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Les outils
Nouvelles fonctionnalités BigQuery: AI.AGG et UDF Python GA
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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.
Gestion de scripts SQL et notebooks via Git dans BigQuery Studio
BigQuery Studio propose une nouvelle fonctionnalité permettant de gérer et contrôler les scripts SQL et les notebooks via des dépôts Git, offrant ainsi une intégration simplifiée basée sur des dossiers avec des dépôts Git distants. Cette fonctionnalité est actuellement en phase de prévisualisation.
Nouvelle fonctionnalité de BigQuery ML: détection d'anomalies sur une seule table
La fonction <code>AI.DETECT_ANOMALIES</code> de BigQuery ML prend désormais en charge l'utilisation d'une seule table en entrée contenant à la fois les données historiques et cibles. Cette fonctionnalité est désormais disponible en version générale (GA).
Fonction AI.KEY_DRIVERS désactivée sur Google Cloud
La fonction <code>AI.KEY_DRIVERS</code> est temporairement désactivée en mode de prévisualisation sur Google Cloud. L'équipe travaille à rétablir cette fonctionnalité dans les plus brefs délais.
Intégration simplifiée de la passerelle Google Tag avec Akamai et Fastly
Cette mise à jour introduit une intégration simplifiée pour configurer la passerelle Google Tag pour les annonceurs utilisant Akamai ou Fastly comme réseau de diffusion de contenu (CDN). Vous pouvez désormais autoriser Google à détecter automatiquement vos zones CDN et injecter des règles de routage directement depuis l'interface Google Tag, éliminant ainsi le besoin de configuration manuelle dans le Centre de contrôle Akamai ou le tableau de bord Fastly. En automatisant le déploiement des chemins de mesure de première partie et des en-têtes de géolocalisation, ces intégrations vous offrent un plus grand contrôle sur vos données, améliorent la précision de vos rapports Google Analytics et stimulent l'augmentation des conversions grâce à une récupération de signaux améliorée.
Estimation du nombre de tokens dans un texte
La fonction <code>AI.COUNT_TOKENS</code> est désormais disponible pour estimer le nombre de tokens d'un texte donné. Pour certaines fonctions d'IA générative, il est possible de consulter le nombre total de tokens d'entrée, de sortie, de réflexion et de cache pour chaque modalité traitée par la requête. Ces fonctionnalités sont en phase de prévisualisation.
Analyse du trafic des assistants AI sur Google Analytics
Google Analytics propose désormais une manière dédiée de mesurer et d'analyser le trafic provenant des assistants AI populaires. Vous pouvez désormais identifier comment les utilisateurs découvrent votre site via des chatbots tels que ChatGPT, Gemini et Claude grâce à un nouveau canal AI Assistant dans vos rapports de groupe de canaux par défaut. Cette mise à jour introduit des changements dans les dimensions de la source de trafic, notamment l'attribution automatique de la valeur "ai-assistant" pour le medium, la catégorisation sous le canal "AI Assistant" et l'identification du trafic avec le nom de campagne "(ai-assistant)". Cette fonctionnalité vous permet de suivre l'impact des AI génératifs sur votre entreprise en suivant les clics des utilisateurs, les sources AI tendances et en comparant ce trafic aux canaux traditionnels tels que la recherche organique.
Mise à jour du libellé de facturation pour BigQuery Data Transfer Service
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.
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