现在，我们要宣布 Data QnA —— 一种用于 BigQuery 数据分析的自然语言接口，现在处在Alpha 私测阶段。Data QnA 有助于使您的业务用户通过自然语言问题获得分析查询的答案，且不会给商业智能 (BI) 团队造成负担。这意味着销售经理之类的业务用户只需提出与其公司数据集相关的问题，就能够以同样的方式获得反馈结果。

我们创建 Data QnA 的目的是使非技术用户能够通过自然语言理解技术更轻松地获取所需要的数据洞察 —— 同时维护企业的治理和安全控制。Data QnA 基于 Google Research 开发的 Analyza 系统。Analyza 使用语义解析以分析和探索数据使用对话，例如，进行实体和意图识别，然后与基础业务数据集对应。Data QnA 使任何人都能以对话方式分析存储在 BigQuery 和联合数据源中数 PB 的数据。Data QnA 可以嵌入到用户的工作工具中，包括聊天机器人 (Chatbot)、电子表格、BI 平台（例如，Looker）以及自定义 UI。作为这次 alpha 私测的一部分，我们将以英语提供支持，并且期待与我们的客户合作确定区域本地化需求。

在大部分企业中，当业务用户需要数据时，他们会向 BI 团队申请仪表盘或报告，这可能需要数天甚至数周的时间才能得到已经超负荷的团队的响应。当用户获得那些问题的答案时，他们往往无法得到下一个问题的答案，因为这需要另一份报告。使用户能够根据需要自助访问分析功能且无需具备深入的技术知识可显著提升生产力和业务结果。借助 Data QnA，您能够将 BigQuery 数据“摆在”用户面前 —— 就在他们的业务工作流环境中。

ESG 高级分析师 Mike Leone 指出：“利用 Data QnA，在为非技术用户实现数据洞察民主化方面，Google Cloud 发挥着长期的作用。这种自助模式不仅会加快企业的创新和数字化转型步伐，而且还有助于通过节省宝贵的时间和提高 BI 团队的生产率来优化间接成本。”

正如 Veolia 数据和机器人经理 Fabrice Nico 所言：“Veolia 以往要花数周时间来响应我们业务合作伙伴的特别分析请求。这减少了我们可以用于更高价值活动的时间。我们的 BI 团队启用了通过以自然语言提出问题来自助访问 BigQuery 数据的功能。通过 Sheets 和聊天机器人，这一 Google 服务为我们节省了大量时间，并且使我们的业务合作伙伴能够通过基于自然语言的分析来更快地执行任务。”

Data QnA 工作原理

Data QnA 为业务用户启用对 BigQuery 数据以及来自 Cloud Storage、Bigtable、Cloud SQL 或者 Google Drive 的联合数据的自助分析。用户可以提出自由格式文本问题，例如：“上个月 xyz 产品的增长情况如何？”并且以交互方式获得答案。Data QnA 通过 Google Sheets 和 BigQuery UI 原生可用。Data QnA API 可被用于将其嵌入其他接口。此外，您还可以将 Data QnA 集成到使用 Google Dialogflow 构建的体验中。Data QnA 执行所有客户定义的基础数据访问策略，自动将数据访问限制到正确的用户。

我们已经得到客户、分析师和合作伙伴对 Data QnA 优势的反馈，包括自助分析、提高 BI 团队生产率以及为业务用户和 IT 团队节省时间。

Data QnA 允许用户提出自由格式文本分析问题，在用户输入问题时使用自动建议的实体。然后，通过答案返回英文解释和 SQL 查询。如果问题含糊不清，将返回“您的意思是”(Did-you-mean) 澄清提示。使用 BigQuery Web UI 时，Data QnA 还允许数据分析人员使用自然语言问题提出 SQL 查询。

此外，Data QnA 还有一个面向数据所有者或管理员的管理界面，通过该界面可为基础数据定义业务术语，允许业务用户使用其所理解的语言 —— 最初只有英语，后续根据需求将增添更多语种。该界面还报告用户提出的问题以及答案和 SQL 查询，使数据所有者能够为其用户改进服务。

Data QnA 入门

Data QnA 为 BigQuery 客户免费提供。所有基本查询和存储均按客户的 BigQuery 成本收费。在 Sheets 中进行访问是通过其 Connected Sheets 功能，该功能包含在 G Suite Enterprise、G Suite Enterprise for Education 以及 G Suite Enterprise Essentials 中，Data QnA 也免费包含。Data QnA 在美国和欧盟适用于 BigQuery 数据，后续将支持更多地区。

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连接 BigQuery 和 Google Sheets 以帮助进行大量数据分析

与下列 Google Cloud 合作伙伴合作可以作为您的起点：Accenture、Deloitte、EPAM、Maven Wave（Atos 附属公司）、SADA 和 Wipro。

Accenture 美国西部应用智能主管 Arnab Charkaborty 指出：“我们渴望将 Data QnA 应用于我们的客户，以帮助其加快自助分析举措。Data QnA 在我们客户日常使用的所有业务应用程序与其在 BigQuery 的数据之间有效地“架起了一座桥梁”，因此，任何人 —— 无论其数据素养水平如何 —— 都能以自然语言提出问题且无需离开该环境。这是最好的数据民主化！”

创作场景

向 BigQuery 提问并通过 Data QnA 获得即时答案