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ObjectRef chega à disponibilidade geral no BigQuery e leva análise de dados multimodais ao SQL

ObjectRef chega à disponibilidade geral no BigQuery e leva análise de dados multimodais ao SQL

Aprofundamento CEVIU

Aprofundamento

O problema que o ObjectRef ataca é conhecido de quem trabalha com dados: os arquivos ficam no Cloud Storage, a inferência roda em outro lugar e o resultado precisa voltar para o warehouse. Esse costura posterior gera overhead e desalinhamento. Agora, com o GA, o ponteiro vira um tipo STRUCT nativo, guardado numa coluna ao lado dos dados relacionais. A consulta SQL passa entradas multimodais e multicoluna direto aos modelos Gemini, sem cluster separado.

Do lado da engenharia, o que pesa é o ciclo de vida independente e o versionamento. O ObjectRef registra o número de geração do objeto no GCS, então a inferência continua reproduzível mesmo que o arquivo mude depois. Também dá para passar ObjectRefs a Python UDFs (com OpenCV, por exemplo) e manter pipelines idempotentes e backfills como em qualquer tabela. No GA entraram suporte a End User Credentials, metadados vindos de object tables, insights do Cloud Storage ou URIs em string, e arrays de ObjectRef para comparar documentos ou analisar sequências de imagens. A função OBJ.MAKE_REF() detecta o formato a partir da URI, e funções como AI.CLASSIFY() usam o Optimized Mode por padrão para gastar menos tokens.

O que mudou

O ObjectRef saiu do preview e chega ao GA em todas as edições do BigQuery e no preço on-demand. No preview era preciso configurar conexões explícitas do BigQuery. Elas continuam recomendadas para produção com service account, mas o EUC agora permite explorar com a identidade IAM pessoal. A cobertura do CEVIU de 1 de julho de 2026 já mostrava o Conversational Analytics no BigQuery em GA com Gemini. Agora ele ganha acesso a arquivos não estruturados via ObjectRef.

Por que isso importa

A concorrência se move na mesma direção. Em 12 de agosto de 2026, o CEVIU noticiou o tipo FILE em beta na Databricks, também uma coluna nativa para vídeos, imagens e documentos no lakehouse. O BigQuery responde com um tipo já em GA e governança unificada via IAM. Para o time de dados, isso reduz pipelines paralelos e mantém o objeto original ancorado na mesma linha das features extraídas.

Linha do tempo

  1. Conversational Analytics no BigQuery chega a GA com integração ao Gemini.

  2. Databricks lança em beta o tipo FILE para dados multimodais no lakehouse.

  3. ObjectRef chega a GA no BigQuery, levando análise multimodal ao SQL.

Perguntas frequentes

O que é o ObjectRef no BigQuery?

É um tipo STRUCT nativo que aponta para objetos no Cloud Storage, como imagens, vídeos, áudios e documentos. Ele fica numa coluna ao lado das colunas relacionais. Assim o BigQuery trata os arquivos como dados de primeira classe, sem copiá-los.

Preciso mover os arquivos do Cloud Storage para o BigQuery?

Não. A arquitetura é zero-copy: os arquivos continuam no Cloud Storage e o BigQuery guarda só a referência. Os dois lados podem mudar de forma independente sem afetar os dados do outro.

Como o ObjectRef garante inferência reproduzível?

Ele rastreia o número de geração do objeto no GCS. Se o arquivo for alterado depois, a consulta ainda pode apontar para a versão que existia quando a linha foi gravada.

O que mudou do preview para o GA?

Entraram suporte a End User Credentials, que dispensa conexões explícitas em análises ad hoc, e suporte a metadados de várias fontes do Cloud Storage. Também chegou o suporte a arrays de ObjectRef, útil para comparar vários documentos ou sequências de imagens.

Fontes

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Categoria
CEVIU Dados
Publicado
22 de outubro de 2026
Editoria
CEVIU Dados

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