Sederhanakan alur kerja, bekali tim Anda, dan percepat insight dengan agen cerdas.
Ringkasan
Agen AI adalah sistem software yang menggunakan AI untuk mencapai sasaran dan menyelesaikan tugas atas nama pengguna. Agen AI memiliki kemampuan penalaran, perencanaan, dan memori serta memiliki tingkat otonomi untuk mengambil keputusan, belajar, dan beradaptasi. Pelajari lebih lanjut agen AI.
Agen AI membantu tim data mengotomatiskan tugas berulang seperti pembersihan dan pelabelan data, serta membantu pengguna bisnis menganalisis data dan memprediksi hasil menggunakan bahasa alami. Kemampuan ini membebaskan berbagai tim dari pekerjaan repetitif, sehingga mereka dapat berfokus pada inisiatif strategis yang lebih bernilai. Hasilnya adalah insight yang lebih cepat, inovasi yang lebih pesat, dan penskalaan AI yang lebih efisien di seluruh organisasi.
Agen AI adalah partner yang andal bagi tim data. Data engineer dapat memanfaatkan bahasa alami untuk mengotomatiskan pembuatan pipeline. Data scientist dapat menyederhanakan data wrangling dan evaluasi model. Analis dan pengguna bisnis dapat memperoleh insight serta visualisasi instan hanya dengan mengajukan pertanyaan dalam bahasa Inggris sederhana, sehingga tidak perlu melakukan coding.
Google Cloud menyediakan platform data tunggal, terpadu, dan berbasis AI, bukan kumpulan alat yang terisolasi. Platform ini menghilangkan pemisahan yang ada sejak lama antara data analitis dan operasional, sehingga memberi agen pemahaman bisnis yang lengkap serta real-time. Kecerdasan inti ini menjadikannya fondasi ideal untuk agen AI yang canggih.
Cara Kerjanya
Google Cloud menyediakan agen pihak pertama khusus yang dirancang untuk mengotomatiskan alur kerja data engineering, data science, dan analisis. Selain itu, API kami yang fleksibel memungkinkan Anda menyematkan agen ini secara langsung ke platform yang ada atau mengembangkan agen kustom untuk mengatasi tantangan data yang unik.
Penggunaan Umum
Agen Data Engineering di BigQuery adalah asisten cerdas yang didukung oleh Gemini yang melampaui penyelesaian kode sederhana untuk menyediakan otomatisasi tugas menyeluruh. Agen ini didasarkan pada lingkungan data spesifik Anda serta menggunakan metadata dari Dataplex untuk memahami skema, silsilah, dan definisi bisnis Anda. Agen ini dapat menangani seluruh siklus proses data secara mandiri: mulai dari menemukan set data yang relevan dan menghasilkan transformasi SQL atau PySpark yang kompleks hingga mengorkestrasi tugas-tugas tersebut melalui Dataform atau Cloud Composer. Dengan mengotomatiskan "toil" data engineering—seperti memperbaiki pipeline yang rusak, mendokumentasikan kode lama, atau memigrasikan kueri dari data warehouse lama—agen ini mentransformasi peran data engineer dari coder manual menjadi arsitek yang mengawasi alur kerja berbasis AI.
“Agen ini memberikan solusi yang memungkinkan kami mengeksplorasi pendekatan pengembangan baru, yang menunjukkan potensi besar untuk mengatasi tugas data engineering yang kompleks. Kemampuan yang ditunjukkan dalam menafsirkan persyaratan kami dengan benar sangat mengesankan, bahkan untuk tugas pemodelan data yang rumit seperti membuat dimensi SCD Type 2. Dalam wujudnya sekarang, agen ini sudah memberikan manfaat dalam mengotomatiskan pemeliharaan dan pengoptimalan kecil, serta kami yakin agen ini memiliki fondasi untuk menjadi alat yang benar-benar unik di masa mendatang.”
- Fernando Calo, Lead Data Engineer di PRISA, grup berita dan hiburan berbahasa Spanyol
“Selama perjalanan migrasi ke lingkungan Dataform, Agen Data Engineer berhasil mereplikasi semua data dan skrip transformasi yang ada dengan 100% otomatisasi serta tanpa intervensi manual. Pencapaian ini menghasilkan pengurangan 90% dalam waktu yang biasanya diperlukan untuk migrasi ETL manual, sehingga mempercepat transisi secara signifikan."
