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Les outils
Nouvelles fonctionnalités BigQuery : "Data clean rooms", BigQuery Studio, BigQuery DataFrames et IA générative GA.
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La fonctionnalité "Data clean rooms" est désormais disponible en préversion. Les "Data clean rooms" offrent un environnement sécurisé dans lequel plusieurs parties peuvent partager, fusionner et analyser leurs données sans déplacer ni révéler les données sous-jacentes. BigQuery Studio est également disponible en préversion, offrant des fonctionnalités pour faciliter la découverte, l'exploration, l'analyse et l'inférence des données dans BigQuery. De plus, BigQuery DataFrames, une API Python pour l'analyse de données et les tâches d'apprentissage automatique dans BigQuery, est également disponible en préversion. Enfin, certaines fonctionnalités d'IA générative sont désormais disponibles en version générale (GA) dans BigQuery ML.
Nouvelle recommandation pour le consentement dans Google Analytics
Google Analytics propose une nouvelle recommandation lors de l'implémentation du mode de consentement dans gtag.js, Google Tag Manager ou le SDK Google Analytics for Firebase. Cette recommandation indique que si les pings sans cookies sont bloqués par les balises Google ou la plateforme de gestion des consentements, la plupart des rapports dans Google Analytics 4 utiliseront la modélisation comportementale pour combler les lacunes. Cela se fera grâce à l'apprentissage automatique en modélisant le comportement des utilisateurs qui refusent les cookies d'analyse, en se basant sur le comportement d'utilisateurs similaires qui les acceptent. Pour en savoir plus, consultez les informations sur le déblocage des balises Google lors de l'utilisation du mode de consentement.
Nouvelle expérience d'administration simplifiée dans Google Analytics 4
Google Analytics 4 propose une nouvelle expérience d'administration pour faciliter la recherche et la compréhension des paramètres. Les réglages sont organisés par catégories, ce qui permet de regrouper les paramètres qui influencent l'affichage des données dans les rapports. Cette mise à jour permet de réaliser les tâches administratives plus rapidement et en toute confiance, avec moins de clics. Pour en savoir plus sur cette nouvelle expérience d'administration, consultez les informations fournies par Google Analytics.
Nouveaux rapports pour les plateformes publicitaires intégrées dans Google Analytics 4
Google Analytics 4 propose de nouveaux rapports permettant d'analyser les données provenant des plateformes publicitaires intégrées, notamment Campaign Manager 360, Display & Video 360 et Search Ads 360. Une fois les plateformes publicitaires intégrées avec succès, les rapports correspondants sont accessibles via une carte de synthèse spécifique à chaque intégration dans le rapport Aperçu de l'acquisition. Par exemple, si vous intégrez Display & Video 360, vous verrez "Afficher les campagnes Display & Video 360", qui ouvrira le nouveau rapport Display & Video 360. Même si vous supprimez une plateforme publicitaire de votre propriété, le rapport restera accessible dans l'Aperçu de l'acquisition pour analyser les données historiques.
Nouveaux rapports publicitaires dans Google Analytics 4
Google Analytics 4 a introduit de nouveaux rapports qui permettent d'analyser les données provenant des plateformes publicitaires 360 intégrées à votre propriété Google Analytics 4. Ces rapports incluent le rapport Campaign Manager 360, le rapport Display & Video 360 et le rapport Search Ads 360. Lorsque vous intégrez avec succès vos différentes plateformes publicitaires, vous pouvez accéder aux rapports en sélectionnant la carte de synthèse spécifique à l'intégration ajoutée au rapport Aperçu de l'acquisition. Par exemple, si vous intégrez avec Display & Video 360, vous verrez "Afficher les campagnes Display & Video 360", qui ouvre le nouveau rapport Display & Video 360. Même si vous supprimez un lien avec une plateforme d'achat de votre propriété, le rapport sera toujours accessible depuis le rapport Aperçu de l'acquisition afin que vous puissiez continuer à analyser les données historiques. Pour alimenter les nouveaux rapports d'acquisition, nous avons ajouté de nouvelles dimensions de source de trafic qui sont disponibles lorsque vous liez Campaign Manager 360, Display & Video 360 et/ou Search Ads 360. Les nouvelles dimensions sont disponibles au niveau de l'événement, de la session et de l'utilisateur. Avec cette mise à jour, vous pouvez maintenant utiliser des dimensions inter-canaux telles que Source, Source de session et Première source d'utilisateur pour comprendre les données d'acquisition inter-canaux. Ensuite, vous pouvez utiliser les nouvelles dimensions spécifiques à l'intégration telles que Source SA360, Source de session SA360 et Première source d'utilisateur SA360 pour analyser les données d'acquisition pour une plateforme d'achat spécifique. Vous pouvez désormais établir des liens entre les propriétés Google Analytics 4 (GA4) et les comptes AdSense directement depuis Analytics. Si vous utilisez des sous-propriétés GA4 ou des propriétés consolidées, vous pouvez désormais établir des liens entre ces propriétés et les comptes AdSense indépendamment des propriétés sources.
