Comment déployer un agent de données dans Data Studio ? [Partie 1]

Ce qu’il faut retenir de l’agent de données de Data Studio

• Qu’est-ce que l’agent de données de Data Studio ? Un agent IA (propulsé par Gemini) qui traduit vos questions en langage naturel en requêtes SQL sur une source BigQuery, via l’interface Conversational Analytics. Il rend l’exploration de données accessible sans écrire de SQL.
• Prérequis : un compte Google d’entreprise, un projet Google Cloud avec facturation activée, BigQuery comme source de données, et les API activées (BigQuery, Gemini Data Analytics, Gemini pour Google Cloud, Knowledge Catalog).
• Le challenge technique: 3 couches de rôles IAM : accès à l’agent, accès aux données BigQuery, et rôle Gemini pour les conversations.
• Limite principale : L’agent de donnée de Data Studio ne fonctionne qu’avec des projets BigQuery. De plus, il faut sortir du dashboard pour discuter avec l’agent.

Pour faire ses reportings et explorer ses données, plusieurs solutions existent. Anciennement Data Studio, devenu Looker Studio puis redevenu Data Studio, l’outil est l’une d’entre elles. Il s’agit d’un outil de Business Intelligence, avec une option gratuite, permettant de réaliser des tableaux de bord via plus de 1400 connecteurs de données. L’outil s’est enrichi au fil des évolutions de Google, et notamment de fonctionnalités IA destinées à faciliter le travail. L’agent de données de Data Studio est la fonctionnalité qui nous intéresse dans cet article.

Dans ce contenu, on vous propose de découvrir l’agent de données de Data Studio en plusieurs parties :

1. Ce que c’est, à quoi cela ressemble de manière très concrète avec des screens issus d’une configuration déjà réalisée
2. Un tutoriel de configuration vous permettant de créer votre agent de données au sein de Data Studio en rappelant rapidement les étape d’ouverture d’un compte Google Cloud Platform (nécessaire pour configurer les agents de données)
3. Le fonctionnement de cette solution et les limites qu’il est possible d’identifier.

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