Todos os artigos contendo a tag "BigQuery".
O Google Cloud anuncia a disponibilidade geral do SDK Rust para BigQuery, permitindo que desenvolvedores criem aplicações de alta performance com o data warehouse. Adicionalmente, o Data Engineering Agent agora suporta o modelo Gemini-3.7-flash, aprimorando a inteligência e automação de tarefas de dados.
O BigQuery aprimora seus pipelines de dados com enriquecimento automatizado de metadados e integração de scorecards de qualidade via Knowledge Catalog. O Data Engineering Agent agora gera metadados semânticos proativamente, elevando a gestão e confiabilidade dos dados.
O BigQuery do Google Cloud aprimorou suas funcionalidades com o lançamento do Security Center, agora em General Availability (GA), para análise de segurança e políticas de dados. Além disso, a plataforma oferece maior detalhe na visualização de planos de consulta para operações DML e EXPORT.
O Google Cloud BigQuery introduz uma nova visualização, `INFORMATION_SCHEMA.FAILOVER_HISTORY`, em fase de Preview. Esta funcionalidade permite o monitoramento em tempo real de eventos de failover para reservas que utilizam managed disaster recovery, reforçando a resiliência e a continuidade de negócios.
O BigQuery Data Transfer Service MCP server atingiu General Availability (GA), oferecendo maior confiabilidade. Novas funcionalidades permitem a escrita direta de dados de continuous queries em tabelas Apache Iceberg, otimizando o processamento contínuo para data lakehouses.
O Google Cloud aprimora a integração entre BigQuery e Gemini Enterprise com a nova funcionalidade de publicação de agentes de dados. Agora, a configuração é simplificada, reduzindo etapas manuais para otimizar o uso de IA com dados analíticos.
O BigQuery, serviço de data warehouse do Google Cloud, expandiu suas capacidades de IA generativa com a inclusão do modelo Gemini 3.8 Flash. Essa novidade visa aprimorar a análise de dados, gerar insights mais rápidos e otimizar processos de negócios através de inteligência artificial avançada.
O Google Cloud anunciou a General Availability (GA) dos testes unitários para pipelines no Dataform. Essa funcionalidade permite validar a lógica de transformação SQL contra dados simulados, aumentando a confiabilidade e a qualidade dos fluxos de dados.
O Google Cloud lança o serviço de linhagem de dados para o BigQuery, em fase de Preview, que visualiza fluxos e conexões para otimizar o planejamento de migrações de data warehouse. A funcionalidade visa facilitar a compreensão das dependências de dados e tornar a transição para o BigQuery mais eficiente.
O Google Cloud agora permite a ingestão e busca automática de metadados de BigQuery Graph no Knowledge Catalog. Essa nova funcionalidade, disponível em preview, visa aprimorar a descoberta e gestão de ativos de dados nas empresas.
O Google Cloud lançou a versão General Availability (GA) do seu Agente de Engenharia de Dados, que agora se integra ao BigQuery Graph. Essa novidade aprimora significativamente a precisão do mapeamento de esquemas em pipelines de dados, oferecendo um contexto mais rico entre fontes e destinos.
O Google Cloud expandiu as funcionalidades de IA generativa do BigQuery com a adição dos modelos Gemini. Essa integração promete otimizar a análise de dados e o desenvolvimento de aplicações de IA diretamente na plataforma.
O Google BigQuery expande suas capacidades com a nova função AI.PREDICT, permitindo modelagem preditiva em análises conversacionais. Essa funcionalidade, em fase de Preview, promete revolucionar a forma como as empresas utilizam dados para antecipar comportamentos e otimizar estratégias de negócio.
O Google Cloud BigQuery expandiu suas funcionalidades de análise conversacional com o suporte ao Market Basket Analysis, agora em General Availability (GA). Esta nova capacidade permite que empresas extraiam insights sobre padrões de compra conjunta de forma mais intuitiva, otimizando estratégias de vendas e marketing.
O Simba JDBC driver para BigQuery recebeu uma nova atualização em setembro de 2026. Essa novidade é essencial para empresas que utilizam o BigQuery para suas análises de dados e buscam otimizar a conectividade e a performance.
O Google BigQuery anuncia o lançamento do seu SDK oficial para a linguagem Rust em fase de Preview. Esta novidade visa unir a performance e segurança do Rust com o poder de análise de dados do BigQuery, abrindo novas possibilidades para desenvolvedores.
O BigQuery introduz avanços significativos, permitindo o gerenciamento de pipelines via Git e a integração do modelo de IA TabFM para análises preditivas sem treinamento. Novas colunas de identidade e o BigQuery Graph GA complementam as atualizações.
O Google Cloud BigQuery lança atualizações importantes, incluindo a conformidade HIPAA para o Data Engineering Agent, ajustes no licenciamento do BigQuery Graph e aprimoramentos no treinamento de modelos com XGBoost 2.1.
O Google Cloud BigQuery atualizou suas funcionalidades com a correção de uma vulnerabilidade de segurança crítica no JDBC e a liberação geral da visualização de logs em tempo real para UDFs Python. Estas melhorias visam fortalecer a segurança e otimizar o desenvolvimento na plataforma.
O Google Cloud BigQuery agora suporta tags de governança de dados integradas com o Terraform, atualmente em fase de Preview. Essa nova funcionalidade permite gerenciar políticas de controle de dados de forma programática. A novidade visa simplificar a conformidade e a segurança dos ativos de dados.
