Google BigQuery

Google BigQuery nutze ich, wenn Daten aus Shops, ERP und SaaS-Systemen schnell zusammengeführt werden müssen. Das vollständig verwaltete Warehouse verarbeitet riesige Datenmengen ohne Serverpflege und liefert die Basis für Echtzeit-Dashboards, Automatisierung und KI.

Warum BigQuery?

• Serverless Skalierung – keine Infrastruktur, automatische Skalierung für Peaks und Saisonspitzen.
• SQL-first – Standard-SQL inklusive Window Functions, JSON und ML-Erweiterungen.
• Offenes Ökosystem – Connectoren für Google Ads, GA4, Shopware-Feeds sowie externe Tabellen über Cloud Storage oder S3.
• Pay-as-you-go – Speicher und Compute getrennt abrechenbar, ideal für unregelmäßige Reporting-Lasten.
• Sicherheit & Compliance – IAM, CMEK und Column-Level-Security erfüllen EU-Anforderungen.

Typische Szenarien

• Commerce-Analytics: Shopware-, VARIO- und Payment-Daten für Bruttomargen und Lagerumschlag kombinieren.
• Automatisierungs-Backends: n8n- oder Laravel-Jobs streamen Events in BigQuery und lösen Folgeaktionen aus.
• Customer-360: CRM-, Support- und Marketingdaten für Segmentierung zusammenführen.
• Data Products: APIs oder eingebettete Dashboards auf Basis kuratierter Views.

Leistungen rund um BigQuery

• Datenmodell & Ingestion – Schema-Design, Partitionierung, Clustering sowie ELT-Pipelines (Airbyte, dbt, Custom).
• Streaming & Batch – Cloud Functions, Cloud Run oder Laravel Worker für Near-Real-Time-Daten.
• BI-Auslieferung – Looker Studio, Metabase oder individuelle Nuxt-Dashboards mit Row-Level-Security.
• Kostensteuerung – Slot-Reservierungen, materialisierte Views und Monitoring für planbare Kosten.
• Enablement – Workshops, Runbooks und CI/CD für versionierte SQL-Workflows.

Integrationen & Tools

• Shopware / WordPress / Laravel Exporte via API oder direkte DB-Replikation.
• VARIO ERP Replikation (SQL-Dumps oder CDC) für Finanz- und Logistik-KPIs.
• Google Sheets & Docs mittels Connected Sheets für Self-Service-Reporting.
• n8n & Make.com Automationen, die Insights verteilen oder Daten anreichern.
• AI & ML – vorbereitete Datasets für Vertex AI, Claude oder eigene LLM-Services.

Betrieb & Governance

• Bereitstellung über Terraform/Pulumi mit identischen Stages.
• Monitoring Hooks für Dataform/dbt-Tests, Stackdriver-Alarme und Incident-Runbooks.
• Data-Quality-SLAs mit automatisierter Validierung und Abgleichjobs.
• Dokumentation in Confluence/Notion sowie Semantic Layer für Self-Service-Teams.

Fazit

Mit BigQuery gelangen Unternehmen schnell von CSV-Silos zu belastbaren Analytics-Produkten. Ich kombiniere Architektur, Implementierung und Enablement, damit Insights ohne zusätzlichen Betriebsaufwand entstehen.