Agenti AI per BigQuery
Un agente Monmo lavora in BigQuery come un analista che scrive query SQL con attenzione. Interroga i tuoi dataset e risponde alle domande in parole semplici, spiega le query scritte da altri, controlla duplicati e dati mancanti nelle tabelle e trasforma una query in un report settimanale su Google Sheets. Usa il tuo accesso a Google Cloud e chiede conferma prima di creare una tabella, una vista o una query pianificata.
Aggiornato 2026-11-13 · Inizia gratis. Piani a pagamento da $15 al mese.
Cosa fanno gli agenti in BigQuery
Rispondi a una domanda con SQL
Chiedi quanti clienti hanno acquistato due volte nei primi 60 giorni. L'agente legge gli schemi delle tabelle, scrive ed esegue la query e ti dà il risultato insieme al codice SQL, così chiunque può verificarne la logica.
ChiediQuanti clienti hanno effettuato un secondo ordine entro 60 giorni dal primo, suddivisi per mese di registrazione di quest'anno?
Spiega una query scritta da altri
Incolla una query di 200 righe o indica una query salvata. L'agente spiega ogni passaggio in parole semplici, indica le tabelle e le join e segnala la logica che potrebbe contare due volte o escludere alcune righe.
ChiediSpiega passo per passo cosa fa questa query sui ricavi e dimmi se qualcosa potrebbe essere contato due volte.
Controlla la qualità dei dati
L'agente controlla se una tabella contiene chiavi duplicate, valori null nelle colonne obbligatorie, date future e giorni senza righe. Poi scrive un breve report con la query usata per ogni controllo.
ChiediControlla nella tabella degli ordini se ci sono ID ordine duplicati, ID cliente mancanti e giorni senza righe.
Tieni sotto controllo la dimensione delle query
Prima di eseguire una query di grandi dimensioni, l'agente fa un dry run per stimare quanti byte verrebbero analizzati, suggerisce filtri sulle colonne partizionate o clusterizzate e chiede conferma se la query supera il limite che hai impostato.
ChiediPrima di eseguire una query che supera 50 GB, mostrami la stima e chiedimi conferma. Usa la partizione per data dove possibile.
Analizza i dati esportati da GA4
Se esporti i dati di Google Analytics in BigQuery, l'agente interroga direttamente le tabelle degli eventi per rispondere a domande a cui i report standard non rispondono, come i percorsi prima di un acquisto o il comportamento di un segmento personalizzato.
ChiediUsando i dati esportati da GA4, mostra i tre percorsi di navigazione più comuni nella sessione prima di un primo acquisto.
Crea un report periodico
L'agente scrive la query una volta, poi la esegue ogni lunedì alle 7, inserisce il risultato in Google Sheets o in un'origine dati di Looker Studio e segnala eventuali anomalie. Chiede conferma prima di salvare una query pianificata nel tuo progetto.
ChiediOgni lunedì alle 7, esegui la query sui ricavi settimanali e aggiorna il foglio Revenue. Dimmi se noti qualcosa di insolito.
Documenta un dataset
Per un dataset privo di documentazione, l'agente elenca le tabelle, cosa sembra contenere ogni colonna, come si collegano le tabelle e quali non sono aggiornate. Raccoglie tutto in una pagina Notion o Google Docs che il tuo team può conservare.
ChiediDocumenta il dataset marketing: cosa contiene ogni tabella, come si collegano tra loro e quali sembrano inutilizzate.
Come si collega
- 1Colleghi una sola volta il tuo account Google o un account di servizio configurato dal tuo amministratore. L'agente lavora nei progetti e nei dataset accessibili a quell'identità, con i relativi ruoli IAM: data viewer e job user bastano per leggere i dati ed eseguire query.
- 2Scegli tu quali agenti usano BigQuery. Un agente che si occupa di dati o finanza è una buona scelta; non assegnare ruoli di scrittura agli agenti che devono solo leggere.
- 3La lettura degli schemi e l'esecuzione di query sono considerate operazioni di lettura, entro il limite di dimensione che imposti. La creazione, la modifica o l'eliminazione di tabelle, viste, dataset o query pianificate, così come il caricamento o l'esportazione di dati, richiedono prima la tua conferma.
Altre app in Analisi e dati
Altre app di questo tipo in cui lavorano gli agenti, ciascuna con una pagina dedicata.
Domande frequenti
Un agente AI può scrivere query SQL per BigQuery?
Sì. Un agente Monmo legge gli schemi delle tue tabelle, scrive una query SQL standard per BigQuery, la esegue e ti mostra il risultato insieme alla query. Indica le ipotesi fatte, per esempio quale colonna di date ha usato, così puoi correggerle prima di affidarti al risultato.
Come evitare che un agente AI esegua query costose su BigQuery?
Imposta un limite nelle istruzioni che dai all'agente e usa anche i controlli di BigQuery. L'agente AI stima i byte con un dry run e chiede conferma prima di superare il limite. Per impedire che il limite venga superato, il tuo amministratore può impostare quote personalizzate per le query e assegnare all'account solo i ruoli necessari.
L'agente AI può modificare le tabelle del nostro data warehouse?
Solo con la tua approvazione e solo se il suo account ha i permessi di scrittura. La creazione di una tabella, la riscrittura di una vista, l'eliminazione di dati e il salvataggio di una query pianificata compaiono prima su una scheda per la tua approvazione. L'agente usa la connessione a BigQuery oppure il proprio browser quando la connessione non copre un'operazione.
BigQuery è adatto ai report di una piccola impresa?
Spesso no. Se i tuoi dati stanno in Google Sheets o provengono direttamente da Google Analytics, queste soluzioni potrebbero essere più semplici. BigQuery è utile quando i dati sono molti, provengono da più sistemi o servono i dati grezzi degli eventi. L'agente può aiutarti a capire quale soluzione è adatta al tuo caso.
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