Привіт 🙌
Ще тиждень тому я думав, що ця розсилка буде повністю про Чорну П’ятницю: акції, пропозиції, знижки — усе, що ми планували. Але у команди Google BigQuery та Power BI схоже були інші плани )
Вони разом зробили стільки анонсів, апдейтів і корисних інструментів, що сьогоднішня розсилка буде значно більше про новини від цих сервісів, ніж про нашу Чорну П’ятницю.
Після того, як я додав ще й корисні матеріали система розсилки показала повідомлення про те, що такий лист не відкриється нормально в більшості поштових клієнтів. Тому корисні матеріали довелось відкласти до наступного випуску.
Але як завжди, все по черзі.
🔍 Сьогодні в розсилці:
🌟 Замов на Чорну П'ятницю МЕГАзнижку на курс який давно хотів пройти (останні дні)
🌟 Графік розсилок на цей рік: важливі дати
🌟 Як побудувати багатоканальні послідовності в BigQuery
🌟 Повний гайд по налаштуванню ключових подій у GA4
🌟 Розширенню PROANALYTICS виповнився 1 рік
🌟 Хвилинка ностальгії - читай далі, щоб зрозуміти про що я
Новини Google Analytics
🔹 Оновлення User-Provided Data.
🔹 Cost Data Import у GA4 тепер називається Campaign Data Import.
Новини Google BigQuery
🔹 Дослідження про ARIMA_PLUS — моделі для прогнозів та аномалій.
🔹 Підтримка Gemini 3.0 у BigQuery.
🔹 Gemini тепер допомагає вирішувати SQL-помилки (Preview)
🔹 Агрегація та дедуплікація даних за допомогою Gemini (Загальнодоступна)
🔹 Папки в BigQuery для впорядковування робочих файлів (Preview)
🔹 Оновлена Overview-сторінка в BigQuery.
🔹 Теплова карта SQL запиту у BigQuery (Preview)
Новини Power BI
🔹 Поява офіційного MCP (Model Context Protocol) для моделювання даних у Power BI.
🔹 Нове розширення TMDL у VS Code.
🔹 Історія версій семантичної моделі та ще один великий крок Power BI у бік DevOps.
🔹 Оновлення Copilot у Power BI.
🔹 Автоматичне розтягування матриць.
🔹 Візуальний елемент картки тепер став загальнодоступним
🔹 Краща підтримка зображень у звітах.
🔥 Замов на Чорну П'ятницю МЕГАзнижку на курс, який давно хотів пройти
А почнемо з новини, яка вже кілька тижнів тримає всіх у маркетинговому світі в напрузі — Чорної П’ятниці. Останні роки бренди запускають свої пропозиції хто за тиждень, хто за два, а хто стартує ще з початку листопада. Ми теж вирішили не відставати та підготували власні пропозиції до цього періоду.
І формат цього разу досить унікальний: я вирішив, що найпростіше досягти win-win історії, якщо дві сторони будуть максимально відкриті: ти і так розумієш, що будуть знижки. А я і так розумію, що ти хочеш пройти ще один курс Академії. То навіщо мені вгадувати про який саме курс мова, якщо я можу дати знижку саме на той курс, який тобі потрібен. Вже зараз на сайті можна замовити персональну МЕГАпропозицію.
1. Переходиш на сайт академії https://proanalytics.academy/uk
2. Чекаєш поки з'явиться попап як на скріні (треба хоча б секунд 20 походити по сайту)
3. Вибираєш собі курс, залишаєш пошту і чекаєш свій персональний промокод
У нашому графіку розсилок до кінця цього року відбулися деякі зміни, і я вважаю, що маю тебе про це сповістити.
У день Чорної П’ятниці я планую надіслати ще один лист. Спочатку я думав писати тільки тим, хто замовив персональну знижку, але врешті вирішив відправити його всім — оскільки там буде важлива інформація не лише про знижки.
