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多模态数据分析实用指南
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原文英文，约2100词，阅读约需8分钟。
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内容提要
BigQuery引入ObjectRef，解决结构化与非结构化数据分析问题。ObjectRef指向Google Cloud Storage中的非结构化数据，支持多模态数据集的创建与查询。用户可通过Python和SQL高效分析数据，打破数据孤岛，实现全面洞察。
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关键要点
- BigQuery引入ObjectRef，解决结构化与非结构化数据分析问题。
- ObjectRef是指向Google Cloud Storage中非结构化数据的特殊STRUCT数据类型。
- ObjectRef包含多个关键字段，如uri、authorizer、version和details。
- 用户可以通过SQL创建多模态表，包含ObjectRef列。
- 可以使用OBJ.MAKE_REF()函数程序化构建ObjectRefs。
- ObjectRef与BigQuery的安全特性集成，支持对多模态数据的治理。
- 支持列级和行级安全，允许管理员控制用户访问权限。
- AI.GENERATE_TABLE函数可用于生成新的结构化表，进行数据丰富化。
- BigQuery DataFrames提供了与Python的集成，支持大规模数据分析。
- 可以创建包含blob列的多模态DataFrame，直接对非结构化数据进行AI驱动分析。
- bigframes库提供了多种工具，支持对非结构化数据的处理和分析。
- 多模态表和DataFrame的引入改变了组织的数据分析方式，打破了数据孤岛。
❓
延伸问答
什么是ObjectRef，它的作用是什么？
ObjectRef是一种特殊的STRUCT数据类型，指向Google Cloud Storage中的非结构化数据，旨在统一结构化与非结构化数据的分析。
如何在BigQuery中创建多模态表？
可以通过SQL定义ObjectRef列来创建多模态表，或将其添加到现有表中，以便将结构化数据与非结构化数据结合。
BigQuery如何确保多模态数据的安全性？
BigQuery通过ObjectRef的authorizer字段集成安全特性，允许管理员控制用户对多模态数据的访问权限，包括列级和行级安全。
如何使用Python进行多模态数据分析？
可以使用BigQuery DataFrames库，它提供类似pandas的API，允许在不将数据加载到本地内存的情况下与BigQuery中的数据进行交互。
AI.GENERATE_TABLE函数的用途是什么？
AI.GENERATE_TABLE函数用于通过生成AI模型对多模态数据进行处理，生成新的结构化表以进行数据丰富化。
BigQuery DataFrames如何处理非结构化数据？
BigQuery DataFrames允许创建包含blob列的多模态DataFrame，直接对非结构化数据进行AI驱动分析，支持大规模数据处理。
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