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Mise à jour du balisage serveur : Google Analytics envoie les données vers les centres régionaux.
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La mise à jour concerne le balisage côté serveur : le tag Google Analytics: GA4 dans les conteneurs serveur envoie désormais les données vers les centres de données régionaux en fonction de l'emplacement de l'utilisateur.
Mise à jour BigQuery ML : recherche dans le temps et contrôle d'accès IAM
La mise à jour introduit les fonctions de recherche dans le temps pour BigQuery ML, qui permettent de spécifier une date de référence lors de la récupération des caractéristiques pour l'entraînement d'un modèle ou l'exécution d'une inférence, afin d'éviter les fuites de données. Les fonctions ML.FEATURES_AT_TIME et ML.ENTITY_FEATURES_AT_TIME permettent de récupérer les caractéristiques à partir de plusieurs points dans le temps pour une ou plusieurs entités. De plus, il est désormais possible d'utiliser des conditions IAM pour contrôler l'accès aux ressources BigQuery. Cette fonctionnalité est en version de prévisualisation.
Mise à jour BigQuery ML : recherche dans le temps et contrôle d'accès IAM
La mise à jour introduit les fonctions de recherche dans le temps pour BigQuery ML, qui permettent de spécifier une date de référence lors de la récupération des caractéristiques pour l'entraînement d'un modèle ou l'exécution d'une inférence, afin d'éviter les fuites de données. Les fonctions ML.FEATURES_AT_TIME et ML.ENTITY_FEATURES_AT_TIME permettent de récupérer les caractéristiques à partir de plusieurs points dans le temps pour une ou plusieurs entités. De plus, il est désormais possible d'utiliser des conditions IAM pour contrôler l'accès aux ressources BigQuery. Cette fonctionnalité est en version de prévisualisation.
Masquage de données personnalisé et résolution d'entités disponibles en GA dans BigQuery
La fonctionnalité de masquage de données personnalisé est désormais disponible en version générale (GA). Vous pouvez définir des routines de masquage personnalisées pour des capacités de masquage personnalisées telles que le hachage basé sur le sel. Cette fonctionnalité est disponible dans l'édition Enterprise Plus. BigQuery propose désormais la résolution d'entités. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de faire correspondre des enregistrements entre des ensembles de données même en l'absence d'un identifiant commun. Elle utilise un fournisseur d'identité pour ce processus ; BigQuery prend en charge LiveRamp et fournit un cadre pour que d'autres fournisseurs d'identité proposent des services similaires. Cette fonctionnalité est disponible en version générale (GA).
Masquage de données avec BigQuery : création de routines personnalisées en préversion.
BigQuery permet désormais de créer vos propres routines de masquage pour vos données. Vous pouvez utiliser la fonction scalaire REGEX_REPLACE pour créer des règles de masquage personnalisées afin d'obscurcir vos données sensibles. Cette fonctionnalité est actuellement en préversion.
Liaison Google Analytics avec Search Ads 360 et Display & Video 360
Google Analytics a ajouté la possibilité de lier vos sous-propriétés et vos propriétés de regroupement avec Search Ads 360 et Display & Video 360. La liaison fonctionne exactement de la même manière que pour les propriétés ordinaires. Une fois liées, Google Analytics enverra les mêmes données de la même manière que pour les propriétés ordinaires. Grâce à cette fonctionnalité, les clients peuvent désormais partager un sous-ensemble de données d'une sous-propriété, ou un sur-ensemble de données inter-propriétés à Search Ads 360 ou Display & Video 360 pour cibler des sous-ensembles ou des sur-ensembles de leur audience. Apprenez comment lier Google Analytics avec Search Ads 360 et Display & Video 360.
Importez les conversions web et app de Google Analytics 4 dans Google Ads
Google Ads propose désormais d'importer les conversions web et app de Google Analytics 4 dans Google Ads. Cela permet d'accéder aux données de Google Analytics dans Google Ads et d'optimiser les enchères pour améliorer les performances. Cette recommandation peut apparaître en haut de la page "Aperçu de la publicité", sur la page d'accueil ou sur la page "Centre d'informations". Pour en savoir plus sur ces recommandations, consultez la documentation.
