현재 일반 제공된 BigQuery Graph는 네이티브 그래프 분석을 데이터 웨어하우스에 직접 통합하여 사일로와 운영 오버헤드를 제거합니다. 이 새로운 기능은 사용자가 ISO 표준 GQL을 사용해 전통적인 SQL과 함께 복잡한 그래프 쿼리를 수행할 수 있게 합니다. BigQuery의 페타바이트 규모 처리, 기존 보안 조치, 그리고 ML 및 AI 기능과 통합됩니다. 사이버보안, 금융, 소매, IT 등 다양한 산업 분야의 데이터 팀이 BigQuery Graph를 도입하고 있습니다. 사용 사례에는 위협 및 사기 탐지, 공급망 최적화, 고객 360도, 지식 그래프 생성, 네트워크 관리 등이 포함됩니다. 최근 개선 사항으로는 더 빠르고 광범위한 그래프 엔진이 포함되어 GQL 실행 속도와 표현력을 향상시킵니다. 새로운 경계 없는 그래프 레이크하우스 기능은 BigQuery Graph가 네이티브 BigQuery 테이블에 존재하는 데이터와 다양한 클라우드에 걸쳐 데이터를 데이터 이동 없이 교차할 수 있게 합니다. 이를 통해 에이전트는 여러 출처의 데이터로 구성된 가상 지식 그래프를 탐색할 수 있으며, 이는 Google Cloud와 AWS에서 고객 및 제품 정보를 조회하는 지원 에이전트와 같습니다. 대화형 분석은 그래프와 자연어로 상호작용할 수 있게 하여 AI 에이전트의 모호함과 환각을 줄입니다. 더 나아가, 에이전트는 이제 데이터셋을 노드와 엣지로 변환하여 작성 및 검증 기능을 갖춘 그래프를 생성할 수 있습니다. 컨텍스트 그래프 기능은 AI 에이전트에게 감사 가능한 메모리를 제공하며, BigQuery Graph 내에서 그들의 추론과 결정을 쿼리 가능한 추적으로 기록합니다. 이는 설명 가능성을 보장하고 향후 에이전트 행동 개선의 기반이 됩니다.