Google Cloud ने BigQuery में कई Gemini सुविधाओं की सामान्य उपलब्धता की घोषणा की है, जिसमें SQL और Python कोड जनरेशन, डेटा कैनवास, डेटा अंतर्दृष्टि, और विभाजन और क्लस्टरिंग अनुशंसाएँ शामिल हैं। डेटा एनालिटिक्स को तेज, आसान और अधिक सुलभ बनाने के लिए डिज़ाइन की गई ये सुविधाएँ, सभी कौशल स्तरों के उपयोगकर्ताओं को उनके डेटा की क्षमता को अनलॉक करने में मदद करेंगी।
इस रिलीज का एक विशेष रूप से दिलचस्प पहलू प्राकृतिक भाषा विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित है। BigQuery में Gemini के साथ, उपयोगकर्ता अब SQL और Python प्रश्न उत्पन्न करने, डेटा का पता लगाने और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए प्राकृतिक भाषा संकेतों का उपयोग कर सकते हैं। यह विशेष कोडिंग ज्ञान की आवश्यकता को दूर करता है, जिससे डेटा एनालिटिक्स व्यापक दर्शकों के लिए सुलभ हो जाता है।
उदाहरण के लिए, एक उपयोगकर्ता BigQuery में Gemini से "तालिका में प्रत्येक उत्पाद के लिए कुल बिक्री की गणना करने के लिए एक SQL क्वेरी उत्पन्न करने" के लिए कह सकता है। Gemini तब क्वेरी उत्पन्न करेगा, जिससे उपयोगकर्ता का समय और प्रयास बचेगा।
कोड जनरेशन के अलावा, BigQuery में Gemini जटिल प्रश्नों को समझने में मदद करने के लिए स्पष्टीकरण और अंतर्दृष्टि भी प्रदान कर सकता है। यह उन उपयोगकर्ताओं के लिए विशेष रूप से सहायक है जो SQL या Python में नए हैं, या जो अपरिचित डेटासेट के साथ काम कर रहे हैं।
कुल मिलाकर, BigQuery में Gemini सुविधाओं की सामान्य उपलब्धता सभी के लिए डेटा एनालिटिक्स को सुलभ बनाने की दिशा में एक बड़ा कदम है। अपनी प्राकृतिक भाषा विश्लेषण क्षमताओं, AI- संचालित अनुशंसाओं और सहज एकीकरण के साथ, BigQuery में Gemini संगठनों को उनके डेटा की क्षमता को अनलॉक करने और मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने का अधिकार देता है।
