Analisar recursos de dados no Knowledge Studio

Com o Knowledge Studio, é possível descobrir recursos de dados, consultar metadados corporativos em linguagem natural e analisar visualmente as relações entre os recursos. É possível usar a interface de chat de conversação com um gráfico de contexto interativo para navegar pelas conexões entre conjuntos de dados, tabelas e termos de negócios.

Este documento é destinado a analistas de dados, analistas de negócios e gestores de dados que querem analisar os metadados do catálogo e as dependências de ativos.

Como funciona a análise de dados

A interface Nova conversa oferece os seguintes recursos para descoberta interativa de dados:

• Interface de linguagem natural: faça perguntas em inglês sobre seu patrimônio de dados (por exemplo, "Quais tabelas contêm métricas de cancelamento de clientes europeus?").

• Chat com tecnologia do Gemini: com tecnologia do Gemini, o agente analisa suas perguntas em linguagem natural, executa ferramentas de pesquisa e consulta de metadados no Knowledge Catalog, formula planos de exploração em várias etapas e mostra o progresso em rastros de raciocínio recolhíveis.

• Visualizador de gráficos de contexto: navegue de forma interativa pelas relações entre conjuntos de dados, tabelas, consultas e termos de negócios. O gráfico visual mostra os nós ativos e os links de entrada que constituem o conjunto de contexto de trabalho da sua sessão de análise. Clique nos nós para inspecionar esquemas de coluna detalhados, analisar as listagens de gavetas de nós ativos ou filtrar o gráfico por tipo de recurso.

• Execução da assistência de programação do BigQuery: valide as relações de dados executando consultas SQL geradas diretamente no data warehouse na interface de análise.

O gráfico de contexto visualiza relações comerciais semânticas, definições de glossário e caminhos de junção verificados. Ele não é um visualizador de execução de pipeline de ETL operacional. Para inspecionar as etapas de transformação do pipeline, os jobs de ambiente de execução ou os fluxos de dados operacionais (como pipelines do Dataflow), consulte a linhagem de dados do Knowledge Catalog. Para mais informações, consulte Usar a linhagem de dados.

Antes de começar

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1. Verifique se os recursos de dados existem. O Knowledge Catalog ingere automaticamente metadados estruturais e operacionais dos serviços principais do Google Cloud sem exigir configuração manual. Para organizações com bases de conhecimento personalizadas, ferramentas de governança de terceiros ou sistemas locais, o Knowledge Catalog oferece mecanismos de ingestão flexíveis:
   • Ingerir fontes personalizadas
   • Visão geral do gerenciamento de metadados
2. Opcional: verifique se os glossários e termos empresariais (como definições de KPI de negócios) estão configurados no Knowledge Catalog e vinculados aos seus recursos de dados subjacentes. Para mais informações, consulte Gerenciar um glossário empresarial.
3. Ative as APIs necessárias:

   Obrigatório para a análise detalhada principal:

   • API Dataplex (dataplex.googleapis.com): necessária para abrir o Knowledge Studio, pesquisar no catálogo e explorar o gráfico de contexto e os glossários.

   Obrigatório por recurso (ativado no seu projeto):

   • API BigQuery (bigquery.googleapis.com): para navegar por conjuntos de dados e tabelas do BigQuery, inspecionar jobs de consulta e executar consultas SQL.
   • API Data Lineage (datalineage.googleapis.com): para navegar pela linhagem de dados upstream e downstream e inspecionar processos de linhagem.
   • API Gemini Data Analytics (geminidataanalytics.googleapis.com): para usar a análise de dados de conversação do BigQuery e gerar insights de distribuição de dados.
   • API Google Documentos (docs.googleapis.com): para ler os documentos do Google vinculados aos comandos de chat.

Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias para analisar recursos de dados e o gráfico de contexto no Knowledge Studio, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no projeto:

• Pesquisa no catálogo principal e exploração do gráfico de contexto:
  • Leitor do catálogo do Dataplex (roles/dataplex.catalogViewer)
  • Usuário de conteúdo do Dataplex (roles/dataplex.contentUser)
  • Consumidor do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageConsumer)
• Navegar pelos metadados do BigQuery e executar consultas SQL:
  • Leitor de metadados do BigQuery (roles/bigquery.metadataViewer)
  • Visualizador de dados do BigQuery (roles/bigquery.dataViewer)
  • Usuário de jobs do BigQuery (roles/bigquery.jobUser)
• Como usar a análise de conversação do BigQuery:
  • Usuário sem estado do agente de dados do Gemini para Google Cloud (roles/geminidataanalytics.dataAgentStatelessUser)
  • Visualizador de dados do BigQuery (roles/bigquery.dataViewer)
  • Usuário de jobs do BigQuery (roles/bigquery.jobUser)
• Navegar pela linhagem de dados:
  • Leitor de linhagem de dados (roles/datalineage.viewer)
  • Leitor de recursos do BigQuery (roles/bigquery.resourceViewer)

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Também é possível conseguir as permissões necessárias usando papéis personalizados ou outros papéis predefinidos.

Abrir a interface de análise detalhada

No console do Google Cloud , acesse o Knowledge Studio (pré-lançamento).

Acessar o Knowledge Studio

A interface mostra os seguintes elementos:

• Barra lateral: permite iniciar uma nova sessão de análise (Nova conversa), pesquisar sessões de conversa anteriores ou alternar entre as interfaces Nova conversa, Conjuntos de contexto e Enriquecimentos.

• Janela de chat: apresenta um campo de comando central com os seletores de nível de raciocínio e escopo do projeto, botões de comando inicial (como Quais dados eu tenho no Knowledge Catalog?) e até quatro cards de recursos Abertos recentemente para tipos de entrada de catálogo compatíveis.

• Ícone Mostrar painel de gráficos hub: abre ou fecha o painel Gráfico de contexto.

Descobrir recursos de dados usando linguagem natural

1. Para pesquisar recursos de dados, no campo de comando da interface Nova conversa, insira uma pergunta ou clique em um dos botões de comando inicial (por exemplo, Quais dados tenho no Knowledge Catalog?).

   O Gemini analisa sua solicitação, executa ferramentas de descoberta interna e exibe resultados estruturados no painel de conversa.

   Dependendo da sua consulta, a resposta do agente no chat pode incluir:

   • Expansores de recursos correspondentes: exibe resumos de cards interativos dos recursos de dados descobertos agrupados por tipo (como tabelas ou glossários).
   • Resumos de texto: descreve os principais conjuntos de dados, tabelas e glossários encontrados. Se uma tabela descoberta não tiver uma descrição no Knowledge Catalog, o agente vai gerar um resumo temporário de uma linha com base no nome e no esquema da tabela apenas para a resposta da conversa. Esse resumo não requer a criação de perfil de dados e não é salvo no catálogo. Para gerar e manter descrições controladas no catálogo, execute uma tarefa de enriquecimento. Para mais informações, consulte Sobre as tarefas de enriquecimento.
   • Orientação de acompanhamento: o agente sugere as próximas etapas, como explorar domínios específicos ou inspecionar esquemas de tabela.
   • Botão "Adicionar ao gráfico": aparece após uma resposta completa do agente quando ela inclui entradas de catálogo descobertas. Clique em Adicionar ao gráfico para mesclar ou restaurar essas entradas na tela do gráfico de contexto. Quando todas as entradas dessa resposta já estão na tela, o botão mostra No gráfico.

   

2. Opcional: para inspecionar as etapas de raciocínio do agente e as chamadas de ferramentas internas, abra a seção Pensamento na resposta do chat. A seção Raciocínio oferece uma explicação narrativa da estratégia de pesquisa em vários estágios do agente, incluindo como ela avança de consultas de descoberta amplas para filtros de recursos direcionados. O rastro de raciocínio pode fazer referência a nomes de ferramentas internas ou instruções de comando, que representam etapas de orquestração do agente de back-end, em vez de ferramentas ou documentação independentes voltadas ao usuário. A lista a seguir mostra algumas das operações internas que o agente pode realizar para responder às suas solicitações:

   • Pesquisa no catálogo: consulta o Knowledge Catalog com restrições de projeto precisas, usando correspondência semântica e de palavras-chave (por exemplo, filtragem por type=dataset ou type=context-set). Para mais informações sobre os mecanismos subjacentes, consulte Pesquisar recursos de dados.

   • Recuperação de metadados: recupera esquemas, descrições e linhagem para entradas correspondentes. Para tabelas do BigQuery, ele também busca glossários empresariais vinculados e tabelas estruturalmente relacionadas. Para mais informações sobre a API, consulte Recuperar contexto para recursos de dados.