- Chris Benfield, Head of Engineering, Vodafone
Agen Data Engineering di BigQuery adalah asisten cerdas yang didukung oleh Gemini yang melampaui penyelesaian kode sederhana untuk menyediakan otomatisasi tugas menyeluruh. Agen ini didasarkan pada lingkungan data spesifik Anda serta menggunakan metadata dari Dataplex untuk memahami skema, silsilah, dan definisi bisnis Anda. Agen ini dapat menangani seluruh siklus proses data secara mandiri: mulai dari menemukan set data yang relevan dan menghasilkan transformasi SQL atau PySpark yang kompleks hingga mengorkestrasi tugas-tugas tersebut melalui Dataform atau Cloud Composer. Dengan mengotomatiskan "toil" data engineering—seperti memperbaiki pipeline yang rusak, mendokumentasikan kode lama, atau memigrasikan kueri dari data warehouse lama—agen ini mentransformasi peran data engineer dari coder manual menjadi arsitek yang mengawasi alur kerja berbasis AI.
“Agen ini memberikan solusi yang memungkinkan kami mengeksplorasi pendekatan pengembangan baru, yang menunjukkan potensi besar untuk mengatasi tugas data engineering yang kompleks. Kemampuan yang ditunjukkan dalam menafsirkan persyaratan kami dengan benar sangat mengesankan, bahkan untuk tugas pemodelan data yang rumit seperti membuat dimensi SCD Type 2. Dalam wujudnya sekarang, agen ini sudah memberikan manfaat dalam mengotomatiskan pemeliharaan dan pengoptimalan kecil, serta kami yakin agen ini memiliki fondasi untuk menjadi alat yang benar-benar unik di masa mendatang.”
- Fernando Calo, Lead Data Engineer di PRISA, grup berita dan hiburan berbahasa Spanyol
“Selama perjalanan migrasi ke lingkungan Dataform, Agen Data Engineer berhasil mereplikasi semua data dan skrip transformasi yang ada dengan 100% otomatisasi serta tanpa intervensi manual. Pencapaian ini menghasilkan pengurangan 90% dalam waktu yang biasanya diperlukan untuk migrasi ETL manual, sehingga mempercepat transisi secara signifikan."
- Chris Benfield, Head of Engineering, Vodafone
Agen Data Science di BigQuery mempercepat pengembangan data science dengan kemampuan agentic yang memfasilitasi eksplorasi data, transformasi, dan pemodelan ML.
Dengan perintah sederhana, agen ini akan membuat rencana terperinci yang mencakup semua aspek pemodelan data science mulai dari pemuatan data, eksplorasi, pembersihan, visualisasi, rekayasa fitur, pemisahan data, pelatihan/pengoptimalan model, dan evaluasi. Jika melakukan kesalahan, agen ini dapat melakukan koreksi otomatis dan membuat kode baru untuk memperbaikinya. Anda tetap memiliki kontrol penuh, dengan kemampuan untuk menyetujui setiap langkah dan melakukan pengeditan manual jika diinginkan.
Agen ini juga memiliki kesadaran kontekstual penuh terhadap notebook Anda, memahami kode, output, dan variabel yang ada guna memberikan kode yang disesuaikan untuk setiap langkah rencana, sehingga Anda dapat melakukan perubahan iteratif pada kode yang ada.
Agen Data Science di BigQuery mempercepat pengembangan data science dengan kemampuan agentic yang memfasilitasi eksplorasi data, transformasi, dan pemodelan ML.
Dengan perintah sederhana, agen ini akan membuat rencana terperinci yang mencakup semua aspek pemodelan data science mulai dari pemuatan data, eksplorasi, pembersihan, visualisasi, rekayasa fitur, pemisahan data, pelatihan/pengoptimalan model, dan evaluasi. Jika melakukan kesalahan, agen ini dapat melakukan koreksi otomatis dan membuat kode baru untuk memperbaikinya. Anda tetap memiliki kontrol penuh, dengan kemampuan untuk menyetujui setiap langkah dan melakukan pengeditan manual jika diinginkan.
Agen ini juga memiliki kesadaran kontekstual penuh terhadap notebook Anda, memahami kode, output, dan variabel yang ada guna memberikan kode yang disesuaikan untuk setiap langkah rencana, sehingga Anda dapat melakukan perubahan iteratif pada kode yang ada.
Analisis Percakapan di BigQuery adalah mesin penalaran canggih berteknologi AI yang menghilangkan "hambatan analisis" dengan memberdayakan tim data untuk menjembatani kesenjangan antara pertanyaan bisnis dan jawaban tepercaya melalui interaksi bahasa alami yang intuitif.
