo parece extraño.
Documenta un conjunto de datos
Si nadie ha documentado un conjunto de datos, enumera sus tablas, qué parece contener cada columna, cómo se unen las tablas y cuáles están desactualizadas. Después lo recoge en una página de Notion o Google Docs que tu equipo puede conservar.
PreguntarDocumenta el conjunto de datos de marketing: qué contiene cada tabla, cómo se unen y cuáles parecen no usarse.
Cómo se conecta
- 1Conecta una vez tu propia cuenta de Google o una cuenta de servicio configurada por tu administrador. El agente trabaja en los proyectos y conjuntos de datos a los que esa cuenta tiene acceso, con sus roles de IAM: los roles de visualizador de datos y usuario de trabajos bastan para leer y consultar.
- 2Tú eliges qué agentes usan BigQuery. Un agente de datos o de finanzas puede ser una buena opción; no asignes roles de escritura a los agentes que solo necesitan leer.
- 3Leer esquemas y ejecutar consultas se consideran operaciones de lectura, siempre dentro del límite de tamaño que hayas fijado. El agente pide permiso antes de crear, modificar o eliminar tablas, vistas, conjuntos de datos o consultas programadas, y antes de cargar o exportar datos.
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Otras apps de este tipo en las que trabajan los agentes, cada una con su propia página.
Preguntas frecuentes
¿Puede un agente de IA escribir SQL para BigQuery?
Sí. Un agente de Monmo lee los esquemas de tus tablas, escribe SQL estándar para BigQuery, lo ejecuta y te muestra el resultado junto con la consulta. También indica sus supuestos, como la columna de fecha que ha usado, para que puedas corregirlos antes de confiar en la cifra.
¿Cómo evito que un agente de IA ejecute consultas caras en BigQuery?
Fija un límite al darle instrucciones y usa los controles de BigQuery. El agente de IA comprueba los bytes estimados con una ejecución de prueba y pide permiso antes de superar tu límite. Para establecer un límite estricto, tu administrador puede configurar cuotas de consulta personalizadas y dar a la cuenta del agente solo los roles que necesita.
¿Puede un agente de IA modificar las tablas de nuestro almacén de datos?
Solo con tu aprobación y si su cuenta tiene permisos de escritura. Antes de crear una tabla, modificar una vista, eliminar datos o guardar una consulta programada, el agente presenta cada acción en una tarjeta. Trabaja mediante la conexión con BigQuery o en su propio navegador cuando la conexión no cubre alguna tarea.
¿Es BigQuery adecuado para los informes de una pequeña empresa?
A menudo no. Si tus datos caben en Google Sheets o proceden directamente de Google Analytics, esas opciones pueden ser más sencillas. BigQuery resulta útil cuando hay muchos datos, proceden de varios sistemas o necesitas datos de eventos sin procesar. El agente puede ayudarte a elegir la opción adecuada para tu caso.
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