   • Renderização da interface: formata os metadados recuperados como cards interativos no painel de chat.

Configurar o escopo e o raciocínio da pesquisa

Para ajudar o Gemini a fornecer as respostas mais precisas e, ao mesmo tempo, minimizar o tempo de espera, configure o escopo do projeto de destino e a complexidade do raciocínio do agente no campo de comando usando os seguintes controles:

• Analisar dados em: controla em quais projetos do Google Cloud o agente pesquisa. Por padrão, uma nova conversa limita as pesquisas ao projeto atual (rotulado como Current). Filtrar por projetos específicos acelera a descoberta e impede que o agente retorne tabelas com nomes semelhantes de ambientes de teste ou de preparo.

  No campo de comando, clique em Analisar dados em para mudar o escopo do projeto:

  • Filtro: insira texto no campo Filtro para restringir os projetos listados.
  • Todos os projetos (Every project you can access): marque esta caixa de seleção para pesquisar em todos os projetos que você pode acessar quando não souber onde a residência de dados está. Selecionar Todos os projetos limpa todas as seleções de projetos individuais.
  • Caixas de seleção de projetos: selecione um ou mais projetos na lista de projetos atuais, recentes e marcados com estrela. Selecionar um projeto individual limpa Todos os projetos, e limpar todas as caixas de seleção reverte o escopo para o projeto atual.
  • Escolher outro projeto: clique para abrir o seletor de projetos do console do Google Cloud e adicionar outro projeto à lista de seleção.
  • Aplicar: clique em Aplicar (ou fora do menu) para aplicar sua seleção.

• Nível de raciocínio: controla a profundidade com que o agente raciocina sobre seu comando, ditando o nível de exaustão com que ele avalia as possibilidades de consulta e itera nos resultados da pesquisa antes de responder.

  Escolha essa opção quando precisar equilibrar a velocidade da resposta com a precisão da pesquisa. * Selecione Baixa para pesquisas de palavras-chave rápidas, diretas e simples em que o nome do recurso é conhecido. * Selecione Médio para fluxos de trabalho de exploração típicos em que o agente pode precisar realizar uma ou duas consultas de acompanhamento. * Selecione Alta para perguntas complexas, vagas ou ambíguas em que o agente precisa executar uma estratégia de pesquisa em vários estágios, avaliar os resultados iniciais e refinar as consultas antes de retornar uma resposta final.

Executar agentes analíticos especializados

Por padrão, a conversa com tecnologia do Gemini limita as consultas a metadados estruturais e catálogos descritivos. Se a pergunta exigir uma análise de dados aprofundada ou a execução de consultas em dados de tabelas reais, invoque agentes analíticos especializados inserindo a menção exata deles diretamente no comando de chat.

A lista a seguir mostra os agentes analíticos compatíveis e os recursos deles:

• @BqJobs: invoca o agente Job de consulta do BigQuery. Quando incluído, isso concede à conversa com tecnologia do Gemini permissão para executar instruções SQL diretamente nas tabelas. Use essa menção quando quiser que o agente responda à sua pergunta consultando os dados, em vez de apenas revisar os metadados.

• Links de documentos do Google: ao colar um link de documento do Google na conversa, o agente pode ler o conteúdo do documento e usar esse contexto externo para responder às suas perguntas. Para as permissões de acesso à API e aos documentos necessárias, consulte a seção Antes de começar deste documento.

• @BqCA: invoca o agente de análise de conversas do BigQuery. Quando incluído, ele transfere suas perguntas analíticas (por exemplo, sobre tendências, agregações ou fluxos de trabalho complexos de business intelligence) com o contexto da tabela para um subagente altamente especializado capaz de realizar raciocínio SQL avançado em várias etapas.

Para mais informações sobre os recursos, as permissões necessárias e os preços desses subagentes, consulte Análise de conversação no BigQuery.

Visualizar relações semânticas

O gráfico de contexto funciona como uma tela interativa em que é possível visualizar recursos técnicos de armazenamento e as relações deles com a semântica lógica de negócios.

Analisar conexões de dados

Para carregar um gráfico de contexto inicial, clique em um card Aberto recentemente na tela inicial, em um card de entrada em Recursos correspondentes ou em Adicionar ao gráfico abaixo de uma resposta do agente. O painel Gráfico de contexto exibe um gráfico topológico interativo para esse recurso de dados e as entidades conectadas. Para mais informações, consulte a seção Descobrir recursos de dados usando linguagem natural deste documento.