Didukung oleh model Gemini terbaru, agen ini melampaui penerjemahan sederhana dengan mendasarkan logikanya pada aset data yang ada di organisasi Anda—khususnya dengan memanfaatkan metadata, deskripsi tabel dan kolom, glosarium bisnis, serta fungsi yang ditentukan pengguna—untuk memastikan setiap output yang dihasilkan selaras sempurna dengan definisi bisnis internal Anda. Selain pelaporan sederhana, agen ini menggunakan BigQuery AI untuk memproyeksikan hasil di masa mendatang dan menafsirkan data tidak terstruktur seperti gambar dalam tabel objek untuk mengubah informasi tersembunyi menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti.
Analisis Percakapan di BigQuery adalah mesin penalaran canggih berteknologi AI yang menghilangkan "hambatan analisis" dengan memberdayakan tim data untuk menjembatani kesenjangan antara pertanyaan bisnis dan jawaban tepercaya melalui interaksi bahasa alami yang intuitif.
Didukung oleh model Gemini terbaru, agen ini melampaui penerjemahan sederhana dengan mendasarkan logikanya pada aset data yang ada di organisasi Anda—khususnya dengan memanfaatkan metadata, deskripsi tabel dan kolom, glosarium bisnis, serta fungsi yang ditentukan pengguna—untuk memastikan setiap output yang dihasilkan selaras sempurna dengan definisi bisnis internal Anda. Selain pelaporan sederhana, agen ini menggunakan BigQuery AI untuk memproyeksikan hasil di masa mendatang dan menafsirkan data tidak terstruktur seperti gambar dalam tabel objek untuk mengubah informasi tersembunyi menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti.
Analisis Percakapan di Looker menyederhanakan Business Intelligence dengan memungkinkan pengguna bisnis menemukan jawaban menggunakan bahasa alami. Kemampuan ini mengurangi beban analis data dan memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih cepat serta percaya diri. Pengguna bisnis dapat mengajukan pertanyaan langsung tentang performa produk atau tren traffic tanpa perlu memahami nama kolom yang kompleks.
Selain pembuatan kueri sederhana, agen ini menyediakan framework pengelolaan siklus proses komprehensif, yang menggabungkan keamanan dan pengelolaan pengguna tingkat perusahaan langsung ke dalam lapisan konsumsi. Lapisan semantik universal Looker memastikan metrik seperti pendapatan dan churn tetap konsisten di seluruh perusahaan dengan membuat hub pusat untuk konteks, definisi, serta hubungan data.
"Analisis percakapan yang efektif dimulai dengan lapisan data yang terpadu dan diaudit. Jika tim tidak menggunakan bahasa data yang sama, sistem AI tidak dapat menafsirkan kueri atau memunculkan insight yang akurat dengan andal." - John Pettit Chief Technology Officer, Promevo
“Visi kami adalah agar pelanggan tidak hanya melihat apa yang terjadi, tetapi juga dapat berinteraksi dengan data mereka dan menerima rekomendasi cerdas di dalam IRIS Fleet dan produk kami yang lain. Kami yakin ini hanyalah awal dari peluang sebenarnya.” - Gerardo Ortiz, Head of Product and Digital Transformation, Métrica Móvil.
Analisis Percakapan di Looker menyederhanakan Business Intelligence dengan memungkinkan pengguna bisnis menemukan jawaban menggunakan bahasa alami. Kemampuan ini mengurangi beban analis data dan memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih cepat serta percaya diri. Pengguna bisnis dapat mengajukan pertanyaan langsung tentang performa produk atau tren traffic tanpa perlu memahami nama kolom yang kompleks.
Selain pembuatan kueri sederhana, agen ini menyediakan framework pengelolaan siklus proses komprehensif, yang menggabungkan keamanan dan pengelolaan pengguna tingkat perusahaan langsung ke dalam lapisan konsumsi. Lapisan semantik universal Looker memastikan metrik seperti pendapatan dan churn tetap konsisten di seluruh perusahaan dengan membuat hub pusat untuk konteks, definisi, serta hubungan data.
"Analisis percakapan yang efektif dimulai dengan lapisan data yang terpadu dan diaudit. Jika tim tidak menggunakan bahasa data yang sama, sistem AI tidak dapat menafsirkan kueri atau memunculkan insight yang akurat dengan andal." - John Pettit Chief Technology Officer, Promevo
“Visi kami adalah agar pelanggan tidak hanya melihat apa yang terjadi, tetapi juga dapat berinteraksi dengan data mereka dan menerima rekomendasi cerdas di dalam IRIS Fleet dan produk kami yang lain. Kami yakin ini hanyalah awal dari peluang sebenarnya.” - Gerardo Ortiz, Head of Product and Digital Transformation, Métrica Móvil.
