Februar 2026

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Liebe Leser,

im Februar gab es vor allem Updates mit technischer Relevanz. In BigQuery ermöglichen „Global Queries“ (Preview) erstmals regionübergreifende Abfragen innerhalb einer einzigen SQL Query. Gleichzeitig werden Multi-Region-Reads kostenpflichtig, was bestehende Setups direkt betrifft.

In GA4 ergänzen „Generated Insights“ die Startseite um eine KI-basierte Übersicht aktueller Veränderungen. Zudem weitet Google die automatische Event-Erfassung für Google Ads aus und überträgt zusätzliche Website-Signale mit Auswirkungen auf Tracking- und Consent-Konzepte.

Viel Spaß beim Lesen!

Marcus StadeHead of Analytics

1. GA4: „Generated Insights“ für die Startseite

Mit „Generated Insights“ ergänzt GA4 die Startseite um eine KI-generierte Kurzzusammenfassung der wichtigsten Veränderungen seit dem letzten Besuch. Ziel ist es, schneller zu erkennen, was sich in der Property getan hat, ohne dabei erst in Detailreports einzusteigen.

Folgendes wurde ergänzt:

GA4 zeigt auf der Startseite nun eine kompakte Übersicht der Top-Änderungen seit dem letzten Login (z. B. Konfigurations-Updates, Anomalien, saisonale Effekte).
Die Insights können auch Integrations-„Meilensteine“ hervorheben (z. B. abgeschlossene Google-Ads- oder Search-Console-Verknüpfungen), inklusive Call-to-Action wie „View report“/„View insight“.
Nutzer können Feedback geben (Daumen hoch/runter) oder die Sektion ausblenden, damit die Ausspielung relevanter wird.

Der Mehrwert liegt im schnellen Überblick für Gelegenheitsnutzer oder Stakeholder, die nicht täglich in GA4 arbeiten. Kritisch bleibt: Die Logik hinter den priorisierten „Top-Änderungen“ ist nicht transparent. Unterm Strich ist das Feature eher eine Orientierung, aber kein Ersatz für strukturiertes Performance-Monitoring oder professionelle Anomalie-Erkennung.

Quelle: analytics.google.com

2. BigQuery: Regionübergreifende Abfragen mit „Global Queries“ (Preview)

Seit Ende Februar ermöglicht BigQuery in einer ersten Preview sogenannte „Global Queries“. Damit lassen sich Daten aus unterschiedlichen Regionen innerhalb einer einzigen SQL-Abfrage referenzieren, ohne sie zuvor physisch zu verschieben oder in einer gemeinsamen Region zu replizieren.

Bisher mussten Datensätze, die in verschiedenen Regionen gespeichert sind, entweder repliziert oder über Workarounds zusammengeführt werden. Mit Global Queries können nun:

Tabellen aus unterschiedlichen Regionen direkt in einer Query kombiniert werden,
regionübergreifende Analysen ohne manuelle Konsolidierung durchgeführt werden
und bestehende Multi-Region-Architekturen flexibler genutzt werden.

Für global aufgestellte Organisationen ist das ein praktisches Architektur-Update. Daten liegen häufig aus Compliance-, Performance- oder Kostengründen in verschiedenen Regionen. Bisher bedeutete das zusätzlichen Aufwand durch Replikation, Data Transfers oder komplexe Pipeline-Logik. Global Queries reduzieren diese operative Komplexität. Allerdings sollte die Funktion nicht als Freifahrtschein verstanden werden: Regionübergreifende Abfragen können Latenz- und Kostenimplikationen haben und sollten bewusst in Architektur- und Governance-Konzepte eingebettet werden.