Por exemplo, a Figura 2 mostra o contêiner do conjunto de dados szelwico_curated_supply_chain na tela do gráfico de contexto, agrupando tabelas e visualizações da cadeia de suprimentos:

• Tabelas do BigQuery: os nós azuis representam tabelas operacionais e analíticas no conjunto de dados, como fact_station_wetstock_reconciliation.
• Visualizações do BigQuery: os nós verdes representam visualizações de análise, como vw_active_ust_leak_alerts, além das conexões estruturais com as tabelas subjacentes.

Para uma lista completa de cores de nós, arestas de relacionamento e selos de estado, consulte a seção Referência visual do gráfico deste documento.

Ao expandir um nó, é possível ver como o gráfico de contexto mapeia as mesclagens de esquema, a lógica de negócios e o contexto selecionado para o repositório de dados. A Figura 3 mostra as conexões expandidas da tabela fact_station_wetstock_reconciliation:

Neste cenário de cadeia de suprimentos de combustível, a tabela fact_station_wetstock_reconciliation rastreia o inventário de combustível e a reconciliação do tanque de armazenamento subterrâneo (UST, na sigla em inglês) em postos de serviço de varejo. O gráfico expandido mostra como o armazenamento técnico, as regras de negócios e o contexto selecionado funcionam juntos para explicar os dados subjacentes:

• Mesclagens de tabelas e visualizações (arestas Schema Join): as linhas azuis Schema Join indicam caminhos de mesclagem verificados que permitem combinar registros de inventário de estações com dados operacionais, dimensionais e de preparo relacionados:
  • A mesclagem com a visualização vw_active_ust_leak_alerts (em szelwico_curated_supply_chain) vincula as métricas diárias de reconciliação de tanques aos alertas ativos de vazamento ambiental.
  • A junção de conjuntos de dados com dim_stations_enriched (em szelwico_curated_retail_analytics) enriquece as leituras de inventário com atributos de estação, como localização e configuração do tanque, enquanto a junção com stg_ust_thermal_compensated_inventory (em szelwico_staging) rastreia como as leituras brutas do tanque ajustadas pela temperatura alimentam a tabela de reconciliação selecionada.
• Lógica de negócios controlada (arestas Definition): as linhas azuis Definition conectam as colunas da tabela aos nós amarelos GLOSSARY TERM (Thermal Compensation Flag e Confirmed UST Environmental Leak Threshold) no glossário empresarial. Esses links informam a você e ao agente quais regras de negócios padronizadas determinam se uma leitura de tanque é calibrada por temperatura e quando uma variação de inventário ultrapassa o limite de um vazamento confirmado.
• Contexto selecionado (borda Context): uma linha Context conecta a tabela ao nó Station Wet-Stock Reconciliation Fact (CONTEXT) dentro do contêiner do conjunto de contexto, fornecendo orientações de domínio selecionadas e padrões de consulta que fundamentam os agentes de IA quando eles geram SQL para essa tabela.

Filtrar e personalizar o gráfico de contexto

À medida que o gráfico de contexto cresce, é possível localizar nós específicos, filtrar ruídos ao redor e ajustar como as relações e os contêineres são renderizados na tela. Também é possível adicionar entradas de catálogo diretamente da barra de ferramentas da tela. Para mais informações, consulte a seção Adicionar entradas manualmente ao gráfico de contexto deste documento.

1. Para localizar um nó que já está na tela ativa, digite o nome dele no campo Pesquisar da barra de ferramentas e selecione o nó correspondente na lista (até 50 correspondências) para destacá-lo e centralizá-lo na visualização.

2. Para ajustar a quantidade do gráfico visível na janela de visualização, use os controles da janela de visualização da tela:

   1. Clique em Ampliar (zoom_in) ou Reduzir (zoom_out) para dimensionar o gráfico ou clique em Ajustar à tela (fit_screen) para centralizar e redimensionar todo o layout do gráfico na janela de visualização.
   2. Opcional: no cabeçalho da tela, clique em Tela cheia (fullscreen) para expandir a tela por toda a tela.
   3. Opcional: para redefinir a tela, clique em Limpar gráfico (delete_sweep) e confirme Limpar gráfico na caixa de diálogo. Essa ação remove todos os nós da tela e limpa o foco do agente para a conversa atual. Clique em Desfazer na notificação de confirmação para restaurar o estado anterior da tela.

