BigQuery KI-Mitarbeiter
Ein KI-Mitarbeiter von Superkind, der sich mit BigQuery verbindet, Daten abfragt, Auswertungen erstellt und Tabellen für dich pflegt. Du schreibst ihm in Teams oder Outlook, er arbeitet direkt in BigQuery und meldet sich mit dem Ergebnis zurück. Vor sensiblen Aktionen wartet er auf deine Freigabe.
- Hosting in der EU
- AVV nach DSGVO
- Sofort startbereit
- Arbeitet in Teams, Slack und mehr
Was ist ein BigQuery-KI-Mitarbeiter?
Ein BigQuery-KI-Mitarbeiter ist eine KI, die sich mit eurem BigQuery-Konto verbindet und dort Arbeit erledigt. Er beantwortet nicht nur Fragen zu Daten, er führt die Aktionen aus: Datensätze prüfen, SQL-Abfragen starten, Tabellen auswerten und Ergebnisse bereitstellen. Superkind baut diesen KI-Mitarbeiter mit eurem Firmenwissen und liefert das fertige Ergebnis dorthin, wo euer Team arbeitet.
Anders als bei Workflow-Tools wie Zapier oder Make gibt es nichts zu konfigurieren. Keine Trigger, keine Zaps, keine Pflege. Du beschreibst das Ergebnis in normalem Deutsch, der KI-Mitarbeiter wählt die passenden BigQuery-Aktionen, verbindet sie mit euren anderen Systemen und holt sich vor sensiblen Änderungen deine Freigabe.
BigQuery ist das serverlose Data Warehouse von Google Cloud für skalierbare SQL-Abfragen, Analysen und zentrale Unternehmensdaten.
Du fragst in Teams
Beschreib in normalem Deutsch, welche Daten oder Auswertung du brauchst.
Superkind wählt die Aktionen
Sucht aus den BigQuery-Aktionen die passenden aus und verkettet sie.
Superkind arbeitet in BigQuery
Prüft Datensätze, startet Abfragen und erstellt Tabellen. Eure echten Daten.
Superkind meldet zurück
Liefert die fertige Auswertung in Teams oder Outlook ab.
Was kannst du Superkind in BigQuery bitten?
Nachrichten, die du wirklich schreiben würdest. Eine kopieren, eure Details einsetzen, den Rest macht Superkind.
“Frag die Bestellungen von gestern in BigQuery ab und liefere mir Umsatz und Stückzahl als Tabelle.”
du, an @Superkind“Erstelle aus dem Datensatz marketing_events eine Auswertung der Kampagnen nach Kanal, Kosten und Conversion Rate.”
du, an @Superkind“Korrigiere nach meiner Freigabe die fehlenden Länderwerte in der Tabelle customers anhand der CRM-Daten.”
du, an @Superkind“Melde dich hier, sobald der Tagesumsatz in BigQuery mehr als 20 Prozent vom Monatsmittel abweicht.”
du, an @SuperkindWie arbeitet Superkind mit BigQuery?
- Native Integrationen und Connectoren für über 1.000 Tools
1Systeme verbinden
BigQuery wird sicher mit eurem Projekt verbunden. Dazu kommen Teams und die Systeme, in denen eure Quelldaten liegen. Superkind übernimmt die Verbindung zu BigQuery. Danach ist der KI-Mitarbeiter direkt in Teams erreichbar.
@Superkind werte bitte die gestrigen Bestellungen in BigQuery aus und speichere die Ausreißer in einer neuen Tabelle.
Bin dran. Ich prüfe die Bestelltabelle in BigQuery und bereite die Ausreißer vor.
2Sag Superkind, was du brauchst
Schreib deinem KI-Mitarbeiter in Teams wie einem Kollegen. Nenne die gewünschte Auswertung und den passenden BigQuery-Datensatz. Superkind übersetzt deine Anfrage in die nötigen BigQuery-Aktionen. Unklare Angaben klärt er direkt in Teams.