Quelle: cloud.google.com

3. BigQuery: „Parameterized Queries“ direkt im Query Editor

BigQuery unterstützt neuerdings Parameter direkt im Query Editor der Cloud Console. Nutzer können SQL-Parameter definieren und beim Ausführen der Abfrage Werte einsetzen, ohne die Query selbst anpassen zu müssen. Dies umfasst:

Unterstützung von Query-Parametern direkt in der Web-UI
Sichere Übergabe von Werten ohne String-Konkatenation
Wiederverwendbare Queries für unterschiedliche Eingabewerte

Funktional ist dies kein neues BigQuery-Feature. Parameter gab es bereits über API, CLI und Clients. Neu ist die komfortable Nutzung direkt im Editor. Für Teams bedeutet das weniger Copy-Paste-Varianten derselben Query und ein geringeres Risiko für Fehler oder SQL-Injection-ähnliche Muster bei dynamischen Abfragen.

Quelle: cloud.google.com

4. BigQuery: Erweiterte Pipeline-Ausführungsmodi (Preview)

Auch BigQuery Pipelines erhalten neue Ausführungsoptionen für Pipeline-Runs im Preview-Status. Tasks können nun flexibler gestartet werden, etwa selektiv oder in angepasster Reihenfolge. Unter anderem besteht so die Möglichkeit, nur bestimmte Tasks auszuführen, um mehr Kontrolle über die Pipeline-Orchestrierung zu übernehmen.

In komplexeren Data-Workflows war es bislang oft nötig, komplette Pipelines zu starten, selbst wenn nur einzelne Schritte getestet oder angepasst wurden. Die neuen Modi reduzieren diesen Overhead.

Für kleine Setups ist das kaum spürbar. Für größere Analytics-Architekturen mit vielen Abhängigkeiten verbessert es jedoch Debugging, Iteration und CI/CD-ähnliche Prozesse. Der Preview-Status deutet allerdings darauf hin, dass sich Details noch ändern können.

Quelle: cloud.google.com

5. BigQuery und Cloud Storage: Gebühren für Multi-Region-Reads aktiv

Seit dem 1. Februar 2026 fallen Gebühren an, wenn BigQuery-Jobs Daten aus Cloud Storage über Multi-Region-Grenzen hinweg lesen.

Was bedeutet das?

Aktivierung von Data-Transfer-Kosten bei regionübergreifendem Zugriff
Betroffen sind BigQuery-Jobs, die Daten aus Cloud-Storage-Multi-Regionen lesen.

Das ist zwar kein Feature, aber ein relevantes Billing-Update. Viele Architekturen nutzen Multi-Region-Storage, ohne die tatsächlichen Lesewege konsequent zu prüfen. Mit der Aktivierung der Gebühren werden bislang „unsichtbare“ Architekturentscheidungen plötzlich kostenrelevant.

Für internationale Setups kann das spürbare Auswirkungen auf Query-Kosten haben. Teams sollten daher prüfen, ob Datenstandorte und Query-Regionen konsistent sind oder ob unnötige regionübergreifende Reads stattfinden.

Quelle: cloud.google.com

6. BigQuery: Einschränkung der Legacy SQL-Nutzung ab Juni 2026

BigQuery wird die Nutzung von Legacy SQL ab dem 1. Juni 2026 einschränken. Maßgeblich ist, ob Legacy SQL zwischen dem 1. November 2025 und dem 1. Juni 2026 in einem Projekt aktiv verwendet wurde.

Konkret bedeutet das:

Projekte ohne Legacy-SQL-Nutzung in diesem Zeitraum verlieren ab Juni 2026 die Möglichkeit, Legacy SQL weiter zu verwenden.
Projekte mit aktiver Nutzung können bestehende Workloads weiter betreiben, neue Abfragen oder Setups auf Legacy-Basis sind jedoch nicht garantiert.

Legacy SQL spielt in vielen modernen Setups kaum noch eine Rolle, da Standard SQL seit Jahren der empfohlene Standard ist. Dennoch existieren in älteren Data Warehouses, ETL-Jobs oder BI-Tools vereinzelt noch Abhängigkeiten.

