BigQuery Data Canvas 是什麼？如何與 Looker Studio 整合進行對話式資料分析

在傳統 BI 流程中，企業往往需要手動撰寫複雜的 SQL，先在 BigQuery 中完成資料查詢，然後再將結果匯出到報表工具進行視覺化，才能取得深入洞察資料。如今，Google Cloud 推出了 BigQuery Data Canvas（Gemini in BigQuery 功能）與 Looker Studio 的「對話式分析（Conversational Analytics）」，讓具備基本SQL能力的資料分析師和工程師，能夠使用自然語言在同一介面內完成搜尋、串接、查詢與視覺化，更輕鬆地實現資料分析。

一、BigQuery Data Canvas

BigQuery Data Canvas 透過自然語言提示與有向無環圖 (Directed Acyclic Graph, DAG) 圖形化介面，結合 Gemini AI ，讓資料分析師與資料工程師能在同一平台中快速完成資料資產搜尋、透夠自然語言轉換成SQL 查詢、視覺化與自動化洞察，讓使用者在同一個圖形化工作區中，以圖形化流程的方式，直觀地編排、調整分析流程，全程都在BigQuery 平台上操作，加速「從資料到洞察」的流程。

重點功能

1. DAG 視覺化流程

Data Canvas 以節點 (Node) 的方式呈現分析步驟，每個節點都代表一段 SQL 查詢、資料轉換或視覺化動作。如此一來，使用者能一眼掌握整體流程，並輕鬆對單一節點進行編輯或調整。

2. 自然語言轉 SQL

結合 Gemini in BigQuery 的自然語言理解能力，使用者只需在介面輸入「分析過去 30 天銷售趨勢並依產品分類」等描述性語句，即可自動產生相對應的 SQL 查詢，大幅降低手動撰寫與除錯的時間。

3. 即時圖表與資料預覽

使用者在每個查詢節點點擊「Run」按鈕，可立即看到執行結果與自動生成的長條圖、折線圖等多種常用圖表，並且可自訂欄位與篩選條件，方便快速檢視資料洞察。

更多資訊請參考官方文件。

BigQuery Data Canvas 實作步驟

1. 點擊 Data Canvas
進入 BigQuery Console，點選「Data Canvas」進入畫布。

2. 搜尋並加入資料表
點擊「Search for Data」，輸入關鍵字（如 coffee_on_wheel），勾選所有需要的 tables，按「Join」或「Add to canvas」。

*此範例的資料來源為Cloud Skill Boost 上的 Lab : Use Data Canvas to Visualize and Design Queries

3. 自動整合資料
在畫布上方按「Join」，系統自動偵測關聯欄位並生成。

若要調整 SQL 指令，可直接輸入自然語言指令。例如在 Prompt 欄位輸入「Join all data resources」，系統便會產生相對應的SQL 語法。

4. 要針對整理好的資料進行進一步查詢，請按「Query these result」

Prompt 欄位輸入：Calculate the total revenue for all menu items in 2024

5. 建立並匯出圖表

查詢完成後，點擊「Visualize」→ 選擇 bar chart 或 line chart 繪製圖表。

Looker Studio 對話式分析（Conversational Analytics）

現在的商業智慧系統 (Business Intelligence)不僅提供圖表與儀表板，更致力於降低操作門檻，幫助使用者快速獲取洞察。Google 推出了 Looker Studio 的對話式分析 (Conversational Analytics) 功能，讓您可以透過自然語言查詢即時獲得資料回應。使用者只需輸入自然語言，例如「去年第四季各產品線營收排行」或「本月網站訪問人次趨勢」，系統便會即時解析，並呈現相應的過濾條件與圖表。

更多資訊請參考官方文件。

實作步驟

重要資訊：本文發佈時間此功能是 Preview 階段，此外目前僅有 Looker Studio Pro 版本才可以使用此功能。

1. 啟用 Conversational Analytics

按「 Conversational Analytics」按鈕。

2. 連結資料來源

進入 Conversational Analytics 畫面，連接 BigQuery 或其他資料來源。

*備註：以下範例採用 Airbnb 公開資料

3. 透過自然語言輸入 Prompt 來探索各種可能

例如，在 Prompt 欄位輸入「Fine me a good room in 中山區, 2 bedrooms, rating over 4」，即可查詢到符合條件的房間資訊。
Conversational Analytics 會將自然語言轉換成對應 SQL 語法，將結果顯示在對話。

4. 將所取得的資料自動生成生成圖表

在 Prompt 欄位輸入：Please tell the average room price for each district，即可找到不同區域的平均房價。