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Data Analytics Agents - Agentische KI für den Datenlebenszyklus

Data Analytics Agents bündelt First-Party-Agenten und Entwicklerwerkzeuge, die Data Engineering, Data Science, Analytics und Datenbankadministration auf Google Cloud automatisieren.

Data Analytics
Preismodell Abrechnung über die genutzten Daten- und Analytics-Dienste wie BigQuery; siehe offizielle Preisseiten
Verfügbarkeit Über BigQuery, Looker, Lakehouse und Datenbankdienste von Google Cloud
Datensouveränität gemäß Anbieter je Dienst / siehe offizielle Dokumentation
Zuverlässigkeit SLA gemäß Anbieter je Dienst / siehe offizielle Dokumentation SLA

Data Analytics Agents bündelt agentische KI für den gesamten Datenlebenszyklus auf Google Cloud – von der Pipeline über die Analyse bis zum Datenbankbetrieb.

Was sind Data Analytics Agents?

Google Cloud stellt spezialisierte First-Party-Agenten bereit, die Workflows in Data Engineering, Data Science, Analytics und Datenbankadministration automatisieren. Ergänzend erlauben flexible APIs und ein offenes Entwickler-Ökosystem, die Data-Cloud-Intelligenz von Google direkt in eigene Anwendungen, interne Verwaltungsportale oder Drittanbieter-Oberflächen wie Slack einzubetten.

KI-Agenten sind laut Google Cloud Softwaresysteme, die mithilfe von KI Ziele verfolgen und Aufgaben für Nutzerinnen und Nutzer erledigen. Sie zeigen Schlussfolgern, Planen und Gedächtnis und besitzen ein gewisses Maß an Autonomie, um Entscheidungen zu treffen, zu lernen und sich anzupassen.

Kernfunktionen

  • Assistive Funktionen: Gemini unterstützt in BigQuery, Spanner und AlloyDB beim Erzeugen, Vervollständigen und Erklären komplexer Abfragen; in BigQuery zusätzlich Python-Code-Unterstützung sowie kontextabhängige Empfehlungen zur Datenaufbereitung und anpassbare SQL-Übersetzungen
  • Autonome Agenten: Data Engineering Agent, Data Science Agent, Database Onboarding Agent, Database Observability Agent und Deep Research Agent
  • Conversational Analytics: Natürlichsprachlicher Zugriff in BigQuery, in Datenbanken (Cloud SQL, Spanner, AlloyDB) und in Looker
  • Veröffentlichung in Gemini Enterprise: In BigQuery, Looker, Lakehouses und Datenbanken gebaute Conversational Agents lassen sich in der Gemini Enterprise Agent Gallery zentral bereitstellen
  • Eigene Agenten: Conversational Analytics API, BigQuery-ADK-Toolset, Querydata für Cloud SQL, AlloyDB und Spanner sowie das BigQuery Agent Analytics Plugin für ADK
  • Data Agent Kit: Open-Source-Paket mit MCP-Tools, IDE-Plugins und vorkodierten Skills

Typische Anwendungsfälle

Data-Engineering-Pipelines automatisieren

Der Data Engineering Agent in BigQuery verwaltet Pipeline-Erstellung und -Migration eigenständig und nutzt dabei Metadaten aus dem Knowledge Catalog für Transformationen.

Data-Science-Workflows beschleunigen

Der Data Science Agent plant Datenaufbereitung und ML-Training mit vollem Kontextbezug und autonomer Selbstkorrektur.

Datenbankbetrieb unterstützen

Der Database Onboarding Agent empfiehlt anhand der Anforderungen die passende Google-Cloud-Datenbank und führt durch die Bereitstellung. Der Database Observability Agent überwacht die Performance der Datenbankflotte, erkennt Anomalien und liefert Empfehlungen sowie mehrstufige Remediation-Workflows.

Tiefgehende Recherchen über Datenquellen hinweg

Der Deep Research Agent strukturiert mehrstufige Abfragen eigenständig, verfolgt systemübergreifende Data Lineage, verbindet strukturierte Tabellen mit unstrukturierten Daten wie PDFs, Verträgen und Bildern und erstellt daraus Research Briefs.