Die Änderung ist weniger ein technisches Feature als ein strategischer Schritt in Richtung endgültiger Standardisierung. Für Teams bedeutet das: Bestandsaufnahmen durchführen, Alt-Jobs prüfen und gegebenenfalls migrieren. Wer Legacy SQL noch produktiv einsetzt, sollte die Übergangsphase aktiv nutzen – denn langfristig ist klar, wohin die Reise geht.

Quelle: cloud.google.com

7. GTM: Erweiterte automatische Event-Erfassung für Google Ads

Google Ads sammelt künftig automatisch eine breitere Palette an Website-Eventdaten. Dadurch sollen zusätzliche Interaktionen und Signale erfasst werden, ohne dass dafür neue Tags oder manuelle Anpassungen erforderlich sind. Advertiser können zusätzliche Netzwerk-Requests an Google-Domains beobachten, da mehr Eventdaten übertragen werden.

Warum ist das relevant?
Google positioniert die Änderung als Vereinfachung der Implementierung. Tatsächlich bedeutet sie jedoch vor allem eine Ausweitung der automatisch erhobenen Datensignale zugunsten der Ads-Plattform.

Für Werbetreibende kann dies kurzfristig zu mehr messbaren Signalen und potenziell stabileren Conversion-Modellen führen (insbesondere in Cookie-limitierten Umgebungen). Gleichzeitig steigt jedoch die Abhängigkeit von Googles Blackbox-Logik. Welche Events konkret erfasst, priorisiert oder modelliert werden, bleibt nicht vollständig transparent. Auch aus Datenschutz- und Governance-Perspektive ist die Änderung relevant: Mehr automatisch übertragene Daten bedeuten potenziell zusätzliche Prüfpflichten im Consent- und Tracking-Setup.

Quelle: support.google.com

8. Piwik PRO: “Sequential Audiences” und mehr Transparenz im Tag Manager

Mit den Februar-Releases erweitert Piwik PRO vor allem die Möglichkeiten in Audience Building und Tag-Management-Governance, also in zwei Bereichen mit direkter Auswirkung auf Kampagnenaktivierung und Tracking-Qualität.

“Sequential Audiences” (Data Activation)
Piwik PRO führt einen neuen Audience-Typ ein: Sequential Audiences. Nutzer können Zielgruppen nun auf Basis einer definierten Reihenfolge von Events bilden. Etwa „Produktansicht → Warenkorb → Kauf“ oder „Formular gestartet → Formular abgeschlossen“. Damit lassen sich Funnel-Logiken präziser abbilden und für Aktivierungszwecke nutzen.

Überarbeitete Audience-Dauer-Logik
Die Membership-Dauer basiert künftig auf dem Zeitpunkt des ersten Eintritts in die Audience und wird nicht mehr durch spätere Events verlängert. Das sorgt für klarere, planbare Audience-Definitionen.

Neue Overview-Seite im Tag Manager
Der Tag Manager erhält eine zentrale Übersicht für unveröffentlichte Änderungen. Probleme in Tags, Triggern oder Variablen werden hierbei hervorgehoben, bevor die Version veröffentlicht wird. Zusätzlich werden fehlende oder referenzierte, aber nicht existierende Variablen sichtbar gemacht.

Die Sequential Audiences sind funktional das wichtigste Update. Sie bringen Piwik PRO näher an fortgeschrittene Journey-basierte Segmentierung heran und ermöglichen sauberere Funnel-Analysen und Aktivierungslogiken ohne externe Workarounds. Die neue Audience-Dauer-Logik sorgt für mehr Vorhersehbarkeit in Kampagnensteuerung und Retargeting. Das reduziert Inkonsistenzen, kann aber bestehende Setups verändern. Ein kurzes Review bestehender Zielgruppen ist empfehlenswert. Im Tag Manager liegt der Mehrwert klar in Governance und Fehlervermeidung. Die neue Übersicht und die Schutzmechanismen helfen, Tracking-Fehler vor dem Livegang zu erkennen, insbesondere in komplexeren Setups.

Quelle: developers.piwik.pro/changelog