Цей лист на Чорну п'ятницю, а також те, що з 25 грудня я беру невеличку відпустку трохи змінить графік розсилок. І тому в грудні на тебе чекають ще дві розсилки — 11-го та 24-го числа. Після них ми побачимось вже в 2026-му.
Отже, у підсумку цього року ти отримаєш ще три листи:
— 28 листопада (Чорна П’ятниця),
— 11 грудня,
— 24 грудня.
Не пропусти.
Ну а тепер перейдемо до основного контенту.
📰 Як побудувати багатоканальні послідовності в BigQuery
Звісно, що розпродаж на Чорну П'ятницю - це не єдині наші новини.
На днях прийшов Василь Волошин, той самий Нескромний маркетолог, питати в чат курсу PRO ANALYTICS, як побудувати багатоканальні послідовності на даних GA4 в Looker Studio.
Ми там йому в чаті понавідповідали, а потім я подумав, що може хтось би ще хотів знати як це робити на сирих даних і вирішив закинути в відкритий доступ відео з курсу BigQuery for Marketing, де якраз розбирається ця тема.
Приємного перегляду!
📰 Повний гайд по налаштуванню ключових подій у GA4
Ну а якщо ти з тих, хто спокійніше сприймає інформацію у форматі тексту — або давно хотів нарешті розібратись, як правильно налаштовувати ключові події в новому інтерфейсі GA4 — на блозі Академії вийшла нова стаття саме на цю тему.
У ній я розбираю:
- що таке ключові події в GA4 і в чому їх особливості
- та три способи створення ключових подій у GA4 з усіма нюансами та практичними порадами.
🔥 Розширенню PROANALYTICS виповнився 1 рік
Крім нового контенту, є ще одна приємна новина.
Цими днями виповнився рівно рік розширенню PROANALYTICS, яке я написав минулої осені.
За останній тиждень воно допомогло 625 користувачам:
- краще сприймати дані в GA4 (див скрін 1 для розуміння функціоналу)
- і легше працювати з CSS селекторами (див скрін 2 для розуміння функціоналу)
Якщо ти ним ще не користуєшся — дуже рекомендую. Воно справді економить час і спрощує щоденну роботу з даними.
І ще маленький тизер: я якраз працюю над новим цікавим апдейтом для цього розширення. Не впевнений, що встигну завершити його до Чорної П’ятниці, але до Нового року він точно буде. Тому встановлюй розширення й очікуй оновлення — буде корисно)
🔥 Хвилинка ностальгії
Facebook нагадав сьогодні про спогад 7 років тому. А я вже й забув, що був свого часу на конфі по Google Cloud.
Памятаю, тоді, в 2018, про BigQuery в Україні тільки всі починали говорити в якихось тусовках. Мало хто міг уявити, що він стане таким популярним як зараз.
Перейдемо до новин сервісів, які ми всі щодня використовуємо 🔥
Перш за все, як завжди, поговоримо про Google Analytics. Від команди GTM апдейтів не було. Ну а основні новини нам представили команди BigQuery та Power BI.
👉 Новини від Google Analytics
🚩 Оновлення User-Provided Data.
Google Analytics оновив функцію User-Provided Data (UPD) — і разом із цим запустив нову інфраструктуру під цю функцію. Все разом це наче як має покращити якість даних, поведінкову атрибуцію та роботу рекламних сценаріїв.
UPD тепер сфокусований на Ads Conversions, Enhanced Conversions та Customer Match Audiences, що дає точнішу атрибуцію та кращу звітність по подіях. Важливо: UPD більше не використовується як ідентифікатор для атрибуції сеансів та користувачів, тому GA4 більше не будує на ньому загальну картину поведінки.
Правда, якщо ти був з тих, хто давно включив в своєму ресурсі цю функцію, то у тебе вона поки продовжить працювати на старій інфраструктурі, і ти навіть можеш побачити часткові деградації певний час — міграція на нову систему планується лише у Q2 2026.
