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Les outils
Balises de gouvernance des données dans BigQuery
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BigQuery propose des balises de gouvernance des données qui permettent de renforcer la sécurité au niveau des colonnes et le masquage des données. Ces balises sont un type de balise Resource Manager que vous pouvez attacher aux colonnes sensibles et utiliser dans les politiques de données BigQuery pour accorder un accès conditionnel à vos utilisateurs. Cette fonctionnalité est actuellement en phase de prévisualisation.
Analyse conversationnelle : AI.AGG et conformité HIPAA dans BigQuery
L'analyse conversationnelle prend désormais en charge la fonction AI.AGG dans BigQuery, actuellement en phase de prévisualisation. De plus, dans le cadre de Gemini dans BigQuery, l'analyse conversationnelle prend désormais en charge la conformité HIPAA.
Extension Data Agent Kit pour BigQuery: fonctionnalités et mises à jour
L'extension Data Agent Kit permet d'interagir directement avec les ressources BigQuery dans votre environnement d'agent, notamment pour parcourir des ensembles de données, gérer des pipelines, exécuter des requêtes et effectuer d'autres tâches BigQuery dans votre IDE préféré. La fonctionnalité de recherche hybride a été temporairement désactivée, mais sera rétablie prochainement. De plus, le service de transfert de données BigQuery permet désormais de transférer des métadonnées depuis des sources de données telles que PostgreSQL et Microsoft SQL Server vers Knowledge Catalog.
Nouvelle fonctionnalité et mise à jour dans GoogleSQL
Une nouvelle fonctionnalité de "multi-level aggregation" est désormais disponible dans GoogleSQL, permettant l'utilisation d'une fonction d'agrégation comme argument pour une autre fonction d'agrégation. Cette fonctionnalité est actuellement en phase de prévisualisation. De plus, une version mise à jour du pilote ODBC Simba pour BigQuery est désormais disponible.
Désactivation temporaire du rapport AdInsightsMMM pour les transferts de données depuis Facebook Ads
La mise à jour concerne la désactivation temporaire du rapport AdInsightsMMM pour les transferts de données depuis Facebook Ads en raison de changements de schéma dans l'API Facebook Ads. Les transferts existants incluant ce rapport continueront de s'exécuter, mais sans les données du rapport AdInsightsMMM. Pour plus d'informations, consultez la page du 6 juillet 2026 sur les changements de transfert.
Modèles TimesFM pré-entraînés disponibles dans Connected Sheets
Vous pouvez désormais utiliser des modèles TimesFM pré-entraînés dans BigQuery ML directement depuis Connected Sheets. Ces modèles vous permettent de créer des prévisions et de détecter des anomalies dans vos données en utilisant les fonctions AI.FORECAST et AI.DETECT_ANOMALIES. Cette fonctionnalité est désormais généralement disponible (GA).
Génération d'incorporation autonome sur Google BigQuery
La fonctionnalité de génération d'incorporation autonome est désormais disponible en général sur Google BigQuery. Elle permet de maintenir une colonne d'incorporations sur une table en fonction d'une colonne source, et de générer ou mettre à jour automatiquement la colonne d'incorporation lorsque des données sont ajoutées ou modifiées dans la colonne source. Cette fonctionnalité peut être activée sur de nouvelles ou existantes tables en utilisant les instructions CREATE TABLE ou ALTER TABLE.
Déplacement du comportement de l'explorateur de table
À partir de juillet 2026, le comportement de l'explorateur de table sera déplacé vers le panneau de référence. Pour plus d'informations, consultez Table Explorer sur https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/table-explorer.
Intégration Gemini Code Assist et optimisation BigQuery
L'update présente l'intégration de Gemini Code Assist dans BigQuery pour aider à résoudre les problèmes de performance, la possibilité de redimensionner les colonnes dans BigQuery Studio, la désactivation temporaire de la configuration des quotas de jetons quotidiens pour les fonctions d'IA générative, et l'utilisation de Gemini Cloud Assist pour analyser les requêtes SQL et recevoir des recommandations d'optimisation des performances.
