.svg)
Product Updates : suivez les dernières évolutions des outils data marketing
Les outils
Mise à jour du libellé de facturation pour BigQuery Data Transfer Service
.svg)
À partir du 11 août 2026, le libellé de facturation pour le SKU du service de transfert de données BigQuery sera mis à jour de <code>goog-bq-feature-type: DATA_TRANSFER_SERVICE</code> (majuscules) à <code>goog-bq-feature-type: data_transfer_service</code> (minuscules) pour offrir une vue plus unifiée et complète de vos coûts. Cette mise à jour élargit la portée du libellé pour couvrir tous les coûts associés au service de transfert de données BigQuery, y compris l'orchestration des transferts de données, les opérations de chargement de données et les opérations de fusion de données. Assurez-vous de mettre à jour vos exports de facturation, tableaux de bord et requêtes de reporting pour inclure ces deux libellés et garantir une visibilité continue des coûts.
Changements dans les politiques de rétention des données Google Ads
À partir du 1er juin 2026, en raison des changements dans les politiques de rétention des données de Google Ads, les connecteurs du service de transfert de données BigQuery pour Google Ads, Search Ads 360 et Google Analytics 4 cesseront de remplir les données pour les exécutions de rétro-remplissage avec des dates antérieures à 37 mois de la date actuelle. De plus amples informations sur les changements des politiques de rétention des données de Google Ads sont disponibles sur le blog des développeurs d'annonces Google. Une nouvelle fonctionnalité permet de configurer des listes de partage BigQuery pour plusieurs régions, facilitant le partage de jeux de données et de répliques liées à travers des géographies mondiales simultanément.
Nouvelles configurations de transfert de données Google Ads via BigQuery
À partir du 7 mai 2026, de nouvelles configurations de transfert de données depuis Google Ads via le service de transfert de données BigQuery nécessiteront une authentification multi-facteurs (MFA) pour l'authentification des utilisateurs individuels. Pour plus d'informations, consultez le lien : https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/transfer-changes#May7-google-ads
Mode strict act-as et nouvelles fonctionnalités
La mise à jour introduit le "mode strict act-as" pour tous les référentiels Dataform, nécessitant l'utilisation d'un compte de service personnalisé ou de crédentiels utilisateur pour exécuter des workflows Dataform, des pipelines BigQuery, des notebooks et des préparations de données. De plus, de nouvelles fonctionnalités sont disponibles, telles que la fonction `VECTOR_INDEX.STATISTICS` pour calculer les écarts de données d'une table indexée, la possibilité de reconstruire un index vectoriel sans temps d'arrêt, et la partition des index TreeAH pour réduire les coûts d'E/S.
Vues matérialisées avec CDC disponibles sur Google Cloud
Il est désormais possible de créer des vues matérialisées sur des tables activées pour la capture de données en évolution (CDC). Cette fonctionnalité est désormais disponible en version générale (GA) sur Google Cloud.
Task Assistant de Google Analytics: recommandations personnalisées pour optimiser la collecte de données
Google Analytics lance Task Assistant pour offrir des recommandations personnalisées visant à optimiser la configuration et améliorer la collecte de données. Accessible depuis le menu de navigation de gauche, il classe ces recommandations en catégories d'actions telles que la connexion de vos comptes, l'amélioration de vos rapports et la résolution des problèmes de données. Vous pouvez suivre facilement la progression de votre propriété en marquant les tâches comme terminées, ou en sautant celles qui ne sont pas pertinentes pour vos objectifs commerciaux actuels. Revenez régulièrement au Task Assistant pour de nouvelles tâches.
Nouveau pilote JDBC Simba pour BigQuery
Une nouvelle version du pilote JDBC Simba pour BigQuery est désormais disponible.
Nouvelles fonctionnalités et renommages dans BigQuery
BigQuery propose de nouvelles fonctionnalités pour les graphiques, notamment la possibilité de faire des requêtes en langage naturel, d'ajouter des descriptions et des synonymes aux étiquettes et propriétés, et de définir des mesures pour des agrégations complexes. Dataplex Universal Catalog est renommé Knowledge Catalog, BigLake devient Google Cloud Lakehouse, Dataproc est désormais Managed Service for Apache Spark, et Looker Studio est rebaptisé Data Studio. De plus, un nouveau modèle "gemini-embedding-2-preview" est disponible pour générer des embeddings à partir de différents types de données. Enfin, BigQuery Studio propose un modélisateur graphique pour définir des nœuds et des arêtes à partir de tables BigQuery.
Nouvelles fonctionnalités et renommages dans BigQuery
BigQuery propose de nouvelles fonctionnalités telles que la possibilité de faire des requêtes graphiques en langage naturel, d'ajouter des descriptions et des synonymes aux étiquettes et propriétés des graphiques, et de définir des mesures pour effectuer des agrégations complexes. De plus, Dataplex Universal Catalog est renommé Knowledge Catalog, BigLake devient Google Cloud Lakehouse, Dataproc est désormais Managed Service for Apache Spark, et Looker Studio est rebaptisé Data Studio. Enfin, il est possible d'utiliser le modèle gemini-embedding-2-preview pour générer des embeddings à partir de différents types de données.
Optimisation des requêtes avec IA et visualisation automatique de données
Pour réduire la consommation de jetons LLM et la latence des requêtes lors du traitement de grands ensembles de données, activez le mode optimisé en utilisant les fonctions d'IA gérées suivantes : AI.IF, AI.CLASSIFY. Cette fonctionnalité est en prévisualisation. De plus, vous pouvez utiliser des cellules de visualisation pour générer automatiquement une visualisation de tout DataFrame dans votre notebook. Vous pouvez personnaliser les colonnes, le type de graphique, les agrégations, les couleurs, les étiquettes et le titre. Ces fonctions sont généralement disponibles et utilisent Gemini pour filtrer, joindre, classer et classifier vos données.