Незважаючи на ці оновлення, я все одно НЕ рекомендую збирати User-Provided Data автоматично, якщо цього можна уникнути. У спільноті вже давно діляться дивними кейсами й відвертими багами, пов’язаними з цим механізмом.
Один із найкласичніших прикладів: якщо у тебе у футері розміщений імейл для зв’язку, GA4 може вирішити, що це — імейл усіх користувачів. І замість тисяч різних людей система починає бачити «одну людину з одним імейлом». Зрозуміло, що це абсолютно не відповідає реальності. І це лише один із багів.
Тому моя порада проста: якщо можеш не вмикати UPD — краще не вмикай.
🚩 Cost Data Import у GA4 тепер називається Campaign Data Import.
Це загалом вся новина. Назва змінилась, а функціональність при цьому залишилася повністю та сама.
👉 Новини від Google BigQuery
🚩 Дослідження про ARIMA_PLUS — моделі для прогнозів та аномалій
Якщо тобі цікаво розібратися, як саме BigQuery будує прогнозування часових рядів і виявляє аномалії, Google виклав у відкритий доступ велику дослідницьку роботу на цю тему.
У ній детально описані алгоритми, які лежать в основі моделей ARIMA_PLUS та ARIMA_PLUS_XREG — саме вони використовуються в BigQuery для прогнозів та пошуку аномалій у даних. Дослідження показує, як ці моделі працюють «під капотом», чим вони кращі за класичні ARIMA, і чому вони добре масштабуються під великі обсяги даних.
Якщо цікавишся ML-алгоритмами або хочеш зрозуміти, як саме BigQuery ухвалює рішення щодо аномалій та прогнозів — раджу глянути.
🚩 Нові AI-функції в BigQuery.
У BigQuery за останні два тижні з’явилась ціла хвиля оновлень, пов’язаних з AI-функціоналом. Частина вже доступна, частина — у режимі Preview, але всі — корисні для роботи з великими наборами даних, виявлення аномалій та генерації контенту.
- AI.DETECT_ANOMALIES (Preview)
Функція BigQuery ML, яка дозволяє виявляти аномалії у часових рядах. Працює на основі моделі TimesFM та використовує історичні дані як базову лінію. - AI.GENERATE (GA)
Генерація тексту (і не тільки) для перекладу, класифікації, резюмування, витягу сутностей та інших задач. Працює з будь-якими неструктурованими даними: текст, зображення, аудіо, відео, документи. - AI.EMBED (Preview)
Перетворює текст, зображення, аудіо, відео або документи на ембеддінги. Корисно для побудови рекомендаційних систем, кластеризації, пошуку та ML-моделей. - AI.SIMILARITY (Preview)
Обчислює семантичну схожість між парами текстів, між зображеннями або навіть крос-модально: текст ↔ зображення. - AI.GENERATE_BOOL, AI.GENERATE_DOUBLE, AI.GENERATE_INT —дозволяють генерувати скалярні значення (0/1, числа), що корисно для фільтрації, скорингу та підрахунків
Табличні AI-функції (GA)
- AI.GENERATE_TABLE
Генерує структуровані таблиці зі неструктурованих даних (текст, зображення, аудіо, відео). - AI.GENERATE_TEXT
Можна сказати альтернативна версія ML.GENERATE_TEXT — ті самі можливості, але з чіткішими назвами колонок. - AI.GENERATE_EMBEDDING
Свого роду альтернативна версія ML.GENERATE_EMBEDDING, теж зі спрощеним набором колонок.
🚩 Підтримка Gemini 3.0 у BigQuery
І щоб завершити тему AI-оновлень у BigQuery: цього тижня Google викотив Gemini 3.0, і тепер частину нових AI-функцій у BigQuery можна запускати саме на ньому.
Зокрема, AI.GENERATE та інші генеративні функції вже підтримують виклики через Gemini 3.0. Це означає швидші відповіді, кращу якість генерації та більше можливостей для роботи з текстами, зображеннями й іншими неструктурованими даними.
