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GA4 Datenmodell & BigQuery Reporting
Für Calumet wurde eine skalierbare Datenarchitektur aufgebaut, die GA4 Rohdaten aus BigQuery in ein strukturiertes Datenmodell überführt und dadurch Reports, Dashboards und Marketing-Analysen deutlich vereinfacht.
Branche
B2C
Jahr
2025
Kunde
Calumet
Ausgangssituation
GA4 Rohdaten im BigQuery Export sind sehr detailliert, aber für schnelle Analysen und Dashboards oft zu komplex. Events, Parameter, Sessions, Nutzerinformationen und E-Commerce-Daten liegen in verschachtelten Strukturen und müssen zunächst aufbereitet werden. Für regelmäßige Marketing-Analysen, Performance-Auswertungen und Reporting-Prozesse fehlte eine k
Unser Ansatz
Data Flakes entwickelte ein strukturiertes BigQuery Datenmodell, das die relevanten GA4 Events, Parameter und Dimensionen extrahiert, bereinigt und in klar definierte Tabellen überführt.
Data Audit
Analyse der bestehenden GA4 BigQuery Rohdaten, Event-Strukturen, Parameter und relevanten Reporting-Anforderungen.
Ergebnis
Aus komplexen GA4 Rohdaten entstand eine robuste und skalierbare Datenbasis, die Analysen und Reporting-Prozesse deutlich vereinfacht. Die aufbereiteten Daten ermöglichen schnellere Auswertungen, bessere Dashboards und eine verlässlichere Grundlage für Marketing-Entscheidungen.