O Google Cloud BigQuery introduziu um novo recurso para monitorar a performance, adoção, latência e custos de agentes de dados. Integrado ao Google Cloud Observability, a funcionalidade visa oferecer maior controle e insights sobre o uso de dados. O recurso está atualmente em fase de Preview.
O Google Cloud BigQuery introduz novas funções table-valued para análise aprofundada de séries temporais em preview. Além disso, a ferramenta `run_bq_command` em preview permite que agentes de IA gerenciem operações do BigQuery via CLI, otimizando fluxos de trabalho.
O Google Cloud elevou o limite de alocações de reserva por projeto no BigQuery de 10 para 100. Essa atualização visa proporcionar maior flexibilidade e controle na gestão de recursos, otimizando custos e escalabilidade para cargas de trabalho analíticas.
BigQuery Graphs revoluciona a forma como agentes autônomos processam dados, transformando tabelas brutas em modelos de relacionamento interconectados. A nova funcionalidade de medidas une métricas confiáveis ao mapeamento de grafos, garantindo precisão em workloads complexos.
O BigQuery agora oferece enriquecimento automatizado de metadados via SQLX, integrando-se ao Knowledge Catalog para melhor governança e controle. O Data Engineering Agent gera metadados contextualmente, otimizando a organização e análise de dados. O recurso está em fase de Preview.
O Table Explorer no Google BigQuery foi descontinuado e suas funcionalidades migraram para o Reference panel. Essa mudança visa otimizar a experiência do usuário e centralizar ferramentas de análise de dados. Consulte a documentação oficial para mais detalhes.
O Google Cloud BigQuery alcançou a General Availability (GA) para Query Templates em data clean rooms, facilitando o compartilhamento seguro de consultas. Além disso, Table Parameters em TVFs agora suportam tabelas de qualquer estrutura, aumentando a flexibilidade analítica.
O Google BigQuery acaba de expandir suas capacidades de IA generativa com a inclusão dos modelos Gemini 3.1 Flash Lite e 3.5 Flash em GA. Essa integração permite que empresas utilizem IA de forma mais eficiente em suas análises de dados.
O driver JDBC do BigQuery agora oferece suporte nativo ao OpenTelemetry, permitindo um rastreamento e registro de performance aprimorados. Esta funcionalidade, agora em General Availability (GA), simplifica o monitoramento e a solução de problemas de interações com o banco de dados, com exportações automáticas para o Google Cloud Observability.
O BigQuery introduziu novas funcionalidades que aprimoram a criação de pipelines de dados, permitindo a inclusão de diversos artefatos como tarefas. Além disso, a plataforma agora oferece auditoria mais detalhada para downloads de resultados de consultas via interface do usuário, reforçando a segurança e governança dos dados.
O BigQuery Data Transfer Service agora suporta transferências incrementais de dados da Klaviyo, otimizando o fluxo de informações para análise. Essa novidade, em fase de Preview, promete agilizar processos e reduzir custos para empresas.
O BigQuery introduz novidades que facilitam a descoberta e o acesso a dados comerciais através do Google Cloud Marketplace. Além disso, novas funções aprimoram o rastreamento de alterações em tabelas, oferecendo maior controle e auditoria para os usuários.
O Google Cloud atualizou o Simba ODBC driver para BigQuery, visando aprimorar a conectividade e a eficiência na análise de grandes volumes de dados. Esta nova versão é crucial para empresas que buscam otimizar suas operações de dados na nuvem e acelerar a tomada de decisões estratégicas.
O Google Cloud Lakehouse para Apache Iceberg agora oferece integração em Private Preview com o SAP Business Data Cloud (BDC). A novidade permite federação, consultas diretas e publicação de dados entre as plataformas, otimizando a gestão de informações corporativas e a tomada de decisões ágil.
O Google BigQuery introduziu tags de governança de dados, uma nova funcionalidade em Preview que permite impor segurança em nível de coluna e mascaramento. Essa inovação visa reforçar o controle sobre dados sensíveis, auxiliando empresas na conformidade e proteção de informações críticas.
O BigQuery, plataforma de dados do Google Cloud, anuncia avanços significativos. A análise conversacional agora suporta a função AI.AGG em Preview, enquanto o Gemini in BigQuery atinge conformidade HIPAA.
O Google BigQuery lançou atualizações importantes, incluindo a disponibilidade geral de recursos para tabelas Apache Iceberg e uma página de Visão Geral aprimorada. Houve também correções de segurança e a introdução de novas funcionalidades em fase de Preview para gestão de recursos e atualização de índices.
O Google BigQuery anuncia a expansão do Data Transfer Service para PostgreSQL e SQL Server, além da nova extensão Data Agent Kit para otimizar o desenvolvimento. A busca híbrida (VECTOR_SEARCH) está temporariamente desabilitada, mas com previsão de retorno breve. Estas atualizações visam aprimorar a gestão e o acesso aos dados na plataforma.
O Google BigQuery lançou uma versão atualizada do seu driver ODBC Simba, aprimorando a conectividade com ferramentas externas. Além disso, introduziu a agregação multinível em GoogleSQL em estágio de Preview, permitindo análises mais profundas e complexas.
A partir de 06 de julho de 2026, o BigQuery suspenderá temporariamente o suporte ao relatório AdInsightsMMM para transferências de dados do Facebook Ads. Esta mudança, decorrente de alterações na API do Facebook Ads, afetará as análises que dependem desses dados, embora as transferências existentes continuem sem as informações específicas do relatório.