🚩 Gemini тепер допомагає вирішувати SQL-помилки (Preview)
У BigQuery з’явилась можливість використовувати Gemini не лише для генерації тексту, а й для пояснення та виправлення помилок у SQL-запитах.
Тобто тепер модель може підсвітити, чому саме впав запит, і запропонувати робочий варіант.
🚩 Агрегація та дедуплікація даних за допомогою Gemini (Загальнодоступна)
Ще одна корисна функція: тепер Gemini можна використовувати, щоб агрегувати або дедублікувати табличні дані без довгих SQL-конструкцій.
Модель сама формує запит під завдання: об’єднати записи, прибрати дублікати, узгодити поля тощо.
🚩 Папки в BigQuery для впорядковування робочих файлів (Preview)
Тепер ти можеш використовувати папки для впорядкування та керування доступом до окремих файлів коду, таких як блокноти, збережені запити, полотна даних та файли підготовки даних. Ця функція доступна в попередній версії.
🚩 Оновлена сторінка огляду BigQuery.
BigQuery отримав нову Overview-сторінку, яка стала фактично центральним хабом для всіх корисних ресурсів: навчальних посібників, гайдів, функцій, прикладів і документації.
Усе зібрано в одному місці та розбито за рівнем досвіду — від початківців до просунутих користувачів. Це значно спрощує старт у BigQuery та допомагає швидко орієнтуватися в інструменті.
🚩 Теплова карта SQL запиту у BigQuery (Preview)
Тепер у вкладці виконання запиту можна увімкнути теплову карту SQL запиту, яка показує, які частини запиту забирають найбільше слот-тайму. Це дозволяє:
- швидко зрозуміти, де саме «просідає» продуктивність;
- побачити, які фрагменти коду тригерять найдовші етапи виконання;
- відкрити деталі плану запиту саме для цих «найважчих» частин.
Функція наразі доступна у Preview.
👉 Новини Power BI
Команда Power BI теж добре попрацювала цього місяця і викотила кілька важливих оновлень. Але, на мою думку, найважливіша новина — це
🚩 Поява офіційного MCP (Model Context Protocol) для моделювання даних у Power BI.
Тепер ти можеш змінювати модель даних Power BI — як локальну, так і віддалену — через MCP. Це відкриває можливість повноцінно працювати з моделлю за допомогою LLM та сторонніх інструментів автоматизацій.
І, так як Microsoft все більше привчає розробників Power BI все частіше використовувати VS Code для спрощення роботи, то ця історія працює через офіційне розширення для VS Code. Тож ніяких налаштувань. Просто встанови розширення, відкрий файл і працюй.
Відео для розуміння наскільки швидкий старт >>
Технічна документація та детальні пояснення на GitHub >>>
🚩 Нове розширення TMDL у VS Code.
До речі, MCP — це не єдине, що команда Power BI викотила цього місяця для VS Code. Тепер ще одне розширення стало загальнодоступним: Visual Studio TMDL Extension.
Воно додає:
- семантичне підсвічування DAX у TMDL-файлах,
- покращену роботу з TMDL-документами,
- зручніший досвід для тих, хто будує й модифікує моделі через текстовий формат.
Це розширення можна встановити у VS Code прямо з Marketplace.
🚩 Історія версій семантичної моделі та ще один великий крок Power BI у бік DevOps
Думаю, багато хто з вас уже помітив по моїх останніх листах — та й просто по апдейтах у блозі Microsoft — що Power BI змінюється дуже швидко. Він усе менше виглядає як інструмент «щоб зібрати звіт із кількох таблиць» і все більше стає класичним інструментом розробки: із правильними DevOps-процесами, з можливістю працювати з моделлю у текстовому форматі, версіонувати зміни, відкатуватись назад і тримати всю логіку в репозиторіях. Це дуже радує, бо все це нагадує типові інженерні підходи, які спрощують життя, і які раніше для Power BI були недосяжними.
