BigQuery: Controle Aprimorado e Previsões com TimesFM

O ecossistema do Google BigQuery continua a evoluir, e as atualizações divulgadas em 22 de outubro de 2025 trazem aprimoramentos notáveis e um ajuste temporário. Estas novidades impactam diretamente a governança de dados e as capacidades de inteligência artificial, oferecendo maior flexibilidade e ferramentas poderosas para análise.

Controle Granular com Restrições Personalizadas no BigQuery Analytics Hub (Prévia)

Uma das inovações mais relevantes é a introdução de restrições personalizadas para Políticas de Organização. Essa funcionalidade permite um controle mais detalhado sobre campos específicos em recursos de compartilhamento do BigQuery.

A novidade é particularmente útil para o BigQuery Analytics Hub, onde a gestão de acesso e a segurança dos dados são cruciais. Ao aplicar políticas de organização mais refinadas, as empresas podem assegurar que informações sensíveis sejam manipuladas conforme regras específicas e personalizadas. Este recurso está atualmente em fase de prévia, convidando os usuários a explorar suas capacidades. Para mais detalhes, consulte Gerenciar trocas de dados e listagens de compartilhamento usando restrições personalizadas.

Interrupção Temporária no Suporte a Parâmetros de Tabela em Funções com Valor de Tabela (TVFs)

Em um desenvolvimento separado, o suporte a parâmetros de tabela em funções com valor de tabela (TVFs) foi temporariamente desabilitado. Esta interrupção afeta a capacidade de passar tabelas como argumentos para TVFs, uma funcionalidade importante para algumas operações complexas de dados.

O Google está ciente da importância desse recurso e trabalha ativamente para restaurá-lo o mais breve possível. Embora temporário, os usuários devem estar cientes dessa limitação ao planejar suas consultas. Informações adicionais sobre TVFs podem ser encontradas em parâmetros de tabela em funções com valor de tabela.

BigQuery ML Ganha Modelo TimesFM para Previsão de Séries Temporais (Disponibilidade Geral)

Uma das atualizações mais impactantes para cientistas de dados e analistas é a adição do modelo TimesFM (Time Series Foundation Model) ao BigQuery ML. Este modelo de previsão univariada de séries temporais implementa a tecnologia de código aberto TimesFM do Google Research, diretamente acessível no BigQuery.

O TimesFM é projetado para análises preditivas, oferecendo precisão e escalabilidade. Os usuários podem aproveitar este modelo com as seguintes funções aprimoradas do BigQuery ML:

• Utilize AI.FORECAST para realizar previsões. Esta função agora suporta uma janela de contexto maior, aprimorando a capacidade de capturar padrões complexos em dados de séries temporais.
• Empregue AI.EVALUATE para avaliar os dados previstos em comparação com uma série temporal de referência, baseada em dados históricos.

Para experimentar o modelo TimesFM com a função AI.FORECAST, um tutorial prático está disponível: Prever uma série temporal com um modelo univariado TimesFM. Este recurso está em disponibilidade geral (GA), indicando sua maturidade e prontidão para uso em produção.

Conclusão

As atualizações de 22 de outubro de 2025 para o Google BigQuery reforçam o compromisso da plataforma com a segurança, flexibilidade e inovação em machine learning. Enquanto a interrupção temporária de um recurso de TVFs é endereçada, os novos controles de política de organização em prévia e a disponibilidade geral do TimesFM abrem novas portas para governança de dados e análise preditiva avançada. Esses desenvolvimentos continuam a posicionar o BigQuery como uma ferramenta robusta e versátil para desafios de dados modernos.