O Google Cloud BigQuery introduziu a propriedade 'principal' nas atribuições de reserva, permitindo rotear consultas para recursos específicos com base na identidade do executor. Esta novidade visa otimizar a alocação de recursos, melhorar a performance e a gestão de custos para empresas.
O Google Cloud aprimora a integração de dados com novas permissões de acesso para preparações e pipelines. Ferramentas agora se conectam mais facilmente a Google Drive, Bigtable e Knowledge Catalog, otimizando fluxos de trabalho.
O vídeo da Google Cloud Tech detalha como BigQuery, ADK e MCP otimizam o desenvolvimento e operação de agentes de IA. A análise explora a sinergia dessas ferramentas para um ciclo de vida de IA mais eficiente e escalável.
O BigQuery anunciou em 25 de junho de 2026 o lançamento de uma versão atualizada do seu driver ODBC Simba. Esta atualização visa otimizar a performance e a conectividade para análises de dados na plataforma Google Cloud.
O BigQuery amplia suas capacidades ao integrar os modelos de IA generativa Gemini-3.1-Flash-Lite e Gemini-3.5-Flash GA. Essa atualização permite que desenvolvedores e analistas utilizem funções avançadas de IA diretamente em suas análises de dados, otimizando processos e gerando insights mais profundos. Os novos modelos estão disponíveis nos endpoints multi-regionais `us`, `eu` e `global`.
O Google Cloud agora permite executar código Python nativamente no BigQuery, eliminando a necessidade de extração de dados. Essa inovação simplifica fluxos de trabalho, reduz custos e acelera a obtenção de insights para análise de dados.
O Google BigQuery anuncia a disponibilidade geral da Análise Conversacional, integrando IA avançada para facilitar a extração de insights. A funcionalidade inclui agentes inteligentes, funções de BigQuery ML e maior transparência nas respostas, prometendo revolucionar a interação com dados. Um recurso de conversas com datasets está em Preview.
O BigQuery Data Transfer Service agora permite importar metadados de bancos de dados Oracle e MySQL para o Knowledge Catalog, aprimorando a visibilidade e gestão de dados. Esta funcionalidade está em fase de Preview.
Descubra como a IA agentic revoluciona a análise de dados em ambientes multicloud. Explore uma arquitetura que une agentes de IA, plataformas de dados e ferramentas avançadas para extrair insights valiosos de forma distribuída e eficiente.
O Gemini Cloud Assist simplifica o uso do BigQuery ao automatizar a geração de código, análise de dados e gerenciamento de jobs por meio de comandos em linguagem natural. Uma ferramenta essencial para otimizar seu fluxo de trabalho com dados.
O Google Cloud BigQuery agora oferece geração automática de embeddings, uma funcionalidade que simplifica a criação e atualização de representações vetoriais de dados diretamente nas tabelas. Este recurso em General Availability (GA) visa otimizar fluxos de trabalho de machine learning.
O BigQuery anuncia uma mudança importante: o comportamento do Table Explorer será migrado para o painel Reference a partir de julho de 2026. Esta alteração visa otimizar a experiência do usuário, consolidando funcionalidades e preparando a plataforma para futuras inovações.
O Google Cloud lança novas funcionalidades de agentes de dados para otimizar fluxos de trabalho de IA e análise de dados. Com Conversational Analytics e agentes especializados, a plataforma visa democratizar o acesso e a manipulação de dados corporativos com maior precisão e governança.
O Google BigQuery anuncia novidades importantes com o Gemini Cloud Assist para otimização de performance e custos, e a restauração da função AI.KEY_DRIVERS. Ambas as funcionalidades estão em fase de Preview.
O Google BigQuery expande suas capacidades de consultas contínuas com o suporte às funções de agregação ARRAY_AGG e STRING_AGG. Esta novidade, em fase de Preview, promete otimizar a manipulação de dados em tempo real. A atualização beneficia analistas e desenvolvedores que buscam maior agilidade na extração de insights.
O Google BigQuery lança em junho de 2026 novidades importantes, incluindo análise de linhagem de dados e agendamento de queries com Gemini Cloud Assist, além da disponibilização geral do driver JDBC e aprimoramentos em segurança e controle de custos.
O Google Cloud expande sua oferta de Lakehouse com o suporte em Private Preview ao AWS Glue. Agora, é possível consultar dados no AWS Glue diretamente do BigQuery ou Apache Spark sem migração, agilizando análises em ambientes multicloud.
O Google Cloud BigQuery agora oferece Escalabilidade Fluida em Disponibilidade Geral (GA), permitindo faturamento por segundo para reservas de escalonamento automático. Essa funcionalidade otimiza custos e aumenta a flexibilidade para o processamento de dados.
O Google Cloud BigQuery agora oferece suporte a caminhos personalizados em URLs de endpoint para funções remotas. Essa novidade, em General Availability (GA), permite o reuso de um único serviço Cloud Run para múltiplas funções, simplificando arquiteturas e otimizando custos.
Este artigo analisa o vídeo da Google Cloud Tech sobre a automação da entrada de projetos usando IA multi-agente e serviços Google Cloud. A solução emprega MCP, Google ADK, Cloud Run e BigQuery para otimizar a gestão de novos projetos, oferecendo maior eficiência, redução de erros e tomada de decisões baseada em dados. O vídeo demonstra como a combinação de IA e GCP pode transformar processos de negócio complexos, impulsionando a agilidade e a inovação.
Este artigo explora a criação de um digital twin de uma cadeia de suprimentos alimentícios utilizando BigQuery Graph. A solução aborda desafios comuns em redes de restaurantes, como o efeito chicote e a segurança alimentar, oferecendo uma abordagem mais precisa e ágil para a gestão.