3. Para reduzir a densidade visual em um gráfico grande, filtre quais tipos de nós, arestas e distâncias de salto permanecem visíveis:

   1. Na tela, clique em Controles do gráfico (tune) para abrir o painel Filtros.
   2. Selecione um ou mais critérios de filtro:
      • Tipos: filtre os nós por tipo de entidade (Todos os tipos, Tabelas e visualizações, Termos do glossário, Produtos de dados ou Contexto).
      • Relacionamentos: filtre as bordas coloridas que conectam nós pelo tipo de relacionamento (Todos os relacionamentos, Mesclagem de esquema, Relacionados, Definição, Linhagem, Contexto ou Pacotes).
      • Nós isolados: selecione Todos para exibir nós conectados e isolados, Ocultar para ocultar nós sem conexões visíveis ou Somente para exibir apenas nós isolados.
      • Profundidade do salto: clique em um nó de âncora na tela e selecione uma distância de salto (1, 2, 3 ou Todos) para ocultar nós mais distantes dessa âncora.

4. Para alternar como as arestas, os contêineres e os nós de foco são mostrados na tela, siga estas etapas:

   1. Na barra de ferramentas da tela, clique em Mais opções (more_vert) para abrir o menu Opções de visualização do gráfico.
   2. Selecione as opções de renderização que você quer ativar ou desativar:
      • Somente nós em foco: oculta as conexões ao redor para destacar apenas os nós em foco do agente.
      • Mostrar arestas: mostra ou oculta todas as linhas de relacionamento para organizar gráficos densos.
      • Destacar contêineres: enfatiza agrupamentos estruturais, como conjuntos de dados, glossários ou conjuntos de contexto, que incluem nós filhos.
      • Mostrar explorador: mostra ou oculta o explorador da barra lateral da lista de nós.
      • Abrir legenda do gráfico: abre a legenda visual que explica as cores dos nós, os selos e os tipos de arestas.

Expandir e gerenciar contêineres

Os contêineres agrupam entradas na tela que compartilham um recurso pai, como tabelas em um conjunto de dados do BigQuery, termos em um glossário empresarial ou documentos e sobreposições em um conjunto de contexto. Cada contêiner é desenhado como um casco sombreado com uma alça em formato de pílula que nomeia o contêiner pai. Para inspecionar o painel de detalhes de metadados de um contêiner, consulte a seção Analisar conexões de um nó, contêiner ou borda específicos deste documento.

É possível expandir, filtrar, ocultar ou recolher membros do contêiner na tela das seguintes maneiras:

1. Expandir ou selecionar entradas filhas: clique duas vezes em um ícone de contêiner (ou clique com o botão direito do mouse no ícone e selecione Expandir) para carregar entradas filhas do catálogo:
   • 40 ou menos novas entradas filhas: o Knowledge Studio adiciona todas as entradas filhas ao contêiner na tela de uma só vez e exibe uma notificação com uma opção Desfazer.
   • Mais de 40 novas entradas filhas: o Knowledge Studio abre o popover CONTAINER_NAME entradas filhas para o ícone do contêiner, para que você possa escolher quais entradas carregar. Use o campo Filter child entries... para filtrar membros por nome ou tipo, marque as caixas de seleção das entradas filhas que você quer visualizar e clique em Apply selection (N) para adicioná-las dentro do casco do contêiner.
2. Alternar a visibilidade do membro do contêiner: clique no ícone de olho (visibility) em um ícone de contêiner (Ocultar entradas ou Mostrar entradas) para recolher ou restaurar os nós de membro na visualização atual sem removê-los do gráfico de sessão. Quando oculto, o contêiner mostra um selo +N (<var>N</var> hidden entries) e redireciona dinamicamente todas as arestas de relacionamento entre contêineres para o contêiner externo, de modo que as conexões externas permaneçam visíveis. Selecionar um nó oculto no chat, na pesquisa da barra de ferramentas ou em + Adicionar entradas reexibe automaticamente o contêiner pai.
3. Fechar um contêiner: clique com o botão direito do mouse em um ícone de contêiner aberto e selecione Fechar para remover todas as entradas filhas dentro desse contêiner da tela, mantendo o ícone do contêiner no gráfico.