Mise à jour du balisage côté serveur : Google Analytics: Universal Analytics non préinstallé, mais toujours disponible.
La mise à jour concerne le balisage côté serveur. Les nouveaux conteneurs serveur ne sont plus préinstallés avec le client Google Analytics: Universal Analytics. Cependant, le client Google Analytics: Universal Analytics est toujours disponible pour une configuration manuelle.
Mise à jour Cloud SDK : google-cloud-bigquery 2.31.2 (2023-09-05) - Corrections de bugs
La mise à jour hebdomadaire de la bibliothèque client du Cloud SDK comprend des modifications pour google-cloud-bigquery version 2.31.2 (2023-09-05). Cette mise à jour corrige des bugs, notamment en masquant la structure de données TableReference (#2855) et en corrigeant un bug lié à SearchStats IndexUnusedReasons (#2825).
Nouveaux champs API GA4 dans Google Analytics 4
Google Analytics 4 a introduit de nouvelles sources de données qui récupèrent directement leurs champs à partir de l'API GA4. Auparavant, les sources de données GA4 étaient basées sur un schéma fixe avec une liste prédéfinie de champs. Pour voir les nouveaux champs de l'API GA4 dans une source de données existante, il suffit de rafraîchir les champs. Cette mise à jour est rétrocompatible avec la version précédente du connecteur. Le rafraîchissement d'une source de données Google Analytics 4 préserve le schéma existant et ajoute simplement de nouveaux champs de l'API à la source de données. Apprenez comment vous connecter à Google Analytics.
Mises à jour Cloud SDK pour les bibliothèques clientes BigQuery
Cette mise à jour hebdomadaire concerne les bibliothèques clientes du Cloud SDK. Pour google-cloud-bigquery en Java, la version 2.37.0 ajoute la prise en charge des balises de ressources de table et du domaine de l'univers. En ce qui concerne google-cloud-bigquery en Python, la version 3.17.1 corrige des bugs et la version 3.17.0 ajoute la prise en charge de la résolution de l'univers. De plus, il est maintenant possible d'utiliser des balises sur les tables BigQuery pour accorder ou refuser l'accès conditionnel avec les politiques de gestion des identités et des accès (IAM).
Mises à jour Cloud SDK: google-cloud-bigquery v3.14.0rc0
Cette mise à jour hebdomadaire concerne les mises à jour de bibliothèques clients dans le Cloud SDK. Pour la bibliothèque Python google-cloud-bigquery, la version 3.14.0rc0 apporte plusieurs fonctionnalités, notamment l'ajout de propriétés telles que job_id, location, project et query_id sur RowIterator, l'ajout de job_timeout_ms aux classes de configuration de tâche, le support de dataset.max_time_travel_hours et Dataset.isCaseInsensitive, ainsi que le support de data_governance_type. Des correctifs de bugs ont également été apportés, notamment pour load_table_from_dataframe et les délais de requête. Des améliorations de performances ont également été réalisées.