O conector de Facebook Ads para o BigQuery Data Transfer Service foi atualizado, suportando novos relatórios para análises mais profundas. Esta melhoria permite que analistas de dados e estrategistas de marketing obtenham insights mais abrangentes sobre o desempenho de campanhas e públicos, otimizando a tomada de decisões baseadas em dados no Google Cloud Platform.
Uma nova versão do driver ODBC Simba para BigQuery foi lançada em 27 de maio de 2026. Esta atualização é crucial para garantir conectividade e desempenho otimizados na integração de dados. Mantenha seus drivers atualizados para aproveitar ao máximo o BigQuery.
A versão 26.8 do Looker traz a IA conversacional para o modo de desenvolvimento, integra modelos analíticos in-database e aprimora a segurança Git. Novas funcionalidades em Preview expandem as interações com dados e a criação de dashboards.
O Agente de Data Science para Google Colab Enterprise e BigQuery foi oficialmente lançado em General Availability (GA). Essa ferramenta visa otimizar a análise de dados e a extração de insights para equipes de negócios e cientistas de dados.
Este vídeo apresenta o AlloyDB Lakehouse Federation, uma inovadora funcionalidade do Google Cloud que oferece acesso unificado a dados armazenados no AlloyDB, BigQuery e outros componentes do Google Cloud Lakehouse. A ferramenta simplifica a arquitetura de dados, permitindo análises mais ricas e em tempo real, sem a complexidade de mover dados entre sistemas. É uma solução poderosa para empresas que buscam otimizar suas estratégias de dados e obter insights operacionais e analíticos de forma integrada.
O BigQuery introduziu uma nova funcionalidade para reexecutar instruções de forma proativa, visando detectar e corrigir regressões de performance e funcionalidade. Essa atualização não gera custos adicionais nem efeitos colaterais, garantindo maior estabilidade e confiabilidade para os usuários.
O Google BigQuery anuncia importantes atualizações para otimização e governança de dados. Destaque para Grupos de Reservas em GA, políticas organizacionais personalizadas e integração com repositórios Git no BigQuery Studio, ambos em Preview, oferecendo maior controle e eficiência para usuários.
A função AI.KEY_DRIVERS do Google BigQuery, atualmente em fase de preview, foi temporariamente desativada. A equipe do Google Cloud está trabalhando para restaurar a funcionalidade o mais rápido possível.
Descubra como modelos proxy estão revolucionando o uso de LLMs em bancos de dados, oferecendo maior velocidade e menor custo para análises avançadas. Entenda a tecnologia e suas aplicações práticas.
O BigQuery atualizou o rótulo de cobrança do Data Transfer Service para "data_transfer_service" (minúsculas) a partir de 11 de agosto de 2026. A mudança visa unificar e expandir a visibilidade de custos. Usuários devem atualizar seus relatórios e exportações para incluir o novo formato.
O BigQuery agora oferece compartilhamento de listagens multirregionais em General Availability, facilitando a distribuição global de conjuntos de dados. Contudo, a partir de 1º de junho de 2026, haverá uma importante alteração nas políticas de retenção de dados para Google Ads, Search Ads 360 e Google Analytics 4, limitando os dados de backfill a 37 meses. Usuários devem revisar suas estratégias para garantir a conformidade e acesso a dados históricos.
A partir de 7 de maio de 2026, novas transferências de dados do Google Ads para o BigQuery Data Transfer Service exigirão autenticação multifator (MFA) para usuários. Esta medida visa aumentar a segurança das suas integrações de dados.
O Google Cloud anunciou novas funcionalidades para Dataform e BigQuery. O Dataform implementa "strict act-as mode" globalmente para maior segurança. O BigQuery aprimora índices vetoriais com cálculo de desvio de dados, reconstrução sem downtime e particionamento, otimizando performance e custos.
O Google BigQuery agora permite a criação de views materializadas sobre tabelas com Change Data Capture (CDC) ativo, uma funcionalidade agora em General Availability (GA). Esta novidade otimiza o desempenho de consultas e garante dados sempre atualizados para análises críticas. Representa um avanço significativo para a engenharia e análise de dados na plataforma.
No dia 23 de abril de 2026, foi lançada uma nova versão do driver JDBC Simba para BigQuery, crucial para otimizar a conectividade e o desempenho de aplicações Java. Esta atualização traz melhorias em performance, estabilidade e segurança, sendo fundamental para manter a eficiência em operações de análise de dados no Google Cloud.
Oracle AI Database agora roda nativamente no Google Cloud, integrando dados corporativos críticos com IA avançada como Gemini. Essa união impulsiona a "Agentic Enterprise", automatizando fluxos de trabalho e gerando insights em tempo real.
A IA necessita de dados operacionais e analíticos em tempo real para agir com agilidade. Descubra como a Agentic Data Cloud do Google Cloud une essas fontes, superando silos e permitindo a criação de agentes autônomos e confiáveis.
O Google Cloud anunciou atualizações importantes em abril de 2026, incluindo o modelador gráfico visual no BigQuery, renomeações de serviços como Dataproc para Managed Service for Apache Spark, e a volta do Looker Studio como Data Studio. Novos recursos de IA e agentes de engenharia de dados também foram destacados.
O BigQuery Studio agora oferece visualização direta de resultados e esquemas de consultas de grafos, eliminando a necessidade de ferramentas externas. Esta funcionalidade, em fase de Preview, visa agilizar a análise de dados complexos e relacionais.