Cellules SQL GA dans BigQuery Notebooks
Les cellules SQL dans les notebooks BigQuery sont désormais disponibles en version générale (GA).
Nouvelles fonctionnalités BigQuery: opérations étatiques, BigQuery Graph et transfert de données depuis Snowflake
Cette mise à jour de Google Cloud BigQuery introduit la possibilité d'utiliser des opérations étatiques dans les requêtes continues, permettant des analyses complexes en conservant des informations sur plusieurs lignes ou intervalles de temps à l'aide de jointures et d'agrégations par fenêtrage. De plus, BigQuery Graph permet de modéliser les données sous forme de graphe pour des analyses à grande échelle. Il est désormais possible de créer des graphes directement à partir de tables sans modifier les flux de travail existants. Enfin, le service de transfert de données BigQuery peut désormais transférer des données de Snowflake vers BigQuery, cette fonctionnalité étant généralement disponible.
.webp)
Améliorations de l'interface CSV pour tous les utilisateurs de Looker Studio
Les améliorations de l'interface utilisateur du connecteur CSV sont désormais disponibles pour tous les utilisateurs de Looker Studio, et non plus seulement pour les utilisateurs de Looker Studio Pro comme annoncé précédemment.
Voici quelques propositions très courtes : * **BigQuery : 2 nouveautés** (Le plus direct) * **BigQuery : SQL & Sync** (Le plus technique) * **Optimiser BigQuery** (Le plus orienté bénéfice) * **BigQuery : Le point** (Le plus sobre)
Voici les deux nouveautés BigQuery à retenir pour vos architectures de données : 1. **Transferts incrémentiels MS SQL Server (Preview) :** Le *Data Transfer Service* permet désormais de synchroniser uniquement les modifications depuis SQL Server vers BigQuery, optimisant ainsi les coûts et les temps de chargement. 2. **Variable `@@session_id` (GA) :** Cette variable système est désormais disponible pour les UDF, fonctions de table et vues logiques. Elle facilite le traçage des sessions et le débogage au sein de vos requêtes complexes. Une mise à jour clé pour l'efficacité des pipelines et le monitoring SQL.
Changements à venir pour le SQL hérité dans BigQuery
À partir du 1er juin 2026, BigQuery limitera l'utilisation du SQL hérité. Si votre organisation ou projet l'utilise entre le 1er novembre 2025 et le 1er juin 2026, vous pourrez continuer à l'utiliser. Sinon, vous ne pourrez plus l'utiliser après le 1er juin 2026. Les charges de travail existantes continueront de fonctionner pour les utilisateurs actuels, mais les nouvelles pourraient être affectées. Pour plus d'informations, consultez la disponibilité de la fonctionnalité du SQL hérité sur https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/legacy-sql-feature-availability.
Mise à jour des glossaires dans BigQuery
La mise à jour permet de créer et de revoir des termes de glossaire personnalisés dans BigQuery pour un agent d'analyse conversationnelle, ainsi que de revoir des termes de glossaire métier importés du Catalogue Universel Dataplex pour un agent. Ces termes aident l'agent à interpréter vos requêtes. Cette fonctionnalité est désormais en phase de prévisualisation.
Restauration de données supprimées dans Google BigQuery
Il est désormais possible de restaurer un ensemble de données supprimé dans Google BigQuery, le ramenant à son état précédent. Cette fonctionnalité est maintenant disponible en version généralement disponible (GA).
Activation automatique de BigQuery MCP et requêtes globales multi-régions en prévisualisation
À partir du 17 mars 2026, l'activation de BigQuery entraînera automatiquement l'activation du serveur BigQuery MCP. Le contrôle de l'utilisation de MCP avec des politiques d'organisation est obsolète. Les politiques d'organisation utilisant la contrainte <code>gcp.managed.allowedMCPServices</code> cesseront de fonctionner, et le contrôle de l'utilisation de MCP se fera désormais avec des politiques IAM de refus. De plus, il est désormais possible d'exécuter des requêtes globales pour référencer des données stockées dans plusieurs régions en une seule requête, cette fonctionnalité étant en phase de prévisualisation.
Activation automatique du serveur BigQuery MCP à partir du 17 mars 2026
À partir du 17 mars 2026, l'activation de BigQuery entraînera automatiquement l'activation du serveur BigQuery MCP. Le contrôle de l'utilisation de MCP avec des politiques d'organisation est obsolète. Les politiques d'organisation utilisant la contrainte <code>gcp.managed.allowedMCPServices</code> cesseront de fonctionner et le contrôle de l'utilisation de MCP se fera désormais avec des politiques IAM de refus. Pour plus d'informations sur le contrôle de l'utilisation de MCP, consultez <a href="https://docs.cloud.google.com/mcp/control-mcp-use-iam">Contrôler l'utilisation de MCP avec des politiques IAM de refus</a>.
Activation automatique du serveur BigQuery MCP
À partir du 17 mars 2026, lorsque vous activez BigQuery, le serveur BigQuery MCP est automatiquement activé.
Transformez vos données en levier stratégique
Contactez l'équipe pour un devis sur-mesure
Contactez Starfox Analytics dès aujourd'hui pour transformer vos données en leviers de croissance significatifs, développer un avantage concurrentiel et propulser votre entreprise vers de nouveaux sommets de performance.
Contactez-nous
.webp)