Für Calumet haben wir eine skalierbare Datenarchitektur aufgebaut, um die Rohdaten aus Google Analytics 4 effizient nutzbar zu machen.
Der native GA4 Export in BigQuery liefert umfangreiche Event-Daten, die jedoch in komplexen, verschachtelten Strukturen vorliegen und für Analysen oder Dashboards nur eingeschränkt geeignet sind.

Im Rahmen des Projekts wurden die GA4 Daten in BigQuery transformiert und in ein strukturiertes Datenmodell überführt. Dabei wurden relevante Events, Parameter und Dimensionen extrahiert, bereinigt und in klar definierte Tabellen überführt.

Auf dieser Basis entstanden sogenannte Datenprodukte, die konsistente und performante Analysen ermöglichen. Die aufbereiteten Daten dienen als Grundlage für Looker Studio Dashboards, Marketing-Analysen und datengetriebene Entscheidungsprozesse.

Das Ergebnis ist eine robuste, skalierbare Datenbasis, die es ermöglicht, GA4 Daten effizient auszuwerten und langfristig für verschiedene Anwendungsfälle im Unternehmen zu nutzen.