O BigQuery anuncia atualizações importantes, incluindo a mudança no tipo de dado ActionValue para Facebook Ads e a expansão das Python UDFs com foco em performance e monitoramento. Novas funcionalidades para migração de metadados e integração com IA também foram destacadas.
O Google Cloud anunciou que as pastas para organização e controle de acesso a ativos de código no BigQuery agora estão em General Availability (GA). Essa novidade permite operações em massa, atualização de conteúdo e visualização de caminhos baseada em permissões, otimizando a gestão de dados na plataforma.
O BigQuery apresenta inovações que transformam a análise de dados. As novidades incluem analytics conversacional expandido para Lakehouse, Colab Data Apps para visualização interativa e a poderosa função AI.KEY_DRIVERS para identificar insights críticos em métricas. Todas essas funcionalidades estão em Preview, prometendo aprimorar significativamente a exploração e o uso de dados.
O Google Cloud lança importantes atualizações para suas plataformas de dados, BigQuery e AlloyDB. As novidades incluem o suporte expandido para Apache Iceberg v3, a disponibilidade geral do BigQuery Agent Analytics e a nova funcionalidade de exportação de dados para AlloyDB.
O BigQuery lança atualizações importantes focadas em IA e visualização. Novas funções geradas por Gemini, como AI.IF, AI.SCORE e AI.CLASSIFY, otimizam o processamento de dados não estruturados. Além disso, a geração automática de visualizações de DataFrames agora está em GA, simplificando a exploração de insights.
O Data Studio renasce como o hub central do Google Data Cloud, integrando todos os seus ativos de dados e impulsionando a análise com recursos de Inteligência Artificial. A ferramenta agora oferece duas edições: a gratuita para uso individual e a Pro, com funcionalidades avançadas para empresas.
O BigQuery Graph eleva a análise de dados a outro nível, permitindo modelar informações como redes e desvendar conexões complexas. Descubra como essa ferramenta integra SQL e consultas de grafos de forma intuitiva e escalável.
A Google Cloud anunciou que as SQL cells em BigQuery notebooks agora estão em General Availability (GA). Essa funcionalidade permite a execução de consultas SQL diretamente dentro de ambientes de notebook, simplificando a análise e a colaboração para profissionais de dados.
O BigQuery expande suas fronteiras com a integração geral do Snowflake e a introdução de consultas stateful em preview. Além disso, o BigQuery Graph permite modelar e analisar dados como grafos, descobrindo relações complexas com GQL.
O BigQuery lança suporte para transferências incrementais de dados do Microsoft SQL Server em fase Preview e disponibiliza a variável de sistema @@session_id em funções e views. Novas funcionalidades otimizam a gestão de dados e a análise.
O Google BigQuery anunciou atualizações significativas em 7 de abril de 2026, introduzindo transferências de dados incrementais para diversas fontes e um novo modelo de embedding de texto para funções de IA. Essas novidades, atualmente em Preview, prometem otimizar a integração de dados e expandir as capacidades de machine learning diretamente na plataforma.
O BigQuery introduz importantes avanços em governança e inteligência artificial. Agora é possível implementar políticas organizacionais personalizadas para maior controle de recursos, além de aproveitar a nova função AI.AGG para agregação semântica de dados com base em linguagem natural. Ambas as funcionalidades estão atualmente em fase de Preview.
O Google BigQuery anunciou três novas funcionalidades em General Availability (GA) para aprimorar a gestão de dados. As atualizações incluem o gerenciamento de conexões com GoogleSQL, aprimoramento na migração de SQL do Snowflake e otimização na criação de índices de busca. Essas inovações oferecem maior controle, facilidade na migração e melhor desempenho para usuários do BigQuery.
O Google BigQuery lançou novas funcionalidades para seus valores ObjectRef, aprimorando a integração com o Cloud Storage. As atualizações incluem suporte expandido para funções, metadados automáticos e URLs de leitura otimizadas.
As recentes atualizações do Google BigQuery, em General Availability, trazem aprimoramentos significativos em previsão e detecção de anomalias com o BigQuery ML, além de permitir views materializadas não incrementais sobre dados do Spanner. Essas novidades oferecem maior flexibilidade e performance para análises de dados avançadas, otimizando a extração de insights.
O Looker anuncia atualizações significativas para 2026, incluindo IA conversacional com Gemini Enterprise, aprimoramentos na análise de linhagem de dados via Dataplex e novas ferramentas de gerenciamento de conteúdo. Prepare-se para uma experiência mais inteligente e eficiente na análise de dados.
A Manhattan Associates migrou para bancos de dados do Google Cloud, aprimorando sua plataforma SaaS Manhattan Active. A solução agora suporta mais de 1 bilhão de chamadas de API diárias com latência reduzida, garantindo resiliência e escalabilidade globais.
O Google Cloud anunciou a disponibilidade geral de uma nova funcionalidade que permite exportar dados do BigQuery para o Spanner usando Cloud resource connections. Essa integração simplifica o processo de reverse ETL, tornando a movimentação de dados mais eficiente para aplicações de produção.
O Google Cloud anuncia importantes atualizações para o BigQuery e a disponibilidade da Gemini API na Europa, otimizando a análise e migração de dados. Novos recursos incluem tradução SQL, monitoramento de transferências e avaliação de migração de Snowflake, reforçando a plataforma como um hub robusto para Big Data e IA.
O BigQuery Data Transfer Service agora permite que agentes de Inteligência Artificial criem, gerenciem e executem transferências de dados, um avanço em fase de Private Preview. Esta nova capacidade visa automatizar e otimizar a gestão de dados na plataforma do Google Cloud.