- 3 Ausreißer in BigQuery gefunden
- Bestellabfrage erfolgreich abgeschlossen
- Tabelle order_outliers vorbereitet
Tabelle order_outliersWartet auf deine FreigabeBigQuery-Tabelle jetzt erstellen?3Superkind arbeitet, du gibst frei
Superkind führt die Abfrage in BigQuery aus und liefert das Ergebnis in Teams. Änderungen an BigQuery-Tabellen warten auf deine Freigabe. Du siehst vorab, was geändert werden soll. Jeder Schritt bleibt in Teams nachvollziehbar.
Was kann Superkind in BigQuery tun?
Frag in normalem Deutsch aus Teams oder Outlook. Superkind wählt die passenden BigQuery-Aktionen, erledigt die Arbeit und meldet zurück. Keine Workflows bauen.
Projekte auflisten
Listet verfügbare Google Cloud Projekte mit Projekt-ID und Anzeigename.
Projekt prüfen
Zeigt Metadaten und BigQuery-Einstellungen eines Google Cloud Projekts.
Dienstkonto prüfen
Prüft, mit welchem Dienstkonto und welchen BigQuery-Rollen eine Verbindung arbeitet.
Reservierungen abrufen
Zeigt BigQuery-Reservierungen, Zuweisungen und verfügbare Slots eines Projekts.
Datensätze auflisten
Listet BigQuery-Datensätze eines Projekts mit Standort und Kennzeichnung.
Datensatz abrufen
Liest Metadaten, Standort, Ablaufzeit und Labels eines BigQuery-Datensatzes.
Datensatz erstellen
Erstellt einen BigQuery-Datensatz mit Standort, Ablaufzeit und Labels.
Datensatz löschen
Löscht einen BigQuery-Datensatz und auf Wunsch seine enthaltenen Tabellen.
Tabellen auflisten
Listet Tabellen und Views eines BigQuery-Datensatzes mit Typ und Erstellungszeit.
Tabellenschema abrufen
Liest Spalten, Datentypen, Modi und Beschreibungen aus einem BigQuery-Tabellenschema.
Tabellendetails abrufen
Zeigt Metadaten, Partitionierung, Clusterung und Zeilenanzahl einer BigQuery-Tabelle.
Tabelle erstellen
Erstellt eine BigQuery-Tabelle mit definiertem Schema, Partitionierung und Ablaufzeit.
Zeilen einfügen
Fügt neue JSON-Zeilen per Streaming Insert in eine BigQuery-Tabelle ein.
Tabelle löschen
Löscht eine BigQuery-Tabelle oder View dauerhaft aus einem Datensatz.
SQL-Abfrage ausführen
Führt eine Standard-SQL-Abfrage in BigQuery aus und liefert die Ergebniszeilen.
Abfrage validieren
Prüft eine BigQuery-Abfrage per Dry Run auf Syntax und geschätzte Bytes.
Abfrage erklären
Erklärt BigQuery-SQL, Filter, Joins und Aggregationen in einfacher Sprache.
Auswertung erstellen
Berechnet Kennzahlen aus BigQuery-Tabellen und bereitet sie als verständliche Tabelle auf.
Zeilen korrigieren
Aktualisiert ausgewählte BigQuery-Zeilen mit einer geprüften DML-Abfrage.
Jobs auflisten
Listet BigQuery-Jobs mit Typ, Status, Nutzer und Erstellungszeit.
Jobstatus abrufen
Prüft Status, Fehler und Laufzeit eines BigQuery-Jobs.
Jobfehler analysieren
Untersucht Fehlermeldungen eines BigQuery-Jobs und nennt die wahrscheinliche Ursache.
Routinen auflisten
Listet gespeicherte BigQuery-Routinen wie Funktionen und Prozeduren eines Datensatzes.
Modelle auflisten
Listet BigQuery-ML-Modelle eines Datensatzes mit Modelltyp und Erstellungszeit.
Zugriffe prüfen
Zeigt IAM-Rollen und Datensatzberechtigungen für ein BigQuery-Projekt.
