Agentes de IA para BigQuery
Um agente do Monmo trabalha no BigQuery como um analista que escreve SQL com cuidado. Ele consulta seus datasets para responder perguntas em linguagem simples, explica consultas escritas por outras pessoas, verifica se há duplicatas e lacunas nas tabelas e transforma uma consulta em um relatório semanal no Google Sheets. Ele usa seu próprio acesso ao Google Cloud e pede sua aprovação antes de criar uma tabela, view ou consulta agendada.
Atualizado em 2026-11-13 · Comece grátis. Planos pagos a partir de $15 por mês.
O que os agentes fazem no app BigQuery
Responda a uma pergunta com SQL
Pergunte quantos clientes compraram duas vezes nos primeiros 60 dias. O agente lê os esquemas das tabelas, escreve e executa a consulta e apresenta o número junto com o SQL, para que qualquer pessoa possa conferir a lógica.
PeçaQuantos clientes fizeram um segundo pedido em até 60 dias após o primeiro, por mês de cadastro neste ano?
Entenda uma consulta escrita por outra pessoa
Cole uma consulta de 200 linhas ou indique uma que já esteja salva. O agente explica cada etapa em linguagem simples, identifica as tabelas e os joins e aponta trechos da lógica que podem contar dados em dobro ou excluir linhas.
PeçaExplique passo a passo o que esta consulta de receita faz e diga se algo pode ser contado em dobro.
Verifique a qualidade dos dados
O agente verifica se uma tabela tem chaves duplicadas, valores nulos em colunas obrigatórias, datas futuras e dias sem registros. Depois, escreve um relatório curto com a consulta usada em cada verificação.
PeçaVerifique se a tabela de pedidos tem IDs de pedido duplicados, IDs de cliente ausentes e dias sem registros.
Controle o tamanho das consultas
Antes de executar uma consulta grande, o agente faz uma simulação para estimar quantos bytes serão processados, sugere filtros em colunas particionadas ou clusterizadas e pede sua aprovação quando a consulta ultrapassa o limite definido por você.
PeçaAntes de executar qualquer consulta acima de 50 GB, mostre a estimativa e peça minha aprovação. Use a partição de data quando possível.
Analise sua exportação do GA4
Se você exporta dados do Google Analytics para o BigQuery, o agente consulta as tabelas de eventos diretamente para responder perguntas que os relatórios padrão não cobrem, como os caminhos até uma compra ou o comportamento de um segmento personalizado.
PeçaUsando nossa exportação do GA4, mostre os três caminhos de páginas mais comuns na sessão antes da primeira compra.
Crie um relatório recorrente
O agente escreve a consulta uma vez e, depois, toda segunda-feira às 7, executa a consulta, envia o resultado para o Google Sheets ou uma fonte de dados do Looker Studio e aponta o que parecer incomum. Para salvar uma consulta agendada no seu projeto, ele pede sua aprovação.
PeçaToda segunda-feira às 7, execute a consulta de receita semanal e atualize a planilha Revenue. Avise se algo parecer estranho.
Documente um dataset
Para um dataset sem documentação, o agente lista as tabelas, o que cada coluna parece conter, como as tabelas se relacionam e quais estão desatualizadas. Ele reúne tudo em uma página no Notion ou no Google Docs para sua equipe consultar.
PeçaDocumente o dataset de marketing: o que cada tabela contém, como elas se relacionam e quais parecem não ser usadas.
Como se conecta
- 1Você conecta sua própria conta Google ou uma conta de serviço configurada pelo administrador uma única vez. O agente trabalha nos projetos e datasets acessíveis a essa conta, de acordo com os papéis de IAM atribuídos a ela: data viewer e job user são suficientes para ler dados e executar consultas.
- 2Você escolhe quais agentes usam o BigQuery. Um agente de dados ou financeiro pode ser uma boa opção; não conceda permissões de escrita a agentes que só precisam ler dados.
- 3A leitura de esquemas e a execução de consultas são tratadas como leitura, dentro do limite de tamanho que você definir. Criar, alterar ou excluir tabelas, views, datasets ou consultas agendadas, além de carregar ou exportar dados, exige sua aprovação.
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Perguntas frequentes
Um agente de IA consegue escrever SQL para BigQuery?
Sim. Um agente do Monmo lê os esquemas das suas tabelas, escreve SQL padrão para o BigQuery, executa a consulta e mostra o resultado junto com ela. Ele informa as premissas adotadas, como a coluna de data usada, para que você possa corrigi-las antes de confiar no número.
Como evitar que um agente de IA execute consultas caras no BigQuery?
Defina um limite nas instruções ao agente e use os controles do próprio BigQuery. O agente de IA faz uma simulação para estimar os bytes processados e pede sua aprovação antes de ultrapassar o limite. Para impedir consultas acima de um teto, seu administrador pode configurar cotas personalizadas e dar à conta do agente apenas os papéis necessários.
O agente pode alterar tabelas no nosso data warehouse?
Somente com sua aprovação e se a conta dele tiver permissões de escrita. Ações como criar uma tabela, reescrever uma view, excluir dados ou salvar uma consulta agendada aparecem primeiro em um cartão para aprovação. O agente trabalha pela conexão com o BigQuery ou no próprio navegador quando a conexão não cobre alguma tarefa.
BigQuery vale a pena para relatórios de pequenas empresas?
Muitas vezes, não. Se seus dados cabem no Google Sheets ou vêm diretamente do Google Analytics, essas opções podem ser mais simples. O BigQuery faz mais sentido quando há muitos dados, eles vêm de vários sistemas ou você precisa de dados brutos de eventos. O agente pode ajudar a identificar a melhor opção para o seu caso.
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