BigQuery Data Agents: cosa sono e come parlare ai tuoi dati in linguaggio naturale

Di Daniele Forciniti

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I BigQuery Data Agents sono agenti di intelligenza artificiale di Google Cloud che capiscono i tuoi dati e il contesto della tua azienda, così puoi fare domande e ottenere analisi scrivendo in linguaggio naturale — come parleresti a un collega — invece che con il codice tecnico di solito necessario. Fanno parte della Conversational Analytics in BigQuery, che Google ha reso ufficialmente disponibile a tutti (in versione stabile) il 1° luglio 2026. In parole povere: non serve più saper scrivere query per interrogare i dati, basta chiedere.

Da oltre 10 anni lavoro con siti web, SEO e contenuti, e una parte importante del mestiere è leggere i dati: vendite, traffico, comportamento degli utenti. Il collo di bottiglia, da sempre, è che i dati stanno in un posto e le domande le fa chi non sa interrogarli. Questa novità di Google prova a togliere quel muro, ed è il motivo per cui vale la pena capirla bene. Qui ti spiego cosa sono davvero i Data Agents, come funzionano e — soprattutto — la parte che li rende più interessanti di un semplice chatbot.

Cos’è la Conversational Analytics in BigQuery

Partiamo dalle basi, senza dare niente per scontato. BigQuery è il “magazzino dati” di Google Cloud: il posto dove tante aziende conservano e analizzano enormi quantità di informazioni — ordini, clienti, transazioni, log di un sito. Finora, per tirarne fuori una risposta, qualcuno doveva scrivere una query in SQL, il linguaggio tecnico con cui si interrogano i database. Serve competenza, e questo crea una fila: chi ha le domande aspetta chi sa scrivere il codice.

La Conversational Analytics ribalta la cosa: fai la domanda in italiano (o in qualsiasi lingua), e un agente costruito sui modelli Gemini di Google la traduce in analisi, la esegue sui dati reali e ti restituisce numeri, tabelle e grafici. La capacità è integrata in BigQuery e disponibile subito, senza configurazioni. Se ti interessano gli strumenti AI di Google per lavorare con le informazioni, ne ho parlato anche a proposito di Gemini Notebook.

Come funzionano i BigQuery Data Agents

Un Data Agent non è un semplice traduttore da linguaggio umano a SQL. È qualcosa di più simile a un analista: Google dice che “pensa prima di rispondere”. In pratica scompone una domanda complessa in più passaggi, li esegue in sequenza e mette insieme il risultato — quello che si chiama ragionamento agentico, cioè a più tappe invece che una risposta secca.

La differenza vera, però, è il contesto di business. Un professionista dei dati può creare agenti specializzati, ancorati alle fonti esatte che contano — progetti, dataset, singole tabelle, viste — e dargli le istruzioni giuste: cosa significa “cliente attivo” nella tua azienda, quale metrica usare per il fatturato, quali regole seguire. Così l’agente non risponde a caso, ma come qualcuno che conosce davvero la tua attività.

La parte più interessante: dall’agente in BigQuery a Data Studio

Qui sta il punto che secondo me cambia le carte in tavola, e che va oltre il “chatti con i dati”. Puoi costruire l’agente dove i dati vivono, in BigQuery, e poi pubblicarlo e portarlo in Data Studio, lo strumento di Google con cui si creano i report e le dashboard che tutti in azienda guardano.

Tradotto: fino a ieri, per rispondere a una domanda nuova, bisognava costruire un nuovo grafico nella dashboard. Adesso l’esperienza conversazionale arriva direttamente a chi i dati li consuma — il responsabile marketing, il commerciale, il titolare — che può fare la sua domanda (“quali sono state le vendite per regione nell’ultimo trimestre?”) e ricevere la risposta senza chiamare nessuno. La dashboard smette di essere solo qualcosa da guardare e diventa qualcosa con cui conversare. Oltre a Data Studio, gli agenti si possono pubblicare anche su Gemini Enterprise o dentro un’applicazione tua, tramite la Conversational Analytics API.

Trasparenza: vedi l’SQL e le fonti dietro ogni risposta

Il dubbio legittimo, con l’AI sui dati, è sempre lo stesso: mi posso fidare del numero che mi dà? Google ha lavorato proprio su questo, ed è un punto che apprezzo.

Ragionamento visibile: puoi vedere i passaggi che l’agente ha fatto e l’esatta query SQL che ha generato prima di darti la risposta. Niente scatola nera.
Citazioni delle fonti: ogni risposta mostra le fonti precise da cui arriva, così puoi controllare da dove esce ogni dato.
Fondamenta sicure: tutto gira dentro BigQuery, con i suoi controlli di sicurezza e di governo dei dati già attivi.

Questa trasparenza è ciò che separa uno strumento professionale da un giocattolo: un conto è un chatbot che “spara” un numero, un altro è un agente che ti fa vedere come c’è arrivato.

