ИИ-агенты для BigQuery
ИИ-агент Monmo работает в BigQuery как аналитик, который внимательно пишет SQL-запросы. Он отвечает на вопросы с помощью запросов к вашим наборам данных, объясняет чужие запросы, проверяет таблицы на дубликаты и пропуски и готовит еженедельный отчёт в Google Sheets. Он использует ваш доступ к Google Cloud и спрашивает разрешения перед созданием таблицы, представления или запланированного запроса.
Обновлено: 2026-11-13 · Начните бесплатно. Платные тарифы — от $15 в месяц.
Что ИИ-агенты делают в BigQuery
Ответить на вопрос с помощью SQL
Спросите, сколько клиентов совершили две покупки за первые 60 дней. Агент изучит схемы таблиц, напишет и выполнит запрос, а затем покажет результат вместе с SQL-запросом, чтобы можно было проверить логику.
ПоручитьСколько клиентов сделали второй заказ в течение 60 дней после первого? Покажите данные по месяцам регистрации за этот год.
Объяснить чужой запрос
Вставьте запрос из 200 строк или укажите сохранённый. Агент объяснит каждый шаг простым языком, перечислит таблицы и их соединения и укажет, где логика может приводить к двойному учёту или потере строк.
ПоручитьОбъясните пошагово, что делает этот запрос по выручке, и скажите, возможен ли где-то двойной учёт.
Проверить качество данных
Агент проверит таблицу на дубликаты ключей, пустые значения в обязательных столбцах, даты в будущем и дни без записей. Затем подготовит короткий отчёт с запросом для каждой проверки.
ПоручитьПроверьте таблицу orders на дубликаты ID заказов, пропущенные ID клиентов и дни без записей.
Контролировать объём запросов
Перед выполнением большого запроса агент делает пробный запуск, чтобы оценить объём сканируемых данных, предлагает фильтры по секционированным или кластеризованным столбцам и спрашивает разрешения, если запрос превышает заданный вами лимит.
ПоручитьПеред выполнением любого запроса объёмом более 50 GB покажите оценку и спросите разрешения. По возможности используйте секцию по дате.
Проанализировать экспорт из GA4
Если вы экспортируете данные Google Analytics в BigQuery, агент обращается напрямую к таблицам событий, чтобы ответить на вопросы, на которые не отвечают стандартные отчёты. Например, о пути пользователя до покупки или поведении отдельного сегмента.
ПоручитьИспользуя наш экспорт из GA4, покажите три самых частых пути по страницам в сеансе перед первой покупкой.
Настроить регулярный отчёт
Агент один раз напишет запрос, а затем каждый понедельник в 7 будет выполнять его, переносить результат в Google Sheets или источник данных Looker Studio и отмечать необычные изменения. Перед сохранением запланированного запроса в вашем проекте он спросит разрешения.
ПоручитьКаждый понедельник в 7 выполняйте запрос по недельной выручке и обновляйте лист Revenue. Сообщите, если заметите что-то необычное.
Документировать набор данных
Если у набора данных нет документации, агент составит список таблиц, предположит, что содержится в каждом столбце, опишет связи между таблицами и отметит устаревшие. Результат он оформит на странице в Notion или Google Docs, которую сможет использовать ваша команда.
ПоручитьДокументируйте набор данных marketing: что содержит каждая таблица, как они связаны и какие из них, похоже, не используются.
Как подключается
- 1Вы один раз подключаете свой аккаунт Google или сервисный аккаунт, который настроил ваш администратор. Агент работает в проектах и наборах данных, к которым у этого аккаунта есть доступ, в рамках его ролей IAM: для чтения и выполнения запросов достаточно ролей data viewer и job user.
- 2Вы выбираете, какие агенты работают с BigQuery. Для этого подойдёт агент по данным или финансам; агентам, которым нужно только читать данные, не давайте роли с правом записи.
- 3Просмотр схем и выполнение запросов считаются чтением в пределах заданного вами лимита объёма. Перед созданием, изменением или удалением таблиц, представлений, наборов данных и запланированных запросов, а также перед загрузкой или экспортом данных агент спросит разрешения.
Часто используют вместе
Все 1 700+ приложений
Другие приложения: Аналитика и данные
Другие приложения этого типа, в которых работают ИИ-агенты. У каждого есть своя страница.
Частые вопросы
Может ли ИИ-агент писать SQL-запросы для BigQuery?
Да. Агент Monmo изучает схемы ваших таблиц, пишет запрос на стандартном SQL для BigQuery, выполняет его и показывает результат вместе с запросом. Он указывает свои допущения, например какой столбец с датой использовал, чтобы вы могли их проверить и исправить, прежде чем использовать результат.
Как не допустить дорогих запросов BigQuery от ИИ-агента?
Задайте лимит в инструкции для агента и используйте средства контроля BigQuery. ИИ-агент проверяет предполагаемый объём данных при пробном запуске и спрашивает разрешения, прежде чем превысить ваш лимит. Для жёсткого ограничения администратор может настроить квоты на запросы и выдать аккаунту агента только необходимые роли.
Может ли ИИ-агент изменять таблицы в нашем хранилище?
Только с вашего разрешения и только если у его аккаунта есть права на запись. Создание таблицы, изменение представления, удаление данных и сохранение запланированного запроса сначала появляются на карточке для вашего согласования. Агент работает через подключение к BigQuery или в собственном браузере, если подключение не поддерживает нужное действие.
Подходит ли BigQuery для отчётов малого бизнеса?
Часто нет. Если ваши данные помещаются в Google Sheets или поступают напрямую из Google Analytics, эти инструменты могут быть проще. BigQuery полезен, когда данных много, они поступают из нескольких систем или вам нужны исходные данные о событиях. Агент поможет разобраться, что подходит для вашей задачи.
Вашим следующим сотрудникомможет приступить к работе уже сегодня.
Создайте своего первого агента за минуту. Начать можно бесплатно.