Audit-Logs auswerten
Analysiert BigQuery-Audit-Logs nach Nutzern, Abfragen und auffälligen Zugriffen.
Superkind nutzt BigQuery zusammen mit euren anderen Systemen
Bitte um Ergebnisse, die mehrere Tools betreffen. Der KI-Mitarbeiter verbindet Daten aus BigQuery mit Teams, Outlook, GitHub, Jira, Slack oder Linear und liefert eine fertige Auswertung.
Superkind KI-Mitarbeiter, die mit BigQuery arbeiten
Jede Rolle bringt ihr Fachwissen mit und nutzt BigQuery als eines ihrer Werkzeuge.
Unternehmen, die mit Superkind arbeiten
Häufig gestellte Fragen
Alles, was du über deinen KI-Mitarbeiter für BigQuery wissen musst.
Ja. BigQuery ist eine der Integrationen, die Superkind über einen verwalteten Connector anbindet. Nach der Verbindung kann dein Team den KI-Mitarbeiter aus Microsoft Teams oder Outlook heraus mit Daten arbeiten lassen. Kein Workflow-Builder, kein Code. Der KI-Mitarbeiter erhält nur Zugriff auf die Projekte, Datensätze und Aktionen, die ihr für seine Aufgaben freigebt.
Ein Admin verbindet das passende Google Cloud Projekt und bestätigt die erforderlichen BigQuery-Berechtigungen. Dabei legt ihr fest, auf welche Datensätze und Tabellen der KI-Mitarbeiter zugreifen darf. Wir richten die Verbindung gemeinsam mit euch ein, prüfen sie mit einer sicheren Testabfrage und machen Superkind anschließend in Teams oder Outlook für das Team verfügbar.
Er kann Projekte, Datensätze und Tabellen auflisten, Tabellenschemas lesen, Standard-SQL-Abfragen ausführen, Auswertungen erstellen und Jobs prüfen. Nach Freigabe kann er außerdem Datensätze oder Tabellen erstellen, Zeilen einfügen und geprüfte Datenkorrekturen ausführen. Welche BigQuery-Aktionen euer Team konkret braucht, legen wir gemeinsam für den jeweiligen Use Case fest.
Nein. Bei Zapier oder Make baust du Trigger und einzelne Schritte und pflegst sie, wenn sich eine Tabelle oder Anforderung ändert. Beim KI-Mitarbeiter beschreibst du das gewünschte Ergebnis in normalem Deutsch. Superkind wählt die passenden BigQuery-Aktionen selbst, verbindet sie bei Bedarf mit Teams, Outlook oder anderen Systemen und fragt nach, wenn Angaben fehlen.
Nur mit deiner Freigabe. Lesende Abfragen, Schemaanalysen und Auswertungen kann Superkind selbstständig erledigen. Änderungen an Produktionsdaten, neue Tabellen, DML-Abfragen und Löschvorgänge warten auf ein ausdrückliches Ja einer verantwortlichen Person in Teams. Euer Team bestimmt, welche BigQuery-Aktionen als sensibel gelten und wer sie freigeben darf.
Superkind wird in der EU gehostet und wir schließen einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach DSGVO. Der KI-Mitarbeiter arbeitet mit minimalen BigQuery-Berechtigungen, die auf erforderliche Projekte und Datensätze begrenzt sind. Eure Daten werden nicht zum Training verwendet. Abfragen, Freigaben und ausgeführte Aktionen werden protokolliert, damit Zugriffe und Änderungen für euer Team nachvollziehbar bleiben.
BigQuery wird nutzungsabhängig nach verarbeiteten Daten oder über Kapazitätsmodelle berechnet, nicht als einfacher Preis pro Nutzer. Zapier startet ab etwa 20 Euro pro Monat, Make ab etwa 10 Euro pro Monat, jeweils plus Einrichtungszeit und laufende Pflege. Superkind wird pro Use Case bepreist, ein Bruchteil einer Vollzeitstelle. Die BigQuery-Nutzung kommt separat hinzu.