Google 在 BigQuery 中推出对话式分析预览版，用户可在 BigQuery Studio 中使用自然语言提问，系统将自动生成并执行 SQL，返回解读、查询结果与图表。Google 表示，该功能可缩短用户等待数据团队响应的时间，使提问到获取答案的流程更加直接。

Google 此前已在 Looker 中提供对话式分析能力，并将基于 Gemini 模型的推理与查询生成能力引入 BigQuery 环境。官方强调，该功能不仅是聊天界面，还能结合数据表结构、元数据和自定义指令生成 SQL，避免在缺乏上下文时用通用假设强行匹配字段与指标口径。

BigQuery 的对话式分析允许用户将验证查询和自定义函数（UDF）纳入数据代理的知识来源，使回答更贴近企业现有的计算逻辑，提升答案的实用性。系统还会展示生成的 SQL 与推理依据，并将大量数据的分析结果整理为摘要，供用户核对与追溯。

BigQuery Studio 的对话响应可同时提供文字说明、生成的 SQL 代码以及图表等可视化内容，并附上本次对话所使用的数据代理与数据来源等元数据。官方示例显示，对话可触发 BigQuery ML 的 AI.FORECAST 和 AI.DETECT_ANOMALIES 等函数，通过更自然的语句完成趋势预测或异常检测，并支持对 PDF 等文档内容进行提问。

在安全与治理方面，用户仅能访问其被授权查看的数据，每次查询都会留下记录以供审计。企业可通过 IAM 角色与权限管理对话式分析的相关操作，确保自然语言查询仍处于既有的权限框架内。Google 同时提醒，作为早期技术，系统可能生成看似合理但不正确的输出，建议使用前仍需人工验证。