BigQuery (AS) telah mengintegrasikan model TimesFM, yang menggabungkan teknologi mutakhir dari Google Research, untuk memungkinkan peramalan deret waktu tingkat lanjut menggunakan fungsi AI.FORECAST. Model ini memberikan peramalan yang sangat akurat untuk berbagai skenario bisnis, termasuk perencanaan dan manajemen rantai pasokan.

Analisis deret waktu digunakan di berbagai bidang, termasuk ritel, layanan kesehatan, dan keuangan. BigQuery mendukung model ARIMA_PLUS dan ARIMA_PLUS_XREG, dan TimesFM yang baru dikembangkan memiliki fitur peramalan ""zero-shot"" yang tidak memerlukan pelatihan dan dapat memprediksi bahkan kumpulan data yang tidak diketahui.

TimesFM 2.0 pada BigQuery memiliki 500 juta parameter dan menjalankan inferensi langsung pada infrastruktur BigQuery, memungkinkan prediksi yang cepat dan skalabel tanpa perlu melatih model atau mengelola titik akhir.

Misalnya, peramalan menggunakan kumpulan data bigquery-public-data.san_francisco_bikeshare.bikeshare_trips menggunakan fungsi AI.FORECAST untuk meramalkan jutaan deret waktu dalam hitungan menit. TimesFM mudah digunakan dan memiliki aplikasi luas di banyak sektor bisnis, sementara ARIMA_PLUS merupakan pilihan yang lebih baik ketika penyesuaian untuk pola tertentu atau musiman diperlukan. Model TimesFM 2.0 saat ini tersedia dalam pratinjau di BigQuery.