Fonctions BigQuery AI : ObjectRef en entrée directe
Les fonctions BigQuery AI peuvent désormais utiliser les valeurs ObjectRef directement en entrée, sans avoir besoin d'appeler la fonction OBJ.GET_ACCESS_URL. Cette fonctionnalité est désormais généralement disponible (GA).
Nouvelles fonctions d'agrégation dans BigQuery
BigQuery continuous queries supportent désormais les fonctions d'agrégation suivantes : ARRAY_AGG et STRING_AGG. Ces fonctions sont actuellement en phase de prévisualisation.
Regroupement des sources pour une analyse simplifiée
L'update introduit le regroupement des sources, une nouvelle dimension qui consolide les valeurs des plateformes en ligne courantes telles que Facebook, Instagram et TikTok. Cela simplifie l'analyse des performances et de l'attribution en fournissant une seule valeur pour chaque source. Les annonceurs pourront mieux analyser et optimiser leurs performances cross-canal, standardiser leurs rapports, se préparer pour l'IA et réviser les données rétroactivement. De plus, les filtres de nom d'hôte permettent d'exclure des événements basés sur des domaines non approuvés, garantissant une analyse précise des données collectées.
Optimisation des performances publicitaires grâce au regroupement des sources
L'ajout du regroupement des sources est une nouvelle dimension qui consolide les valeurs des sources pour les plateformes en ligne courantes - Facebook, Instagram et TikTok. Cette mise à jour permet aux annonceurs d'analyser et d'optimiser plus efficacement leurs performances cross-canal, de standardiser les rapports et de se préparer pour l'IA. Elle simplifie également le reporting cross-canal dans la section publicitaire, en regroupant automatiquement les valeurs de source disparates en catégories propres. Enfin, elle offre la possibilité d'examiner rétroactivement les données pour optimiser les campagnes publicitaires.
Nouvelles fonctionnalités pour BigQuery
Cette mise à jour introduit de nouvelles fonctionnalités pour BigQuery, telles que l'utilisation de contraintes personnalisées avec la Politique d'Organisation, la planification de requêtes avec Gemini Cloud Assist, la gestion des coûts liés aux fonctions d'IA générative, l'analyse de la lignée des données avec Gemini Cloud Assist, les politiques de refus IAM pour BigQuery, et le pilote JDBC Java pour BigQuery. Ces fonctionnalités sont disponibles en version généralement disponible (GA) ou en version de prévisualisation.
Facturation à la seconde pour BigQuery auto-scaling
BigQuery propose désormais une mise à l'échelle fluide qui permet une facturation à la seconde sans durée minimale pour les réservations d'auto-scaling, et cette fonctionnalité est désormais disponible en version générale (GA).
Chemin personnalisé pour les fonctions distantes BigQuery
Les fonctions distantes prennent désormais en charge un chemin personnalisé dans l'URL de l'endpoint. Cela permet de réutiliser un seul service Cloud Run pour plusieurs fonctions distantes BigQuery en spécifiant des suffixes de chemin différents sur le même endpoint. Cette fonctionnalité est désormais disponible en version générale (GA).
Nouvelle version du pilote ODBC Simba pour BigQuery
Une nouvelle version du pilote ODBC Simba pour BigQuery est désormais disponible.
DSA disponible en GA
Le Data Science Agent (DSA) pour Colab Enterprise et BigQuery est désormais disponible en version générale (GA).
Nouvelles fonctionnalités BigQuery: AI.AGG et UDF Python GA
Une nouvelle fonction <code>AI.AGG</code> est désormais disponible en version Preview dans BigQuery, permettant d'agréger sémantiquement des données non structurées en se basant sur des instructions en langage naturel. De plus, les UDF Python sont maintenant en version Generally Available (GA), offrant la possibilité d'implémenter des fonctions scalaires en Python pour une utilisation dans des requêtes SQL, avec la possibilité d'installer des bibliothèques tierces depuis PyPI et d'accéder à des services externes via une connexion Cloud.
Extraction d'informations structurées depuis des PDF avec BigQuery
La fonction <code>AI.PARSE_DOCUMENT</code> de BigQuery permet de parser des documents tels que des PDF en utilisant le layout parser de Document AI pour extraire des informations structurées comme des morceaux de texte et des limites de page. Cette fonctionnalité est actuellement en phase de Preview.
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