Mises à jour Cloud SDK: google-cloud-bigquery 3.14.1, 3.14.0, graphiques de ressources administratives en prévisualisation
Cette mise à jour hebdomadaire concerne les mises à jour de bibliothèques clients dans le Cloud SDK. Pour la bibliothèque google-cloud-bigquery en Python, la version 3.14.1 apporte des corrections de bugs, notamment l'ajout d'un gestionnaire manquant pour la désérialisation des valeurs JSON. La version 3.14.0 ajoute de nouvelles fonctionnalités telles que la possibilité de retourner directement un itérateur de lignes de résultats, des propriétés supplémentaires pour l'itérateur de lignes, la prise en charge de Python 3.12, etc. Des améliorations de performances et des corrections de bugs ont également été apportées. Enfin, des graphiques de ressources administratives pour la santé opérationnelle sont désormais disponibles en prévisualisation.
Mises à jour Cloud SDK et frais de trafic BigQuery
Cette mise à jour hebdomadaire concerne les mises à jour de bibliothèques clients dans le Cloud SDK. Pour google-cloud-bigquery, la version 2.31.1 a été publiée le 9 août 2023. Les dépendances ont été mises à jour, notamment com.google.api.grpc:proto-google-cloud-bigqueryconnection-v1 en version 2.25.0, com.google.cloud:google-cloud-datacatalog-bom en version 1.29.0, com.google.cloud:google-cloud-shared-dependencies en version 3.14.0, org.graalvm.buildtools:junit-platform-native en version 0.9.24, org.graalvm.buildtools:native-maven-plugin en version 0.9.24, github/codeql-action en version 2.21.1 et jmh.version en version 1.37. À partir du 15 septembre 2023, des frais seront appliqués pour le trafic de sortie réseau d'une région BigQuery Google Cloud vers une autre région Google Cloud sur le même continent et entre différents continents. Pour plus d'informations, consultez l'annonce sur les frais de trafic de sortie réseau BigQuery.
Mises à jour Cloud SDK et BigQuery disponibles à Berlin
Cette mise à jour hebdomadaire concerne les mises à jour des bibliothèques clients du Cloud SDK. Les changements incluent des améliorations de la stabilité de la comparaison de schémas, la possibilité de demander des lignes compressées dans les réponses de lecture, l'ajout de types de gouvernance des données pour les routines, le support des types de plage dans les schémas, le support de la définition non incrémentielle et de la péremption sur les vues matérialisées, le support des balises de ressources pour les tables, et l'exposition de l'identifiant de requête sur l'itérateur de lignes. La documentation a également été mise à jour. De plus, BigQuery est maintenant disponible dans la région de Berlin (europe-west10).
Migration BigQuery pour Apache Hive : évaluation préversion disponible
L'évaluation de migration BigQuery est désormais disponible en préversion pour Apache Hive. Vous pouvez utiliser cette fonctionnalité pour évaluer la complexité de la migration des données de votre entrepôt de données Apache Hive vers BigQuery.
Mises à jour Cloud SDK : BigQuery, DLP et chiffrement
Cette mise à jour hebdomadaire concerne les mises à jour de bibliothèques clients dans le Cloud SDK. La version 2.33.2 de google-cloud-bigquery apporte des corrections de bugs et des mises à jour de dépendances. Il est maintenant possible d'utiliser les fonctions DLP pour prendre en charge le chiffrement et le déchiffrement entre BigQuery et DLP, en utilisant AES-SIV. Cette fonctionnalité est en préversion.
Mises à jour BigQuery et Analytics Hub (GA)
La mise à jour comprend l'opérateur LIKE quantitatif en prévisualisation, ainsi que plusieurs fonctions JSON désormais disponibles (GA). BigQuery prend désormais en charge la possibilité de refuser l'accès aux principaux via des politiques de refus pour certaines autorisations IAM. De plus, il y a eu des mises à jour de la bibliothèque client pour Node.js. Enfin, Analytics Hub prend désormais en charge l'utilisation de routines dans les ensembles de données liés, en prévisualisation.
Mise à jour du balisage serveur : Google Analytics envoie les données vers les centres régionaux.
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).
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