Referência visual do gráfico

Use as tabelas a seguir para interpretar as cores dos nós, as arestas de relacionamento e os selos de estado dos nós na tela do gráfico de contexto.

Codificação por cores do tipo de entrada

A cor de um nó indica o grupo de tipos de entrada semântica no Knowledge Catalog, independentemente do sistema de origem:

Cor do nó	Grupo de tipos de entrada	Tipos de recursos incluídos
Azul	Tabelas e esquemas	Tabelas, conjuntos de dados, esquemas, namespaces e snapshots
Verde-azulado	Visualizações, streams e código	Visualizações, rotinas, streams, modelos de consulta, repositórios e recursos de código
Cinza-escuro	Armazenamento e infraestrutura	Instâncias, bancos de dados, buckets, pastas, conjuntos de arquivos e conexões
Rosa	IA, modelos e contexto	Modelos de ML, agentes, Feature Stores, entradas de Context e entradas de Document
Roxo	Modelos e gráficos semânticos	Modelos semânticos, entidades semânticas, métricas semânticas e gráficos de propriedades
Amarelo	Glossário e catálogo	Glossários, categorias, termos, catálogos, tipos de entrada e tipos de aspecto
Laranja e vermelho	Produtos de dados e governança	Produtos, domínios, trocas, listagens, compartilhamentos e políticas de dados
Verde	Painéis e BI	Painéis, análises e gráficos
Cinza-claro	Recursos personalizados	Grupos de entrada personalizados, tipos de entrada personalizados e tipos de entrada não compatíveis

Arestas de relacionamento

As linhas que conectam os nós representam relações semânticas e estruturais. Para filtrar quais arestas aparecem na tela, use o painel Filtros. Para mais informações, consulte a seção Filtrar e personalizar o gráfico de contexto deste documento.

Tipo de borda	Estilo visual	Significado
Mesclagem de esquema	Borda azul	Mapeia caminhos de mesclagem de várias tabelas, chaves primárias e chaves externas verificados.
Relacionado	Borda azul	Conecta entradas estrutural ou semanticamente relacionadas.
Definição	Borda laranja ou azul	Conecta as colunas da tabela diretamente aos termos certificados do glossário empresarial e às fórmulas de KPI.
Linhagem	Seta direcionada	Mostra o fluxo de dados de uma origem para os recursos downstream criados com base nela.
Referência	Aresta direcionada (dataplex-types.global.reference)	Conecta documentos de conjunto de contexto e entradas de recursos de dados aos recursos catalogados que eles descrevem.
Contexto	Borda cinza (dataplex-types.global.context)	Conecta entradas de contexto a recursos de dados de destino.
Pacotes	Borda cinza (dataplex-types.global.packages)	Mostra quais recursos de dados estão incluídos em um produto de dados específico.

Selos de estado do nó

Os nós mostram selos na tela para indicar o estado de interação atual:

Selo	Significado
Selecionado	A entrada que você está inspecionando. Os nós ao redor ficam esmaecidos para que as conexões da entrada selecionada se destaquem.
No foco do agente	Parte do seu foco ativo: o conjunto de trabalho que você e o agente estão explorando.
Expansão	Indica que o Knowledge Studio está carregando entradas relacionadas (como linhagem, mesclagens e termos do glossário) e as adicionando ao gráfico.

Adicionar entradas manualmente ao gráfico de contexto

Em vez de depender apenas de comandos de chat, é possível propagar manualmente o gráfico de contexto com recursos de dados, produtos de dados, glossários ou conjuntos de contexto específicos diretamente da barra de ferramentas da tela. A seleção de entrada manual é útil quando você já sabe quais recursos quer conectar, visualizar e incluir no foco do agente.