O Google BigQuery anunciou a General Availability de novas funcionalidades em março de 2026. Agora é possível preparar dados de arquivos no Cloud Storage e Google Drive usando Gemini. Além disso, as funções AI.EMBED e AI.SIMILARITY para análise de texto e imagem estão prontas para uso.
O BigQuery agora oferece uma política de organização personalizada para gerenciar operações em rotinas. Essa funcionalidade em preview permite um controle granular sobre a execução de UDFs e procedures, aprimorando a governança e segurança de dados na plataforma Google Cloud.
O BigQuery, serviço de data warehouse do Google Cloud, introduz uma nova funcionalidade: a configuração de localização padrão global. Essa novidade, agora em General Availability (GA), permite aos usuários definir uma localidade padrão para seus dados em nível de organização ou projeto, simplificando o gerenciamento de recursos.
Em 12 de março de 2026, o BigQuery advanced runtime se tornou o padrão para todos os projetos no Google Cloud Platform. Esta mudança visa otimizar a performance, eficiência de custos e escalabilidade das operações de análise de dados. Usuários de BigQuery se beneficiarão automaticamente de consultas mais rápidas e melhor gerenciamento de recursos.
O BigQuery agora oferece um mapeamento visual para entender a performance de consultas SQL, destacando gargalos no gráfico de execução. Essa funcionalidade, agora em General Availability (GA), visa facilitar a otimização e depuração de suas consultas.
O BigQuery aprimora sua análise conversacional com novas funcionalidades que integram IA e Cloud Storage. Usuários agora podem interagir com dados não estruturados e usar modelos de Machine Learning de forma simplificada através de prompts em linguagem natural.
O Google Data Cloud lança novas funcionalidades para integrar BigQuery, Dataproc e Looker, focando em IA/ML. As inovações prometem simplificar o acesso, análise e tomada de decisão baseada em dados para empresas.
O Google Cloud lança novas funcionalidades de IA, incluindo suporte a bancos de dados gerenciados (AlloyDB, Spanner, Cloud SQL, Bigtable, Firestore) e a capacidade de criar agentes conversacionais com BigQuery. O objetivo é aprimorar a interação da IA com dados corporativos, impulsionando soluções inovadoras.
Descubra como Fastweb e Vodafone uniram forças com Google Spanner e BigQuery para otimizar seus complexos fluxos de dados. Essa colaboração resultou em maior eficiência e insights aprimorados no setor de telecomunicações.
O BigQuery anuncia novas funcionalidades que trazem o poder da Inteligência Artificial para a geração de embeddings com modelos como o gemini-embedding-001, agora em General Availability. Além disso, a nova página Pipelines & Connections promete simplificar a integração de dados com serviços como Datastream e Pub/Sub, atualmente em Preview.
O Google BigQuery anunciou em 5 de março de 2026 melhorias significativas, incluindo uma nova sintaxe para a função VECTOR_SEARCH em fase de Preview, visando otimizar buscas por vetores únicos. Além disso, uma versão atualizada do Simba ODBC driver para BigQuery foi disponibilizada, aprimorando a conectividade com a plataforma.
O BigQuery agora oferece monitoramento aprimorado para replicação de dados e recuperação de desastres, além de streaming em tempo real para Spanner. Essas funcionalidades, agora em General Availability (GA), aumentam a visibilidade e a agilidade para os usuários do Google Cloud.
O Google Data Cloud lança novidades em IA e bancos de dados, incluindo suporte a MCP para agentes de IA, análise conversacional no BigQuery e aprimoramentos no Looker e Cloud SQL. Descubra como essas inovações impulsionam a análise de dados e o desenvolvimento de IA.
O PayPal realizou uma migração de dados massiva para o Google Cloud BigQuery, unificando seus sistemas legados. Essa base robusta é agora o alicerce para a inovação em IA generativa, impulsionando insights mais rápidos e experiências personalizadas para milhões de usuários.
O BigQuery implementará uma limitação no uso do Legado SQL a partir de 1º de junho de 2026. Entidades que não o utilizarem no período de novembro de 2025 a junho de 2026 perderão o acesso. É essencial planejar a migração para o SQL padrão.
O BigQuery introduz uma nova funcionalidade em Preview que permite a criação e revisão de termos de glossário personalizados para agentes de análise conversacional. Além disso, é possível revisar termos importados do Dataplex Universal Catalog. Esta inovação visa aprimorar significativamente a capacidade dos agentes de interpretar prompts, tornando a análise de dados mais precisa e eficiente.
O Google BigQuery agora oferece a funcionalidade de restaurar datasets deletados, em estágio de General Availability (GA). Usuários podem recuperar dados perdidos acessando o histórico de revisões dentro da janela de time travel, aumentando a segurança e resiliência dos dados.
Este artigo detalha as recentes atualizações do BigQuery, incluindo a introdução das consultas globais em fase de Preview e as importantes mudanças nas políticas de controle do MCP. Aborda a transição para o gerenciamento de uso do MCP através de políticas de negação do IAM, essencial para a governança de dados no Google Cloud Platform.
O Looker está ganhando funcionalidades que prometem mais autonomia e inteligência para a análise de dados. Fique por dentro das novidades que chegam em 2026.
O BigQuery lança novas funcionalidades em fevereiro de 2026, incluindo insights de datasets para visualizar relações entre tabelas e melhorias nas funções de IA para geração de esquemas. A função AI.CLASSIFY também foi atualizada para suportar classificação multi-categoria em fase de Preview.
