BigQuery가 SQL 내에서 직접 다변량 시계열 예측을 위한 새로운 파운데이션 모델인 TimesFM 3.0을 출시합니다. 이전에는 AI.FORECAST가 단변량 예측만 지원했습니다. Google Research에서 개발한 TimesFM 3.0은 다변량 예측에 뛰어나며 GIFT-Eval과 같은 공개 리더보드에서 높은 순위를 기록했습니다. 여러 상관관계가 있는 대상 열을 동시에 예측할 수 있습니다. 이 모델은 과거 및 미래의 알려진 값을 모두 사용하여 공변량 예측도 지원합니다. 이를 통해 날씨나 프로모션과 같은 외부 요인을 통합하여 더 정확한 예측이 가능합니다. 기존의 단변량 예측 및 이상 탐지 워크플로우는 모델 사양만 업데이트하면 TimesFM 3.0의 이점을 누릴 수 있습니다. BigQuery에서의 다변량 예측은 과거 및 미래 호라이즌 행이 포함된 특정 입력 테이블 형식이 필요합니다. 사용자는 BigQuery Conversational Analytics에서 자연어 프롬프트를 활용하여 다변량 예측을 수행할 수도 있습니다. 이 새로운 기능은 엔터프라이즈급 예측을 위한 복잡한 데이터 파이프라인 및 모델 인프라의 필요성을 없애줍니다.