Para pesquisar e adicionar entradas específicas ao gráfico, siga estas etapas:

1. Na barra de ferramentas da tela, clique em + Adicionar entradas. O painel Adicionar entradas é expandido.
2. Opcional: para mudar o escopo do projeto de destino, clique no botão de filtro Projeto e selecione um projeto do Google Cloud ou clique em close Limpar filtro de projeto para pesquisar em Todos os projetos.
3. Opcional: clique em um ícone de categoria para filtrar as entradas por tipo: Todas, Tabelas do BigQuery, Conjuntos de dados do BigQuery, Visualizações do BigQuery, Lakehouse, Glossários, Produtos de dados ou Conjuntos de contexto.
4. Localize as entradas que você quer adicionar usando um dos seguintes métodos:
   • Navegue pelas Entradas com estrela ou Abertas recentemente exibidas por padrão quando o painel é aberto (até três itens são visualizados por seção; clique em Mostrar tudo (N) para expandir a lista completa).
   • Insira uma palavra-chave, um nome de conjunto de dados ou uma descrição no campo Pesquisar entradas por nome, conjunto de dados ou descrição para ver as 20 principais entradas correspondentes em Resultados da pesquisa. As entradas que já estão na tela mostram um selo On graph.
5. Marque a caixa de seleção de uma ou mais entradas e clique em Adicionar ao gráfico (N).

O Knowledge Studio adiciona os nós selecionados (ou pílulas de contêiner) à tela do gráfico de contexto e ao foco do agente ativo, além de mapear automaticamente as relações semânticas ou estruturais entre eles.

Analisar conexões de um nó, contêiner ou borda específicos

Para ver detalhes de metadados, gerenciar vizinhos conectados, expandir relações ou acessar outras ações para um elemento na tela ativa, interaja diretamente com o elemento:

• Ver metadados de nós ou contêineres: clique em qualquer nó (como uma tabela, um produto de dados ou um documento) ou em qualquer ícone de contêiner (como um conjunto de contexto ou conjunto de dados) para abrir o painel lateral de detalhes de metadados:

  • Para um nó de tabela ou recurso, o painel mostra a Descrição, o Esquema (clique na chave externa ou no ícone de anotação de uma coluna para abrir um painel empilhado de detalhes de Chaves externas ou Anotações), a Visão geral, as Propriedades, os Termos do glossário, as Consultas representativas, Outros aspectos e os Nós conectados do recurso.
  • Na seção Nós conectados, clique no nome de qualquer vizinho (Mostrar no gráfico) para destacar e centralizar esse nó na tela sem fechar o painel de detalhes atual. Selecione um ou mais nós conectados para realizar ações em massa:
    • Ocultar arestas: oculta as arestas de relação entre o nó inspecionado e os vizinhos selecionados, mantendo todos os nós na tela.
    • Ocultar nós: remove os nós vizinhos selecionados da tela.
    • Adicionar ao foco: adiciona os nós vizinhos selecionados ao foco do agente ativo.
  • Para um conjunto de contexto ou cápsula de contêiner, o painel mostra a Descrição, as Propriedades (System, Platform, Entry Type, Location, Project, Source Resource (FQN), Dataplex Resource Name e Labels) e Outros aspectos do contêiner.

  

• Ver detalhes da borda de relacionamento: clique uma vez em qualquer linha de relacionamento que conecte dois nós (ou clique com o botão direito do mouse em uma borda e selecione Ver detalhes) para abrir o painel lateral de detalhes da borda e inspecionar as Propriedades e Outros aspectos do relacionamento.

• Abrir ações do menu de contexto: clique com o botão direito do mouse em um nó ou ícone de contêiner para abrir o menu de contexto e selecione uma das seguintes ações:

  

  • Expandir: busca e revela conexões vizinhas imediatas de um nó. Para abrir ou fechar as entradas filhas de um ícone de contêiner, consulte a seção Abrir e gerenciar contêineres deste documento.
  • Adicionar ao foco do agente ou Remover do foco do agente: inclui ou exclui a entrada do conjunto de trabalho que você e o agente estão explorando.
  • Copiar ID da entrada: copia o identificador exclusivo do recurso.
  • Linhagem upstream: rastreia e expande a linhagem de dados que flui para o nó (compatível com nós de tabela do BigQuery, Lakehouse e Looker quando a linhagem de dados está ativada).
  • Linhagem downstream: rastreia e expande a linhagem de dados que sai do nó (compatível com nós de tabela do BigQuery, Lakehouse e Looker quando a linhagem de dados está ativada).
  • Remove from graph: remove o nó ou contêiner da tela ativa (com uma opção Undo no banner de notificação).

• Abrir todas as conexões com um clique duplo: clique duas vezes em qualquer nó para abrir as conexões imediatas de uma só vez (adicionando tabelas, visualizações, termos de glossário e entradas de contexto conectadas ao gráfico). Clique em Desfazer no banner de notificação (Added <var>N</var> nodes and <var>M</var> connections) para reverter a expansão ou pressione Escape a qualquer momento para fechar os painéis abertos e limpar a seleção atual da tela.