Come si crea e si rende più preciso un agente

Creare un agente non richiede di scrivere codice, ma per farlo rispondere bene servono alcuni accorgimenti che Google mette a disposizione:

Query verificate: puoi fornire all’agente esempi di query già controllate, così impara il modo corretto di rispondere alle domande ricorrenti.
Istruzioni personalizzate: gli spieghi le regole e le definizioni della tua azienda, in modo che parli la tua lingua e non quella generica.
Open Knowledge Format: la documentazione e le “wiki” che il tuo team già mantiene possono diventare la base di conoscenza dell’agente, senza rifare tutto da zero.

È qui che il ruolo del professionista dei dati non sparisce, cambia: da chi scrive ogni singola query a chi allena e mette a punto l’agente perché risponda bene a tutti gli altri.

A chi serve davvero

Nel mio lavoro con SEO e siti, il valore lo vedo chiaro. Pensa a un e-commerce che tiene i dati di vendita e di traffico in BigQuery: con un agente, il titolare può chiedere “quali prodotti hanno venduto di più dopo l’ultima campagna?” e avere la risposta subito, senza aspettare che qualcuno prepari il report. Chi si occupa di marketing può incrociare vendite e canali senza saper scrivere una riga di SQL.

Detto con onestà, però, non è per tutti oggi. Serve avere i dati già dentro BigQuery, quindi è pensato per aziende che usano l’ecosistema Google Cloud, non per la piccola attività con i dati sparsi tra fogli Excel. E resta il consiglio di sempre: l’agente dà la risposta, ma la domanda giusta — e il senso critico per capire se quel numero ha senso — restano umani. Se lavori con i dati in ottica di crescita e posizionamento, è un tema che tocco anche nella consulenza SEO e GEO.

Come iniziare a provarlo

Se hai già dati in BigQuery, le capacità conversazionali sono integrate e attive: puoi iniziare a fare domande dall’interfaccia di BigQuery Studio senza installare nulla. Per costruire un agente specializzato e portarlo in Data Studio, Google ha pubblicato guide ufficiali passo-passo (le trovi nelle fonti qui sotto). Il consiglio pratico è partire da un caso reale e semplice — una domanda che ti fanno spesso — e affinare l’agente da lì, invece di provare a coprire tutto subito.

Domande frequenti

Cosa sono i BigQuery Data Agents?
Sono agenti di intelligenza artificiale di Google Cloud che capiscono i tuoi dati e il contesto della tua azienda, permettendoti di interrogarli in linguaggio naturale invece che con il codice SQL. Fanno parte della Conversational Analytics in BigQuery, disponibile per tutti dal 1° luglio 2026.

Serve saper scrivere codice o SQL per usarli?
No, per fare domande basta scrivere in linguaggio naturale. Serve invece qualche competenza tecnica per creare e affinare un agente specializzato — definire le istruzioni, le query verificate e le fonti — ma non per usarlo una volta pronto.

Che differenza c’è con un normale chatbot AI?
Un Data Agent lavora sui tuoi dati reali dentro BigQuery, non su conoscenze generiche. Ragiona a più passaggi, mostra l’SQL che genera e le fonti dietro ogni risposta, ed è ancorato al contesto della tua azienda. È un analista, non un assistente generico.

Posso portare l’agente dentro le dashboard?
Sì. Puoi costruire l’agente in BigQuery e pubblicarlo in Data Studio, lo strumento di report di Google, così chi consuma i dati può fargli domande direttamente. Si può pubblicare anche su Gemini Enterprise o in un’applicazione propria tramite la Conversational Analytics API.

Ci si può fidare delle risposte?
Google punta molto sulla trasparenza: l’agente mostra il ragionamento passo-passo, l’esatta query SQL usata e le citazioni delle fonti di ogni dato. Tutto gira dentro BigQuery, con i suoi controlli di sicurezza. Resta comunque buona pratica verificare i risultati sulle decisioni importanti.

Serve un abbonamento particolare?
Le funzioni conversazionali sono integrate in BigQuery e disponibili subito per chi già lo usa. Per i dettagli su costi e piani conviene consultare la documentazione ufficiale di Google Cloud, perché dipendono dall’uso che se ne fa e dal proprio account.

Fonti

Daniele Forciniti

Sono Daniele Forciniti, un esperto di web design e SEO con oltre 10 anni di esperienza e diverse certificazioni professionali. Mi specializzo in HTML e CSS, utilizzo CMS come WordPress. Sono il maggior esperto in Italia di WIX e WIX Studio, mi occupo anche di SEO posizionamento web nei motori di ricerca e digital marketing. Sono appassionato del mio lavoro e continuo ad aggiornare le mie competenze per fornire soluzioni innovative e di alta qualità ai miei clienti.