Google BigQuery

Google BigQuery nutze ich, wenn Daten aus Shop, ERP und SaaS schnell zusammengeführt werden müssen, ohne dass ein Team ein Data Warehouse „betreiben“ muss. Als serverloser Dienst skaliert BigQuery automatisch und liefert eine starke Grundlage für Reporting, Automatisierung und datengetriebene Produktentscheidungen.

Von Rohdaten zu belastbaren KPIs

In Commerce‑Setups landen Daten oft in vielen Silos: Shopware, Payment, VARIO, Marketing und Support. In BigQuery lassen sich diese Quellen über ETL/ELT‑Pipelines zusammenführen, sodass Kennzahlen wie Marge, Lagerumschlag oder Kampagnen‑Performance konsistent berechnet werden. Entscheidend sind dabei ein sauberes Datenmodell, Partitionierung/Clustering und Data‑Quality‑Checks, damit Reports nicht „schwimmen“.

Architektur, Kosten und Governance

BigQuery ist SQL‑first, aber Kosten entstehen über Abfragen und Speicher. Deshalb plane ich Workloads so, dass Reporting performant und kalkulierbar bleibt: materialisierte Views, sinnvolle Aggregationen, Monitoring und klare Zugriffsrechte. Column‑Level‑Security, IAM und Verschlüsselung helfen, EU‑ und DSGVO‑Anforderungen sauber umzusetzen.

Reporting, Automatisierung und KI‑Workloads

Auf BigQuery können Dashboards (Looker Studio, Metabase) und Exporte aufsetzen, aber auch Automationen: n8n‑Workflows oder Laravel‑Jobs können Events in BigQuery schreiben und Folgeaktionen auslösen. Für Teams, die in Tabellen arbeiten wollen, ist Connected Sheets eine gute Ergänzung. Wenn später ML/AI‑Themen relevant werden, sind kuratierte Datasets eine gute Basis für Vertex AI oder LLM‑Workloads.

Mit BigQuery werden Daten aus verschiedenen Systemen zu einem verlässlichen Analytics‑Produkt. Mit sauberer Modellierung und Governance entstehen Dashboards und Automationen, ohne zusätzlichen Betriebsballast.