Intégration BigQuery-Looker Studio : performances améliorées et nouvelles fonctionnalités
L'intégration native de BigQuery dans Looker Studio permet de nouvelles fonctionnalités de surveillance pour les requêtes de Looker Studio, améliore les performances des requêtes et prend en charge de nombreuses fonctionnalités de BigQuery. Cette fonctionnalité est en prévisualisation. Vous pouvez vous abonner à Looker Studio Pro directement en utilisant notre outil de mise à niveau en libre-service. Looker Studio Pro vous offre toutes les fonctionnalités de Looker Studio que vous connaissez déjà, ainsi que des capacités améliorées pour les entreprises et un accès au support technique de Google Cloud Customer Care. En savoir plus sur Looker Studio Pro.
Inspecteur de requêtes administratives pour BigQuery : surveillance des slots et des performances des jobs.
En tant qu'administrateur BigQuery, vous pouvez désormais utiliser l'inspecteur de requêtes administratives pour surveiller l'utilisation des slots de votre organisation et les performances des jobs BigQuery au fil du temps. Cette fonctionnalité est maintenant disponible pour tous les utilisateurs.
Google Analytics améliore la précision des résultats et réduit l'échantillonnage des données
Avec cette mise à jour, Google Analytics choisit désormais la table qui fournit les résultats les plus précis pour chaque requête, réduisant ainsi la probabilité de voir la ligne "(autre)" et l'échantillonnage des données dans les rapports et les explorations. Par conséquent, il est possible de voir maintenant la ligne "(autre)" dans les explorations ou l'échantillonnage des données dans les rapports, car Analytics choisit la table en fonction de votre requête pour fournir les résultats les plus précis et réduire l'impact de l'échantillonnage des données et des limites de cardinalité. En savoir plus sur la façon dont les données sont stockées et affichées.
Google Analytics 4 : dimensions et métriques e-commerce pour les rapports personnalisés.
Google Analytics 4 ajoute des dimensions et des métriques liées au commerce électronique à l'outil de création de rapports personnalisés. Cela permet de créer des rapports sur le commerce électronique à partir de zéro ou de modifier les rapports standard existants. Les nouvelles dimensions incluent des informations sur les articles, tels que l'affiliation, la marque, la catégorie, etc. Les nouvelles métriques incluent des données sur les revenus, les remboursements, les articles ajoutés au panier, les articles achetés, etc. De plus, Google Analytics introduit de nouvelles métriques de revenus dans les explorations, et supprime certaines métriques redondantes. Il est recommandé de mettre à jour les explorations existantes pour utiliser les nouvelles métriques de revenus.
Google Analytics 360 : augmentation de la limite de longueur des valeurs des paramètres d'événement
Pour les propriétés Google Analytics 360, nous avons augmenté la limite de longueur des valeurs des paramètres d'événement collectées via le SDK Google Analytics for Firebase pour les applications mobiles de 100 à 500 caractères. En savoir plus sur les limites de collecte de données de Google Analytics 360.
Google Analytics : l'application mobile pour votre entreprise
Nous introduisons une nouvelle recommandation d'installer l'application mobile Google Analytics, qui vous permet de rester connecté à votre entreprise en déplacement. L'application mobile vous aide à surveiller votre entreprise en temps réel, à créer vos propres rapports et à prendre des mesures pour améliorer votre compte. La nouvelle recommandation comprend un code QR pour que vous puissiez facilement trouver l'application mobile dans l'App Store d'Apple (pour iOS) ou le Google Play Store (pour Android).
Fédération de données entre BigQuery et AWS Glue (Prévisualisation)
Vous pouvez désormais créer un ensemble de données fédéré dans BigQuery qui se fédère à une base de données existante dans AWS Glue. Cette fonctionnalité est en version de prévisualisation.