У цьому місяці це стало помітно ще сильніше. Microsoft анонсував що з 2026 року офіційно змінює дефолтний формат збереження semantic model на оновлений PBIR, і це теж не випадковість. Це логічне продовження цього курсу.
Ще один, хоч і більш простіший крок в цьому напрямку - можливість переглядати історію версій семантичної моделі — тепер у вебі можна побачити останні п’ять версій і повернутися до потрібної в один клік. Це здається дрібницею, але насправді це дуже важливий крок у бік контрольованої розробки.
🚩 Оновлення Copilot у Power BI.
Power BI отримав цілу хвилю оновлень, пов’язаних зі штучним інтелектом. Новин настільки багато, що вони заслуговують окремого блоку — але важливо уточнити: більшість цих можливостей орієнтовані насамперед на корпоративних клієнтів.
Щоб працювати з Copilot повноцінно, потрібна Fabric Capacity, яка стартує від ~$200/місяць, тому це опція не для кожного бізнесу. Але апдейти самі по собі класні, хоча новина про MCP була більш вражаюча і практичніша, як на мене)
Тому далі просто перерахую нові можливості:
- Тепер Standalone Copilot став розумнішим і простішим. Він сам обирає правильне джерело даних у фоні. Якщо контекст однозначний — одразу дає відповідь. Якщо ні — ставить уточнення.
- Нові точки входу до Copilot прямо з Home-сторінки
До кінця листопада Copilot можна буде відкривати безпосередньо з головної сторінки Power BI — просто вводиш запит і натискаєш Enter. Якщо хочеш старий вигляд — його можна повернути через меню Layout. - Підказки Copilot на основі нещодавно відкритих елементів
З’явились автоматичні промпти, пов’язані з тим, що ти переглядав(ла) останнім часом. - Кращий інтерфейс для додавання елементів до запиту
Тепер до свого питання можна додавати репорти чи інші елементи з удосконаленим фільтром і сортуванням за «недавністю»
- Розумніші візуалізації та кращий контекст
Copilot тепер швидше створює повноцінні сторінки репортів і дозволяє гнучко їх редагувати. Він:- сам вибирає оптимальні візуали для твоїх даних;
- має розширену бібліотеку візуалізацій;
- краще розуміє намір користувача та складніші запити.
Ну а для тих, хто поки не може використовувати Copilot є інші цікаві апдейти:
🚩 Автоматичне розтягування матриць.
Тепер Power BI може автоматично розширювати не тільки таблиці, а й матриці, щоб заповнювати доступний простір у звіті. Зручно для адаптивних макетів.
🚩 Візуальний елемент картки тепер став загальнодоступним
Оновлена картка — більш сучасна, мінімалістична та зручна для відображення ключових показників. Приклад вигляду — на скрині нижче.
Ну а ще цей апдейт багато кому трохи зламав віжуал. Надіюсь, ти не в списку цих "щасливчиків".
🚩 Краща підтримка зображень у звітах.
Power BI попрацював над тим, щоб картинки відображалися коректніше не тільки в новому Card visual, а й у звіті загалом.
🚩 Розширені можливості Decomposition Tree.
Тепер можна додавати додатковий chart або картинку прямо у візуал. Приклад — на скрині нижче.
🚩 Оновлення Power BI Theme Generator.
Вийшло свіже оновлення генератора тем. Якщо ще не пробував ним користуватися — можливо прийшов той момент.
На цьому новини закінчилися, і тут мали б бути корисні матеріали
Але цей лист вже й так вийшов дуже довгим, тому ці матеріали прийдуть до тебе вже через тиждень, в наступну п'ятницю.
На всяк випадок нагадую, що існує англомовна версія розсилки на LinkedIn, на яку ти теж можеш підписатися та поділитися з англомовними колегами.
Твій сенсей, Макс Гапчук 🔥
Будь в курсі актуальних новин зі світу аналітики!