O Google BigQuery agora oferece três novos métodos de execução de pipelines: todas as tarefas, tarefas selecionadas ou por tags. Essa funcionalidade em General Availability (GA) visa otimizar a flexibilidade e o controle sobre fluxos de trabalho de análise de dados.
O BigQuery lança novas funcionalidades para otimizar a análise de dados. Agora é possível customizar a geração de insights, focando em SQL ou descrições de tabelas/colunas. Além disso, varreduras de dados podem ser executadas sob demanda e configuradas com Time to Live (TTL) para exclusão automática.
O BigQuery introduziu novas funcionalidades para análise de dados do YouTube, permitindo o suporte a relatórios de alcance. Além disso, foi lançada a capacidade de aplicar políticas de dados diretamente em colunas, reforçando a segurança e o controle de acesso a informações sensíveis.
O Gemini no BigQuery agora processa dados na mesma jurisdição dos seus datasets (US ou EU) ou em locais definidos pelo usuário, a partir de 03 de fevereiro de 2026. Essa novidade oferece maior controle sobre a localização do processamento de dados.
O BigQuery agora oferece suporte a consultas parametrizadas no editor do Google Cloud Console em sua versão General Availability (GA). Esta funcionalidade aprimora a segurança e a eficiência na execução de consultas dinâmicas para análise de dados.
O BigQuery está aprimorando sua plataforma com o lançamento de recursos inovadores. Novidades incluem maior segurança de dados com a regra RANDOM_HASH, a capacidade de realizar análises conversacionais usando IA e a simplificação na criação de modelos de machine learning via console.
O BigQuery anunciou a renomeação de sua funcionalidade de Change Data Capture para 'BigQuery change data capture ingestion'. Além disso, o serviço agora permite a transferência de dados do Shopify, em fase de Preview.
O BigQuery expande suas funcionalidades com a nova integração para transferência de dados do Mailchimp, atualmente em Preview. Paralelamente, um driver JDBC atualizado foi lançado para otimizar a conectividade e o acesso aos dados.
A Fastweb + Vodafone transformou sua plataforma Customer 360 usando Spanner e BigQuery para melhorar o acesso a dados em tempo real e simplificar a governança. A integração com IA também otimiza fluxos de trabalho de engenharia.
O BigQuery recebeu atualizações importantes que simplificam a execução de funções de Inteligência Artificial, permitindo o uso de credenciais do usuário final. Além disso, o suporte a parâmetros em funções de tabela foi restaurado, aumentando a flexibilidade para os desenvolvedores de dados.
O BigQuery do Google Cloud agora conta com o Gemini Cloud Assist para análises detalhadas de jobs e performance, e foi expandido para a região de Bangkok. Novidades prometem otimizar a gestão e o desempenho de dados.
O Google Cloud atualizou suas políticas de segurança, exigindo o uso de contas de serviço personalizadas para Dataform e BigQuery a partir de janeiro de 2026. A medida visa fortalecer o controle de acesso e evitar falhas em fluxos de dados automatizados.
O Google BigQuery introduz um driver JDBC de código aberto para Java, facilitando a conexão de aplicações com a plataforma de dados em sua fase de Preview. A novidade promete agilizar o desenvolvimento e o acesso a insights analíticos.
O Google BigQuery expande suas capacidades de ingestão de dados com novas opções em GA para <code>CREATE EXTERNAL TABLE</code> e <code>LOAD DATA</code>. As atualizações incluem controle de fuso horário, formatos de data/hora, marcadores de NULL e correspondência de colunas. Essas funcionalidades otimizam a precisão e a flexibilidade no carregamento de dados externos, simplificando pipelines e melhorando a qualidade dos dados.
O BigQuery Data Transfer Service agora permite a transferência de dados do PostgreSQL para o BigQuery em sua fase General Availability (GA). Esta novidade simplifica a integração e acelera a análise de dados em ambientes GCP.
O BigQuery Data Transfer Service agora permite a transferência de dados do Microsoft SQL Server (em Preview) e do MySQL (em GA) para o BigQuery. Essas atualizações facilitam a integração de dados para análise avançada.
O BigQuery Data Transfer Service agora oferece a capacidade de transferir dados de blob storage (Amazon S3, Azure Blob Storage, Cloud Storage) diretamente para tabelas BigLake Iceberg. Além disso, novas integrações com Klaviyo e HubSpot foram lançadas, simplificando a consolidação de dados de plataformas de marketing.
O BigQuery Data Transfer Service agora permite a transferência de dados de Oracle para o BigQuery em sua versão General Availability (GA). Essa integração visa simplificar a ingestão de dados corporativos para análise em larga escala.
As bibliotecas Java para Google BigQuery foram atualizadas no final de 2025 com novidades significativas. A versão 2.57.0 introduziu melhorias em precisão de timestamps e configuração de dados, enquanto a 2.57.1 focou em atualizações de dependências para otimização.
O BigQuery agora permite o uso de agentes LLM via seu servidor MCP remoto para tarefas de dados. Essa inovação na fase de Preview impulsiona a automação e inteligência na análise de dados, prometendo revolucionar a interação com informações. É um passo significativo para a integração da IA nas plataformas de dados do Google Cloud.
O BigQuery introduziu a geração autônoma de embeddings e a função AI.SEARCH para busca semântica, ambas em Preview. Estas novidades permitem a criação e atualização automática de representações vetoriais de dados e a realização de buscas contextuais, otimizando a análise.