Vorteile

  • Weniger Routinearbeit: Automatisierung wiederkehrender Aufgaben wie Datenbereinigung und Labeling
  • Zugang für Fachbereiche: Auswertungen und Visualisierungen über Fragen in natürlicher Sprache, ohne spezialisierte Programmierkenntnisse
  • Governance bleibt erhalten: Datenzugriff bleibt laut Google Cloud sicher, auditierbar und governt
  • Offene Werkzeuge: MCP-Toolbox, ADK-Integration und Conversational Analytics API für eigene Agenten

Integration mit innFactory

Als zertifizierter Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei Data Analytics Agents: Auswahl der passenden Agenten, Einbettung in Ihre Datenplattform und Aufbau eigener Agenten auf Basis der offenen Werkzeuge.

Typische Anwendungsfälle

Automatisierung von Data-Engineering-Pipelines
Beschleunigte Data-Science-Workflows
Conversational Analytics für Fachbereiche
Datenbank-Onboarding und -Observability

Technische Spezifikationen

Agenten Data Engineering Agent, Data Science Agent, Database Onboarding Agent, Database Observability Agent, Deep Research Agent
Conversational analytics BigQuery Conversational Analytics, Conversational Analytics in Datenbanken sowie Looker Conversational Analytics
Data agent kit Open-Source-Paket mit MCP-Tools, IDE-Plugins und vorkodierten Data-Engineering- und Data-Science-Skills
Entwicklerwerkzeuge Conversational Analytics API, BigQuery-ADK-Toolset, Querydata für Datenbanken, BigQuery Agent Analytics Plugin für ADK

Häufig gestellte Fragen

Was sind Data Analytics Agents?

Google Cloud stellt nach eigenen Angaben spezialisierte First-Party-Agenten bereit, die Workflows in Data Engineering, Data Science, Analytics und Datenbankadministration automatisieren. Ergänzend erlauben flexible APIs und ein offenes Entwickler-Ökosystem, die Data-Cloud-Intelligenz von Google in eigene Anwendungen, interne Verwaltungsportale oder Drittanbieter-Oberflächen wie Slack einzubetten.

Welche Agenten gibt es?

Google Cloud nennt unter anderem den Data Engineering Agent in BigQuery für Pipeline-Erstellung und -Migration, den Data Science Agent für Datenaufbereitung und ML-Training, den Database Onboarding Agent, der Anforderungen auswertet und die passende Google-Cloud-Datenbank empfiehlt sowie durch die Bereitstellung führt, den Database Observability Agent zur Überwachung der Datenbankflotte sowie den Deep Research Agent für mehrstufige Untersuchungen über strukturierte und unstrukturierte Daten hinweg.

Wer profitiert von den Agenten?

Google Cloud nennt vier Gruppen: Data Engineers automatisieren Erstellung und Wartung von Pipelines über Prompts in natürlicher Sprache. Data Scientists straffen Data Wrangling, Modellbewertung und Feature Engineering. Analysten und Fachanwender erhalten Einblicke und Visualisierungen über Fragen in natürlicher Sprache. Datenbankadministratoren automatisieren Onboarding, Monitoring und Observability.

Was ist Conversational Analytics?

BigQuery Conversational Analytics ermöglicht es, Erkenntnisse aus multimodalen Lakehouse-Daten über Chat in natürlicher Sprache zu gewinnen, verankert in Entitäten, Beziehungen und Geschäftskennzahlen. Conversational Analytics in Datenbanken erlaubt die Interaktion mit Cloud SQL, Spanner und AlloyDB in natürlicher Sprache. Looker Conversational Analytics nutzt eine governte semantische Schicht für Fachbereiche.

Was ist das Data Agent Kit?

Das Data Agent Kit bündelt laut Google Cloud sichere Model-Context-Protocol-Tools (MCP), native IDE-Plugins und vorkodierte Data-Engineering- und Data-Science-Skills in einem offenen Open-Source-Paket. Über die Open-Source-MCP-Toolbox lassen sich Agenten sicher mit AlloyDB, BigQuery, Spanner, Cloud SQL, Knowledge Catalog und Apache Spark verbinden.

Hinweis: Alle Produktinformationen auf dieser Seite wurden sorgfältig zusammengestellt, sind jedoch ohne Gewähr und können veraltet oder unvollständig sein. Cloud-Services entwickeln sich schnell weiter — Funktionen, Preise, SLAs und Verfügbarkeit ändern sich laufend. Verbindliche und aktuelle Informationen finden Sie ausschließlich auf der offiziellen Produktseite von Google Cloud (offizielle Dokumentation). Diese Seite stellt kein Angebot von Google Cloud dar.

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