Conversational Analytics API memungkinkan developer menyematkan fungsionalitas kueri bahasa alami dalam aplikasi kustom, alat internal, atau alur kerja, semuanya didukung oleh akses data tepercaya dan pemodelan data yang skalabel serta andal. API ini sama seperti API yang mendukung pengalaman percakapan siap pakai di Looker dan BigQuery.
Conversational Analytics API memungkinkan Anda menciptakan pengalaman data kustom yang menyediakan jawaban data, diagram, dan teks sekaligus memanfaatkan model semantik tepercaya Looker untuk akurasi atau memberikan konteks bisnis serta data penting kepada agen di BigQuery. Anda dapat menyematkan fungsionalitas ini untuk membuat pengalaman data yang intuitif, mendukung analisis kompleks melalui bahasa alami, dan bahkan mengorkestrasi agen analisis percakapan sebagai ‘alat’ bagi agen orchestrator menggunakan Agent Development Kit.
Conversational Analytics API memungkinkan developer menyematkan fungsionalitas kueri bahasa alami dalam aplikasi kustom, alat internal, atau alur kerja, semuanya didukung oleh akses data tepercaya dan pemodelan data yang skalabel serta andal. API ini sama seperti API yang mendukung pengalaman percakapan siap pakai di Looker dan BigQuery.
Conversational Analytics API memungkinkan Anda menciptakan pengalaman data kustom yang menyediakan jawaban data, diagram, dan teks sekaligus memanfaatkan model semantik tepercaya Looker untuk akurasi atau memberikan konteks bisnis serta data penting kepada agen di BigQuery. Anda dapat menyematkan fungsionalitas ini untuk membuat pengalaman data yang intuitif, mendukung analisis kompleks melalui bahasa alami, dan bahkan mengorkestrasi agen analisis percakapan sebagai ‘alat’ bagi agen orchestrator menggunakan Agent Development Kit.
Alat pengembangan agen Google Cloud mengurangi kebutuhan developer untuk membangun konektor database kustom melalui metode integrasi ADK dan MCP.
Server MCP untuk BigQuery memungkinkan agen AI dan klien MCP menafsirkan skema serta menjalankan kueri terhadap data BigQuery sekaligus mengurangi risiko keamanan atau tata kelola atau latensi yang terkait dengan pemindahan data ke jendela konteks.
Untuk fleksibilitas dan kontrol yang lebih besar, gunakan MCP Toolbox, server open source yang memusatkan hosting serta pengelolaan rangkaian alat, sehingga memisahkan aplikasi agentic dari interaksi database langsung. Server ini juga tersedia dengan berbagai IDE dan alat developer termasuk Gemini CLI dan Antigravity, yang memungkinkan Anda menghubungkan agen AI secara aman ke layanan seperti AlloyDB, BigQuery, Spanner, Looker, dan lain-lain.
Selain itu, rangkaian alat integrasi ADK BigQuery mencakup fungsi siap pakai yang memungkinkan agen secara mandiri: menjelajahi data, memahami skema, menjalankan kueri dan perkiraan, serta mendapatkan insight menggunakan bahasa alami.
Alat pengembangan agen Google Cloud mengurangi kebutuhan developer untuk membangun konektor database kustom melalui metode integrasi ADK dan MCP.
Server MCP untuk BigQuery memungkinkan agen AI dan klien MCP menafsirkan skema serta menjalankan kueri terhadap data BigQuery sekaligus mengurangi risiko keamanan atau tata kelola atau latensi yang terkait dengan pemindahan data ke jendela konteks.
Untuk fleksibilitas dan kontrol yang lebih besar, gunakan MCP Toolbox, server open source yang memusatkan hosting serta pengelolaan rangkaian alat, sehingga memisahkan aplikasi agentic dari interaksi database langsung. Server ini juga tersedia dengan berbagai IDE dan alat developer termasuk Gemini CLI dan Antigravity, yang memungkinkan Anda menghubungkan agen AI secara aman ke layanan seperti AlloyDB, BigQuery, Spanner, Looker, dan lain-lain.
Selain itu, rangkaian alat integrasi ADK BigQuery mencakup fungsi siap pakai yang memungkinkan agen secara mandiri: menjelajahi data, memahami skema, menjalankan kueri dan perkiraan, serta mendapatkan insight menggunakan bahasa alami.