Drill down améliorés avec Drill Actions
La mise à jour de Drill Actions pour les tableaux offre une expérience de forage améliorée pour les créateurs et les spectateurs de rapports. Les créateurs de rapports peuvent désormais ajouter plusieurs dimensions pour permettre aux utilisateurs de forer vers le haut, le bas ou de basculer entre les dimensions afin d'obtenir différentes perspectives sur les données présentées dans les tableaux. Ils peuvent également configurer des liens de forage vers des URL externes pour fournir aux utilisateurs une navigation rapide vers des informations supplémentaires sur les données présentées. Les spectateurs de rapports peuvent également utiliser ces fonctionnalités pour explorer les données et accéder à des liens de forage vers des sites externes.
Exportation d'identifiants d'utilisateurs et de périphériques dans Google Analytics 4
Avec cette mise à jour, vous pouvez exporter les identifiants d'utilisateurs et les identifiants de périphériques des utilisateurs d'une audience que vous avez créée dans Google Analytics 4 en utilisant l'API de données de Google Analytics v1. Auparavant, vous ne pouviez envoyer ces informations qu'à des intégrations directes telles que Google Ads ou Firebase. L'API d'exportation d'audience de Google Analytics est disponible en version alpha pour les propriétés standard et 360, avec des limites plus élevées pour les propriétés 360. Pour en savoir plus, consultez la documentation pour les développeurs.
Export BigQuery vers Bigtable (préversion)
Vous pouvez désormais utiliser des instructions EXPORT DATA pour exporter directement des données BigQuery vers Bigtable. Cette fonctionnalité est en préversion.
BigQuery : Prise en charge Delta Lake
BigQuery prend désormais en charge nativement le format Delta Lake pour Amazon S3 et les tables Azure. Cette fonctionnalité est actuellement en préversion. BigQuery ML a ajouté une nouvelle colonne résiduelle à la sortie de la fonction ML.EXPLAIN_FORECAST pour les modèles ARIMA_PLUS et ARIMA_PLUS_XREG. La colonne résiduelle contient la différence entre la série temporelle réelle et la série temporelle ajustée pour les données historiques. Cela vous permet de comparer les données historiques modélisées qui sont renvoyées dans les autres colonnes de sortie de ML.EXPLAIN_FORECAST avec les données historiques réelles. Pour améliorer les performances de l'entraînement de BigQuery ML, l'argument APPROX_GLOBAL_FEATURE_CONTRIB est maintenant défini par défaut sur TRUE lorsque vous définissez l'argument ENABLE_GLOBAL_EXPLAIN sur TRUE, et vous définissez l'argument NUM_PARALLEL_TREE sur une valeur supérieure à 10 pour les modèles d'arbres boostés ou supérieure à 50 pour les modèles de forêt aléatoire. BigQuery prend désormais en charge la fonction géographique ST_LINEINTERPOLATEPOINT, qui récupère un point à une fraction spécifique dans une linestring. Cette fonctionnalité est généralement disponible (GA).
BigQuery ML : prévisualisation de ML.TRANSFORM et modèles de transformation uniquement.
La fonction ML.TRANSFORM et les modèles de transformation uniquement sont désormais disponibles en prévisualisation dans BigQuery ML. La fonction ML.TRANSFORM permet de prétraiter les données en appliquant les transformations capturées dans la clause TRANSFORM d'un modèle existant. Les modèles de transformation uniquement permettent d'appliquer des fonctions de prétraitement aux données d'entrée et de renvoyer les données prétraitées. Ces modèles permettent de séparer le prétraitement des données de l'entraînement du modèle, facilitant ainsi la capture et la réutilisation d'un ensemble de règles de prétraitement des données.
BigQuery : tables externes avec fichiers de manifeste (GA)
BigQuery prend désormais en charge l'utilisation de fichiers de manifeste pour les tables externes. Cette fonctionnalité est maintenant disponible en version générale (GA).
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