BigQuery conversational analytics, chat에서 forecasting·anomaly detection 실행

트윗이 드러낸 변화

Google Cloud Tech는 2026년 4월 17일 X 게시물에서 BigQuery conversational analytics가 chat 안에서 AI functions를 지원한다고 밝혔다. 핵심은 forecasting and anomaly detection in chat이라는 구체적 문구다. 이는 table 위에 자연어 질문을 던지는 수준을 넘어, 보통 analyst가 방법을 고르고 SQL이나 notebook을 구성해야 하는 분석 작업까지 chat 표면으로 당기는 변화다.

Google Cloud Tech 계정은 BigQuery, Vertex AI, Cloud Run, Gemini tooling 같은 developer-facing Google Cloud 업데이트와 문서 링크를 자주 올린다. 그래서 이번 트윗은 단순 기능 안내보다 플랫폼 신호에 가깝다. Google은 chat을 warehouse 옆의 도움말 계층이 아니라 BigQuery 내부 분석 행동을 실행하는 표면으로 확장하고 있다.

문서가 보충한 내용

연결된 Google Cloud 문서는 conversational analytics를 BigQuery data에 대해 자연어로 질문하는 기능으로 설명한다. 이번 변화에서 중요한 점은 assistant가 더 높은 수준의 AI functions에 닿는다는 것이다. forecasting과 anomaly detection은 보기 좋은 summary가 아니다. 과거 데이터를 projection으로 바꾸거나, 기대 패턴에서 벗어난 지점을 표시하는 model-backed step을 뜻한다.

데이터팀 입장에서 비교 대상은 기존 BI dashboard와 notebook workflow다. dashboard는 매출이 움직였다는 사실을 보여줄 수 있고, notebook은 time-series model을 돌릴 수 있지만 둘 다 사전 설정과 유지 관리가 필요하다. conversational analytics가 chat에서 안전하게 forecasting이나 anomaly detection을 호출할 수 있다면, 특히 BigQuery에 governed data를 이미 쌓아 둔 조직에서 business question에서 first-pass analysis까지의 시간이 줄어든다.

다음 관전 포인트

핵심은 governance와 trust다. Forecast는 assumptions, confidence intervals, 사용된 table lineage를 명확히 보여줘야 한다. Anomaly detection은 sensitivity 조절과 analyst가 검토할 수 있는 설명이 필요하다. Google이 이런 제어를 chat interface에 얼마나 분명히 노출하는지, 그리고 정리된 demo dataset이 아니라 복잡한 enterprise schema에서도 잘 작동하는지가 다음 신호다.

출처: source tweet, Google Cloud documentation.