Подключенные таблицы теперь включают обнаружение аномалий для данных BigQuery, что позволяет пользователям легко находить выбросы в данных временных рядов. Эта функция позволяет выявлять отклонения без необходимости ручного обучения моделей или сложных запросов SQL. Система использует BigQuery ML и TimesFM для "zero-shot" анализа, предлагая немедленные выводы на основе ИИ. Обнаружение аномалий дополняет существующую функцию прогнозирования для комплексного инструментария прогнозирования. Пользователи могут настроить анализ через удобную панель без написания какого-либо кода SQL. Результаты четко отформатированы со столбцами, указывающими аномалии и границы для легкой интерпретации. Пользователи могут настроить анализ с помощью временных периодов, порогов вероятности и параметров фильтрации данных. Как и другие объекты Подключенных таблиц, обнаружение аномалий может автоматически обновляться, чтобы гарантировать актуальность информации. Для этой функции не требуются специальные элементы управления администратора. Доступ требует разрешений проекта BigQuery с включенной оплатой. Функция доступна всем клиентам Google Workspace и пользователям личных аккаунтов Google.