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.

Lorsque vous enregistrez une exploration avec une plage de dates prédéfinie (par exemple, les 28 derniers jours), l'exploration affichera désormais les 28 derniers jours à partir du moment où vous avez ouvert l'exploration, plutôt qu'à partir du moment où vous avez créé l'exploration. En savoir plus sur l'ajustement de la période dans une exploration.

Lorsque vous enregistrez une exploration avec une plage de dates prédéfinie (par exemple, les 28 derniers jours), l'exploration affichera désormais les 28 derniers jours à partir de l'ouverture de l'exploration, plutôt qu'à partir de la création de l'exploration. Si une propriété standard devient "Large" ou qu'une propriété 360 devient "XL" (collectant respectivement plus de 25 milliards et 250 milliards d'événements facturables au cours des 31 derniers jours), le paramètre de conservation des données au niveau des événements est automatiquement réduit à 2 mois et les données au niveau des événements plus anciennes de 2 mois deviennent inaccessibles et sont supprimées de manière permanente. Cette modification affectera très peu de propriétés Google Analytics. Si votre propriété est sur le point d'atteindre ces limites en fonction du volume d'événements hebdomadaires, nous enverrons désormais un e-mail d'avertissement à tous les administrateurs de propriété. Lorsque la limite est atteinte, nous enverrons un autre e-mail à tous les administrateurs de propriété pour les informer que le paramètre de conservation des données a été réduit. Entre ces deux notifications, vous pouvez réduire le nombre d'événements facturables envoyés à la propriété Google Analytics 4 pour rester dans les limites actuelles de la taille de votre propriété et conserver une conservation des événements plus longue. Si vous avez reçu l'avertissement pour une propriété gratuite, vous pouvez également passer à la version 360 pour bénéficier de limites plus élevées. En savoir plus sur les paramètres de conservation des données.

Google Ads a récemment introduit une mise à jour permettant aux utilisateurs de créer et d'appliquer des audiences Analytics, y compris des audiences prédictives, directement dans Google Ads. Cette fonctionnalité permet de construire des audiences plus précises en se basant sur les informations comportementales disponibles uniquement dans Google Analytics 4. Les audiences Analytics peuvent être créées dans le gestionnaire d'audience et utilisées lors de la création d'une campagne. Pour en savoir plus sur le générateur d'audience Google Analytics 4 dans Google Ads, consultez les ressources disponibles.

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.

Dans cette mise à jour, vous pouvez utiliser des fichiers de configuration YAML pour transformer le code SQL lors de la traduction des requêtes SQL à partir de votre base de données source. Ces fichiers de configuration YAML peuvent être utilisés avec le traducteur SQL par lots, le traducteur SQL interactif et le client Python de traduction par lots. Cette fonctionnalité est maintenant disponible en général (GA). L'estimateur de slot prend désormais en charge les recommandations de commitment et d'autoscaling optimales en termes de coûts au niveau du projet pour les charges de travail à la demande. Cette fonctionnalité est maintenant en préversion.

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 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.

Vous pouvez désormais consulter des informations sur les performances des requêtes concernant les déséquilibres de partition. Cette fonctionnalité est en préversion.

Nous sommes ravis d'annoncer que vous pouvez désormais intégrer Salesforce Marketing Cloud avec une propriété Google Analytics 4 depuis l'interface Marketing Cloud. Si vous utilisiez l'intégration Universal Analytics 360 avec Salesforce Marketing Cloud, vous pouvez maintenant migrer vers l'intégration GA4. Pour la première fois, l'intégration est disponible pour les propriétés GA4 standard et 360. Aujourd'hui, l'expérience est disponible dans Marketing Cloud pour tous ceux qui utilisaient l'intégration avec Universal Analytics 360. L'intégration de Google Analytics 4 avec Salesforce Marketing Cloud vous permet de synchroniser les audiences créées dans Analytics avec Marketing Cloud et d'utiliser ces audiences dans vos campagnes de marketing direct par e-mail et SMS de Salesforce. Pour en savoir plus sur l'intégration de Salesforce Marketing Cloud, consultez l'intégration des audiences de Salesforce Marketing Cloud.

Cette mise à jour hebdomadaire concerne les mises à jour des bibliothèques clients du Cloud SDK. Elle inclut des correctifs de bugs et des nouvelles fonctionnalités pour les bibliothèques bigquery/storage/apiv1beta1 et google-cloud-bigquery. Parmi les nouvelles fonctionnalités, on trouve la promotion de bigquery/biglake en version GA, le support des contrôles de valeur par défaut pour bigquery/storage/managedwriter, l'exposition des données Apache Arrow via ArrowIterator pour bigquery, et l'introduction de fonctionnalités de prévisualisation de requêtes pour bigquery. Des correctifs de bugs et des améliorations de la documentation sont également inclus. De plus, BigQuery Data Transfer Service permet désormais de transférer des données de reporting et de configuration de campagne depuis Display & Video 360 vers BigQuery. Enfin, certaines fonctionnalités de BigQuery ML pour la prévision de séries temporelles sont maintenant disponibles en version GA, notamment la possibilité de définir des limites pour les valeurs prévues et la modélisation de jours fériés personnalisés.

Google Analytics 4 améliore la collecte automatique des événements à partir des flux de données web pour résoudre un problème de filtrage pour certaines sous-propriétés. À partir de maintenant, tous les événements first_visit et session_start collectés automatiquement à partir des flux de données web contiendront les mêmes paramètres d'événement que le premier événement déclenché par le client dans une session. Cela signifie que ces événements collectés automatiquement seront correctement filtrés dans ou hors d'une sous-propriété pour des rapports cohérents et prévisibles. Vous n'avez pas besoin de prendre des mesures pour activer cela, car cette mise à jour résoudra le problème à l'avenir.

BigQuery propose désormais des options de configuration d'analyse de texte pour les fonctions suivantes : CREATE SEARCH INDEX DDL, les analyseurs LOG_ANALYZER existants et le nouvel analyseur PATTERN_ANALYZER, utilisés dans diverses fonctions, y compris SEARCH, ainsi que la nouvelle fonction TEXT_ANALYZE. BigQuery prend également en charge les fonctions de traitement avancées suivantes : ML.BAG_OF_WORDS, ML.TF_IDF, BAG_OF_WORDS, TF_IDF, COSINE_DISTANCE, EUCLIDEAN_DISTANCE et EDIT_DISTANCE. Ces fonctionnalités sont actuellement en version de prévisualisation.

Le service de transfert de données BigQuery peut désormais transférer des données depuis Azure Blob Storage vers BigQuery. Cette fonctionnalité est maintenant disponible en version générale (GA). Une mise à jour hebdomadaire des bibliothèques client du Cloud SDK est également disponible, avec des modifications et des mises à jour de dépendances. De plus, les graphiques de ressources administratives prennent en charge certaines fonctionnalités en prévisualisation, notamment la possibilité de visualiser le graphique d'utilisation des ressources au niveau du projet et de filtrer les données d'utilisation des ressources en fonction de différents modèles de facturation.

Une mise à jour a été effectuée sur GA4 BigQuery Export, permettant désormais l'utilisation de paramètres personnalisés spécifiques à un élément. De plus, il est désormais possible de collecter ces paramètres personnalisés spécifiques à un élément via le protocole de mesure GA4.