Google Cloud bringt Konversationsanalysen mit Datenkonnektoren zu Gemini

Zugriff auf Live-Unternehmensdaten in natürlicher Sprache

Data-Cloud-Konnektoren geben Geschäftsnutzern und Analysten laut Google Cloud die Möglichkeit, direkt aus ihrem Arbeitsbereich Fragen zu Unternehmensdaten zu stellen. Die Ergebnisse können laut dem Unternehmen in alltägliche Tools übernommen werden, etwa in ein Google Doc, einen E-Mail-Entwurf in Gmail oder eine Präsentation in Google Slides.

Gemini kann in der Preview eine Verbindung zu BigQuery sowie zu operativen Datenbanken wie Spanner, AlloyDB und Cloud SQL herstellen. Auch geschützte Daten aus Looker werden unterstützt, ebenfalls als Preview. Nutzer müssen nicht wissen, in welcher Tabelle oder welchem Projekt die relevanten Informationen liegen. So kann eine Frage zum Verkauf von Produkten für kaltes Wetter beispielsweise Datenbankkategorien wie Pullover, Mäntel und Jacken zugeordnet werden.

Die Funktion basiert auf Knowledge Catalog. Dieser sucht nach relevanten Daten, interpretiert Geschäftsbegriffe mithilfe technischer Metadaten, Geschäftsglossaren und semantischer Modelle und erzeugt sowie führt anschließend über den Konnektor eine SQL-Abfrage aus.

Berechtigungen bleiben an den Nutzer gebunden

Google Cloud zufolge werden Abfragen über die Konnektoren mit den Zugangsdaten des jeweiligen Endnutzers ausgeführt und berücksichtigen bestehende Berechtigungen auf Zeilen- und Spaltenebene. Mitarbeiter, die nicht auf Gehaltsdaten von Führungskräften oder geschützte Gesundheitsdaten zugreifen dürfen, können diese Informationen auch nicht über eine Eingabe in natürlicher Sprache abrufen.

Knowledge Catalog legt nur Metadaten offen, auf die der jeweilige Nutzer zugreifen darf. Außerdem stellt der Dienst ein Kontextpaket mit technischen Metadaten, Geschäftslogik, Tabellenbeziehungen und verifizierten Abfragen bereit. Laut Google Cloud soll dieser Kontext die Genauigkeit der Abfragen verbessern und zugleich Latenz sowie Tokenverbrauch reduzieren.

Der BigQuery-Konnektor erweitert Konversationsanalysen zudem auf das, was Google Cloud als grenzenloses Lakehouse bezeichnet. Er kann offene Tabellenformate wie Apache Iceberg, Delta Lake und Parquet sowie Cloud-übergreifende Datensätze in AWS oder Azure über BigQuery abfragen. Der Konnektor übernimmt die fein abgestuften Zugriffsrichtlinien von BigQuery und Knowledge Catalog.

Konnektoren und Datenagenten für unterschiedliche Aufgaben

Google Cloud unterscheidet direkte Konnektoren von Conversational-Analytics-Agenten. Konnektoren sind für explorative und Ad-hoc-Analysen gedacht. Datenteams können dagegen klar abgegrenzte und zertifizierte Agenten für gesteuerte, mehrstufige strategische Analysen erstellen. Diese Agenten lassen sich für BigQuery, Looker, Spanner, AlloyDB und Cloud SQL erstellen und zertifizieren. Anschließend können sie in Gemini veröffentlicht oder über eine API für Unternehmensanwendungen bereitgestellt werden.

Administratoren richten die Konnektoren in der Gemini-Administratorkonsole ein und erstellen dabei standardmäßige schreibgeschützte Verbindungen. Das System verwendet einen föderierten Abfragemodus. Die Daten werden also direkt am jeweiligen Speicherort abgefragt, statt in einen Gemini-Datenspeicher kopiert oder dort indiziert zu werden. Google Cloud zufolge bieten die eigenen Konnektoren gegenüber öffentlichen oder selbst verwalteten MCP-Servern zudem enginespezifische Fähigkeiten, eine geführte Einrichtung und verwaltete Authentifizierung.

Für Nutzer bedeutet die Ankündigung, dass Gemini zu einer direkten Schnittstelle für geschützte Unternehmensdaten werden kann, ohne dass Analysten jede Anfrage manuell bearbeiten müssen. Für Datenteams bietet die Kombination aus berechtigungsbewussten Konnektoren und zertifizierten Agenten laut Google Cloud getrennte Wege für flexible Erkundung und kontrollierte Berichterstattung.