Consultar e expandir o contexto ativo

A conversa com tecnologia do Gemini mantém o contexto da conversa entre os comandos. Como o gráfico de contexto ativo é mantido na memória de trabalho, é possível fazer perguntas complementares, expandir o gráfico ou gerar consultas sem repetir detalhes anteriores.

Fazer perguntas sobre recursos no contexto

Quando você pergunta sobre recursos que já estão na tela, o agente inspeciona o gráfico de contexto na memória diretamente, sem invocar novamente as ferramentas de descoberta.

Para fazer uma pergunta sobre um recurso na tela, siga estas etapas:

1. No campo de comando, insira uma pergunta sobre termos de negócios conectados ou metadados de um recurso na tela e clique em send Enviar. Exemplo:

   Are there any glossaries connected to TABLE_NAME?
   

   Substitua TABLE_NAME pelo nome de uma tabela ou recurso de dados carregado no gráfico de contexto (por exemplo, customers).

   O agente inspeciona o grafo de contexto ativo na memória e retorna um resumo da conversa dos termos do glossário empresarial conectados e das relações de coluna sem consultar o catálogo novamente.

Percorrer e expandir o gráfico semântico

Quando você pede para explorar relações novas ou mais profundas além do gráfico ativo, o agente muda dinamicamente a estratégia de ferramentas para descobrir conexões, como mesclagens de esquemas, definições de glossário ou documentação semântica personalizada.

Para rastrear as relações de um conceito ou entidade de negócios, siga estas etapas:

1. No campo de comando, insira uma solicitação para rastrear as relações externas e clique em send Enviar. Exemplo:

   Show how my data is connected to GLOSSARY_TERM
   

   Substitua GLOSSARY_TERM pelo nome de um termo do glossário empresarial no catálogo (por exemplo, Customer Value).

   O agente atravessa as arestas semânticas e estruturais do gráfico, adiciona as entradas recém-descobertas à tela, centraliza o gráfico no nó recém-explorado e atualiza o contador de Nós ativos. Para mais informações sobre tipos de borda, consulte a seção Referência visual de gráfico deste documento.

Gerar SQL e inspecionar distribuições

Ao analisar recursos na interface de chat, é possível realizar análises diretamente nos dados usando a análise de conversação inline do BigQuery.

Para gerar uma consulta e inspecionar as distribuições de dados usando o contexto ativo, siga estas etapas:

1. No campo de comando, peça ao agente para escrever uma consulta usando os nós visíveis e clique em send Enviar. Exemplo:

   Generate a query to calculate average customer balance by region
   using the active tables.
   

   O agente usa o gráfico de contexto ativo como embasamento para gerar SQL com reconhecimento de contexto que contém chaves de mesclagem verificadas (como customer_id e region_id).

2. Opcional: para avaliar as distribuições de dados, peça ao agente resumos estatísticos.

   O agente pode executar consultas e renderizar gráficos de distribuição de dados inline na janela de chat para ajudar você a avaliar as distribuições de dados antes de escrever um código personalizado.

Gerenciar o histórico de chat

O Knowledge Studio salva automaticamente suas sessões de análise detalhada, permitindo que você pesquise, retome ou exclua chats anteriores diretamente no painel de navegação.

Para ver ou gerenciar seu histórico de conversas, siga estas etapas:

1. No painel de navegação do Knowledge Studio, verifique se a seção Recentes está aberta.
2. Para localizar uma conversa específica, no campo Pesquisar conversas, digite palavras-chave relacionadas às perguntas ou ao contexto anterior da conversa.
3. Para retomar uma sessão de análise, clique no nome da conversa na lista. Ao selecionar o chat, a conversa anterior é restaurada.
4. Para excluir uma conversa anterior, aponte para o nome do chat na lista e clique no ícone delete Excluir.

Preços

Durante o pré-lançamento, a análise de dados do Knowledge Studio é oferecida sem custos financeiros.

Quando o agente de análise no chat invoca jobs de consulta do BigQuery (por exemplo, com @BqJobs) ou invoca a análise conversacional do BigQuery (por exemplo, com @BqCA), as cobranças padrão de processamento de consultas e análise conversacional do BigQuery são aplicadas.

A seguir