O BigQuery Studio introduz uma melhoria significativa: resultados de busca no painel Explorer agora são exibidos na organização atual, com um menu para alternar facilmente entre elas. Esta funcionalidade, agora em General Availability (GA), otimiza a navegação e o acesso a dados em ambientes multi-organizacionais.
O BigQuery Data Transfer Service agora oferece suporte a transferências incrementais de dados do Salesforce, uma funcionalidade em Preview. Isso otimiza a ingestão de dados, focando em apenas alterações recentes para maior eficiência e agilidade.
O Google BigQuery lançou uma nova versão do seu driver JDBC, prometendo melhorias de performance e estabilidade para integrações de dados. A atualização é crucial para empresas que utilizam a plataforma para análise e operações de dados.
O Google Cloud BigQuery agora oferece a configuração padrão de projeto e dataset para pipelines SQLX em fase de General Availability. Essa novidade simplifica a criação e gestão de fluxos de dados, aumentando a eficiência e reduzindo erros.
O Google ADK introduziu o plugin BigQuery Agent Analytics, permitindo a exportação de dados de interações de IA para o BigQuery. Desenvolvedores podem agora analisar prompts, uso de ferramentas e respostas para otimizar a performance de seus agentes de IA de forma eficiente.
O Google BigQuery introduziu o Gemini para ajudar a corrigir e explicar erros em consultas SQL, além da função JSON_FLATTEN para simplificar a extração de dados JSON. Ambas estão em fase de Preview.
O TimesFM foi integrado ao BigQuery e AlloyDB, permitindo previsões de séries temporais com IA de forma simplificada. As funções AI.FORECAST e AI.EVALUATE agora são GA, oferecendo maior precisão e flexibilidade para análise de dados.
O BigQuery anuncia importantes novidades em Preview para aprimorar a otimização, organização e governança de dados. Destaque para o heatmap de texto de query, pastas para ativos de código e o compartilhamento de stored procedures. Essas ferramentas prometem elevar a eficiência no gerenciamento e análise de Big Data.
Google Cloud alcança um novo recorde no benchmark BIRD para a tarefa de Text-to-SQL, demonstrando avanços significativos na capacidade de modelos de IA em gerar consultas SQL a partir de linguagem natural. Esta conquista impulsiona aplicações de análise de dados e agentes de IA.
O BigQuery apresenta novidades em dezembro de 2025, incluindo uma nova página de visão geral para facilitar o aprendizado e a exploração. Novas ferramentas de tradução de SQL e controle granular com custom constraints para datasets também foram lançadas.
O Google BigQuery anuncia importantes atualizações, destacando a integração com Gemini para preparação de dados e novas funções de Machine Learning. Essas inovações visam otimizar a análise de dados e a detecção de padrões, fortalecendo a plataforma como uma ferramenta robusta para big data.
O Google BigQuery lançou o paper "ARIMA_PLUS", detalhando seus novos modelos para previsão e detecção de anomalias em séries temporais. Os modelos ARIMA_PLUS e ARIMA_PLUS_XREG visam alta escalabilidade, precisão e interpretabilidade diretamente no banco de dados.
O Google Cloud anunciou atualizações significativas para a análise de dados. Agora é possível gerar insights de dados via API Dataplex e descrições de tabelas/colunas com Gemini. Além disso, o BigQuery Data Transfer Service para Google Ads suporta a versão mais recente da API, e a cláusula MATCH_RECOGNIZE está disponível para consultas avançadas.
O Google Cloud introduziu políticas organizacionais customizadas para o serviço de migração do BigQuery, permitindo maior controle sobre operações e conformidade. A novidade, em Preview, inclui a opção de desabilitar sugestões de IA durante o processo.
O Google Workspace dobrou a capacidade de linhas para tabelas dinâmicas no Connected Sheets quando integradas ao BigQuery, passando para 200.000. Essa melhoria visa agilizar e aprofundar a análise de grandes volumes de dados diretamente nas planilhas.
O BigQuery introduziu a funcionalidade de Grupos de Reserva, permitindo agrupar reservas para priorizar o compartilhamento de slots ociosos entre si. Essa novidade oferece maior controle sobre a alocação de recursos para workloads críticos. A funcionalidade encontra-se em fase de Preview.
O Google BigQuery introduziu funcionalidades importantes para o mercado, incluindo o registro detalhado de e-mails de usuários em consultas e jobs, aumentando a segurança e a auditoria. Além disso, expandiu as integrações do BigQuery Data Transfer Service com fontes populares como Facebook Ads e Salesforce.
O BigQuery lança um agente de IA com Gemini para automação de pipelines e novas funções de IA gerenciadas para análise de dados. As atualizações também incluem melhorias no explorador de jobs para otimização de consultas e suporte ao formato Apache Arrow para streaming de dados.
O Google BigQuery está oferecendo acesso antecipado à sua nova funcionalidade de análise conversacional. A ferramenta permite interagir com dados usando linguagem natural, acelerando a obtenção de insights e a tomada de decisão.
O Google BigQuery introduziu novas funcionalidades, incluindo custom constraints para Organization Policy, oferecendo maior controle em recursos de compartilhamento. Além disso, o BigQuery ML agora integra o modelo TimesFM para previsão de séries temporais, aprimorando as capacidades de IA.
O BigQuery, serviço de análise de dados do Google Cloud, anunciou a General Availability (GA) de sua integração com a TransUnion para aprimorar a resolução de entidades. Esta funcionalidade permite uma identificação e vinculação mais precisa de dados, oferecendo maior confiabilidade e eficiência para as empresas.
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