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Les outils
Changements à venir pour le SQL hérité dans BigQuery
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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.
"Generated insights" et budgétisation multi-canal sur la page d'accueil
Une nouvelle fonctionnalité, "Generated insights", a été ajoutée à votre page d'accueil. Elle résume les trois principales évolutions de données depuis votre dernière visite, incluant les mises à jour de configuration clés, les anomalies et les tendances saisonnières. Cela vous permet de rapidement vous tenir informé de ce qui se passe sur votre site et d'identifier les changements de performance sans avoir à consulter des rapports détaillés. De plus, une nouvelle fonctionnalité de budgétisation multi-canal a été lancée pour suivre les performances et optimiser les investissements dans les canaux payants.
Nouvelle fonctionnalité "Generated insights" sur la page d'accueil
Une nouvelle fonctionnalité, "Generated insights", a été ajoutée à votre page d'accueil. Elle résume les trois principales évolutions de données depuis votre dernière visite, incluant les mises à jour de configuration clés, les anomalies et les tendances saisonnières. Cela vous permet de rapidement vous mettre à jour sur ce qui se passe dans votre propriété et repérer les changements de performance sans avoir à fouiller dans des rapports détaillés.
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Filtrage avancé et changement de compte Pro dans Looker Studio
Cette mise à jour permet désormais de filtrer les résultats de recherche de rapports ou de sources de données par type, propriétaire, emplacement et date de modification. De plus, une nouvelle fonctionnalité Pro permet de changer le compte de facturation Google Cloud associé à un abonnement Looker Studio Pro sans interruption d'accès aux actifs Pro.
Filtrage amélioré des résultats de recherche
Cette mise à jour permet aux utilisateurs de filtrer les résultats de recherche de rapports ou de sources de données par type, propriétaire, emplacement et date de modification.
Analyse de relations entre tables avec "dataset insights"
L'update permet d'utiliser les "dataset insights" pour comprendre les relations entre les tables d'un ensemble de données en générant des graphiques de relations et des requêtes inter-tables. Il est possible de générer automatiquement des résumés de données, d'inférer des relations entre les tables et de recevoir des suggestions pour des questions analytiques. Cette fonctionnalité est actuellement en phase de prévisualisation.
Mesure et analyse améliorées des annonces avec Google Ads
Google Ads facilite la mesure et l'analyse des performances des annonces en collectant automatiquement un plus large éventail de données d'événements à partir des sites web des annonceurs. Cela permet d'obtenir des insights plus approfondis avec moins de configuration manuelle. Les annonceurs peuvent remarquer des requêtes réseau supplémentaires vers les domaines Google lors de la transmission de ces événements.
Nouvelles fonctionnalités BigQuery dans Google Cloud Console
Google Cloud Console permet désormais de créer des modèles BigQuery ML. La fonctionnalité est désormais disponible en version générale (GA). De plus, BigQuery propose désormais des analyses conversationnelles pour accélérer l'analyse des données en permettant des insights via le langage naturel. Les utilisateurs peuvent interagir avec leurs données BigQuery via des agents pré-définis, des agents personnalisés, et utiliser des fonctions BigQuery ML dans les requêtes vérifiées et dans le chat. Enfin, BigQuery prend en charge une règle de masquage prédéfinie RANDOM_HASH pour renforcer la sécurité des données.
Nouveautés BigQuery ML et analyses conversationnelles sur Google Cloud
Google Cloud a lancé la possibilité de créer des modèles BigQuery ML via la console Cloud. De plus, BigQuery propose désormais des analyses conversationnelles pour accélérer l'analyse des données en permettant des insights via le langage naturel. Les utilisateurs peuvent interagir avec leurs données BigQuery via des agents pré-définis, des agents personnalisés, et accéder à ces agents même en dehors de BigQuery. Ils peuvent également utiliser des fonctions BigQuery ML dans des requêtes vérifiées et dans le chat. Cette fonctionnalité est actuellement en phase de prévisualisation.
Création de modèles BigQuery ML dans la console Google Cloud (GA)
La mise à jour permet désormais de créer des modèles BigQuery ML en utilisant la console Google Cloud. Cette fonctionnalité est maintenant disponible en version générale (GA).
Configuration de la passerelle de balises Google avec Akamai
Cette mise à jour propose une nouvelle option pour configurer la passerelle de balises Google pour les annonceurs utilisant Akamai comme réseau de diffusion de contenu (CDN). Cette intégration vous offre un meilleur contrôle sur vos données, améliorant la précision de vos rapports Google Analytics et favorisant l'augmentation des conversions. Découvrez comment configurer la passerelle de balises Google pour les annonceurs avec Akamai.
Transfert de données Shopify vers BigQuery et renommage de la fonctionnalité de capture de données
Le service de transfert de données BigQuery peut désormais transférer des données de Shopify vers BigQuery. Cette fonctionnalité est en phase de prévisualisation. De plus, la fonctionnalité de capture de données de modification de BigQuery a été renommée en ingestion de capture de données de modification de BigQuery.
Transfert de données Shopify vers BigQuery en prévisualisation
Le service de transfert de données BigQuery peut désormais transférer des données de Shopify vers BigQuery. Cette fonctionnalité est actuellement en phase de prévisualisation.
Nouveau pilote JDBC Simba pour BigQuery: Transfert de données Mailchimp en prévisualisation
Une nouvelle version du pilote JDBC Simba pour BigQuery est disponible. Le service de transfert de données BigQuery peut désormais transférer des données de Mailchimp vers BigQuery, cette fonctionnalité est en phase de prévisualisation.
Nouveau pilote JDBC Simba pour BigQuery
Une nouvelle version du pilote JDBC Simba pour BigQuery est désormais disponible.
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