Модели данных и запросы
Схемы, индексы и запросы для стабильной производительности.
Google BigQuery
Серверное Data Warehouse для аналитики, автоматизации и отчетности.
Услуги
Отчеты и аналитика
Дашборды, экспорты и пайплайны — от SQL до BigQuery.
Тюнинг производительности
Поиск bottlenecks, кэширование и оптимизация под нагрузку.
Google BigQuery полезен, когда нужно быстро объединить данные из Shopware, ERP VARIO и SaaS‑сервисов и получать отчеты без обслуживания собственного DWH. Serverless‑модель позволяет масштабироваться автоматически, а SQL‑подход делает аналитику прозрачной для команды.
От источников данных к единой картине
В e‑commerce и операционных процессах данные часто разбросаны: заказы и товары в магазине, финансы в ERP, маркетинг в Ads/GA4, обращения в support. BigQuery помогает собрать их в единый слой и рассчитывать KPI последовательно, если заранее продуманы модель данных, partitioning/clustering и проверки качества.
Архитектура, стоимость и доступы
Чтобы расходы были предсказуемыми, важно проектировать запросы, агрегации и materialized views, а также мониторить потребление. IAM, шифрование и контроль доступа по колонкам помогают соблюдать требования по данным, включая европейские правила и DSGVO.
Отчетность, автоматизация и AI‑сценарии
На BigQuery можно строить дашборды (Looker Studio, Metabase), делать экспорты и подключать Connected Sheets для команд, которые любят таблицы. BigQuery также удобен как база для автоматизаций: воркеры или n8n могут писать события и запускать действия. При необходимости данные можно подготовить и для ML/AI‑задач.
BigQuery превращает разрозненные источники в аналитический продукт, на который можно опираться. При правильной модели и governance отчеты и автоматизации работают без лишней нагрузки на инфраструктуру.