AI-agents voor BigQuery
Een Monmo-agent werkt in BigQuery als een analist die zorgvuldig SQL schrijft. Hij beantwoordt vragen in gewone taal door je datasets te doorzoeken, legt queries van anderen uit, controleert tabellen op duplicaten en ontbrekende gegevens en maakt van een query een wekelijks rapport in Google Sheets. Hij gebruikt je eigen Google Cloud-toegang en vraagt toestemming voordat hij een tabel, view of geplande query maakt.
Bijgewerkt op 2026-11-13 · Gratis beginnen. Betaalde abonnementen vanaf $15 per maand.
Wat AI-agents doen in BigQuery
Een vraag beantwoorden met SQL
Vraag hoeveel klanten binnen hun eerste 60 dagen twee keer iets hebben gekocht. De agent leest de tabelschema's, schrijft en draait de query en geeft je het aantal, met de SQL erbij zodat iedereen de logica kan controleren.
VraagHoeveel klanten hebben binnen 60 dagen na hun eerste bestelling een tweede bestelling geplaatst, uitgesplitst naar aanmeldmaand dit jaar?
Een query van iemand anders uitleggen
Plak een query van 200 regels of verwijs naar een opgeslagen query. De agent legt elke stap uit in gewone taal, benoemt de tabellen en joins en wijst op logica die rijen dubbel kan tellen of weglaten.
VraagLeg stap voor stap uit wat deze omzetquery doet en vertel me of er iets dubbel geteld kan worden.
Datakwaliteit controleren
De agent controleert een tabel op dubbele sleutels, null-waarden in verplichte kolommen, datums in de toekomst en dagen zonder rijen. Hij schrijft een kort rapport met de query voor elke controle.
VraagControleer de tabel orders op dubbele order-ID's, ontbrekende klant-ID's en dagen zonder rijen.
De omvang van queries bewaken
Voordat de agent een grote query draait, voert hij een dry run uit om te zien hoeveel bytes worden gescand. Hij stelt filters voor op gepartitioneerde of geclusterde kolommen en vraagt eerst toestemming als een query boven de ingestelde limiet komt.
VraagLaat me de schatting zien en vraag toestemming voordat je een query boven 50 GB draait. Gebruik waar mogelijk de datumpartitie.
Je GA4-export analyseren
Als je Google Analytics-data naar BigQuery exporteert, bevraagt de agent de eventtabellen rechtstreeks voor vragen die standaardrapporten niet beantwoorden, zoals de paden vóór een aankoop of het gedrag van een aangepast segment.
VraagLaat op basis van onze GA4-export de drie meest voorkomende paginapaden zien in de sessie vóór een eerste aankoop.
Een terugkerend rapport maken
De agent schrijft de query één keer en draait die daarna elke maandag om 7. Hij zet het resultaat in Google Sheets of een Looker Studio-databron en vermeldt wat opvalt. Voor het opslaan van een geplande query in je project vraagt hij eerst toestemming.
VraagDraai elke maandag om 7 de wekelijkse omzetquery en werk het werkblad Revenue bij. Laat het me weten als iets er vreemd uitziet.
Een dataset documenteren
Voor een dataset zonder documentatie brengt de agent in kaart welke tabellen er zijn, wat elke kolom lijkt te bevatten, hoe de tabellen gekoppeld zijn en welke verouderd zijn. Hij legt dit vast op een Notion-pagina of in een Google Docs-document dat je team kan bewaren.
VraagDocumenteer de marketingdataset: wat elke tabel bevat, hoe de tabellen gekoppeld zijn en welke ongebruikt lijken.
Hoe de koppeling werkt
- 1Je koppelt eenmalig je eigen Google-account of een serviceaccount dat je beheerder heeft ingesteld. De agent werkt in de projecten en datasets waar dat account met zijn IAM-rollen toegang toe heeft. Voor lezen en queries uitvoeren zijn de rollen data viewer en job user voldoende.
- 2Je kiest welke AI-agents BigQuery gebruiken. Een data- of financiële agent past hier goed bij. Geef geen schrijfrechten aan agents die alleen hoeven te lezen.
- 3Schema's lezen en queries uitvoeren gelden als leesacties, binnen de door jou ingestelde limiet. Voor het maken, wijzigen of verwijderen van tabellen, views, datasets of geplande queries en het laden of exporteren van data vraagt de agent eerst toestemming.
Meer in Analyse en data
Andere apps van dit type waarin AI-agents werken, elk met een eigen pagina.
Veelgestelde vragen
Kan een AI-agent BigQuery SQL schrijven?
Ja. Een Monmo-agent leest je tabelschema's, schrijft standaard-SQL voor BigQuery, voert die uit en toont het resultaat met de query erbij. Hij noemt zijn aannames, zoals welke datumkolom hij heeft gebruikt, zodat je die kunt corrigeren voordat je op het resultaat vertrouwt.
Hoe voorkom ik dat een AI-agent dure BigQuery-queries draait?
Stel een limiet in wanneer je de AI-agent instructies geeft en gebruik de instellingen van BigQuery zelf. De AI-agent controleert het geschatte aantal bytes met een dry run en vraagt toestemming voordat hij je limiet overschrijdt. Voor een harde grens kan je beheerder aangepaste queryquota instellen en het account alleen de benodigde rollen geven.
Kan een AI-agent tabellen in ons datawarehouse aanpassen?
Alleen met je toestemming en als het account schrijfrechten heeft. Voor het maken van een tabel, herschrijven van een view, verwijderen van data of opslaan van een geplande query verschijnt eerst een kaart waarop je toestemming kunt geven. De AI-agent werkt via de BigQuery-koppeling, of in zijn eigen browser als de koppeling iets niet ondersteunt.
Is BigQuery geschikt voor rapportages van kleine bedrijven?
Vaak niet. Als je data in Google Sheets past of rechtstreeks uit Google Analytics komt, zijn die opties misschien eenvoudiger. BigQuery is vooral nuttig bij grote hoeveelheden data, data uit meerdere systemen of als je ruwe eventdata nodig hebt. De AI-agent kan je vertellen wat bij jouw situatie past.
Je volgende collegakan vandaag al beginnen.
Maak je eerste AI-agent in een minuut. Je begint gratis.