Data Warehouse
BigQuery
Serverless Data Warehouse für Marketing-Daten. EU-Region als Default, native GA4-Anbindung, günstiger als Snowflake für analytische Workloads unter 1 TB/Monat.
Warum BigQuery und nicht Snowflake
Für Marketing-Analytics-Workloads unter 1 TB/Monat ist BigQuery schlicht günstiger. Snowflake rechnet Compute-Minuten ab, BigQuery Bytes. Der GA4-Raw-Export geht direkt nach BigQuery (ohne Zwischenhändler), und Google Ads / Search Ads 360 haben native Connector. Für einen Marketing-Stack spart das 2–3 Integrationen.
Snowflake wird interessant ab gemischten Enterprise-Workloads (Analytics + App-Daten + ML-Features), bei denen Multi-Cloud oder cross-region Sharing eine Rolle spielen.
EU-Region, nicht optional
BigQuery-Datasets müssen explizit in europe-west1 (Belgien) oder europe-west3 (Frankfurt) angelegt werden. Der Default ist US, und GA4-Exports werden automatisch in die Region des Datasets geschrieben. Wer hier nicht aufpasst, landet ohne Absicht auf US-Cloud, und verletzt damit im Zweifel den eigenen Datenschutz-Text.
Unser BigQuery-Setup
- Ingest: GA4 Raw Export, Google Ads, Funnel.io (für Meta/TikTok/LinkedIn), Stape-Event-Logs
- Modelling: dbt Core, CI via GitHub Actions
- Governance: Row-Level Security, getrennte Datasets pro Use-Case, BigQuery Admin-Dashboard
- Kostenkontrolle: Partitionierung nach Datum, Slot-Reservations ab ~€2k/Monat Spend
- BI-Layer: Data Studio (kostenlos) oder Looker (Enterprise) je nach Governance-Anspruch
Thematische Einordnung
- BigQuery GA4 Export
- BigQuery EU Region
- Data Warehouse Marketing
- BigQuery Kosten
- dbt BigQuery
-
Ist der GA4-Export nach BigQuery DSGVO-konform?
Ja, wenn das BigQuery-Dataset in einer EU-Region liegt (europe-west1 Belgien oder europe-west3 Frankfurt) und der Google DPA unterzeichnet ist. Standardmäßig wird das Dataset in den USA angelegt, das muss aktiv geändert werden. Ohne EU-Region und DPA gibt es keinen sauberen DSGVO-Pfad.
-
Was kostet BigQuery für einen typischen Marketing-Stack?
Für GA4-Export plus Ads-Daten in mittlerer Größe (10–50 Mio. Events/Monat): 50–300 € pro Monat. Speicher kostet ~0,02 €/GB, Queries 5 €/TB. Mit Partitionierung und Slot-Reservations ab ~2.000 €/Monat-Spend lässt sich das stabilisieren, vor Reservations ist Budget-Disziplin nötig.
-
Lässt sich BigQuery direkt an Looker, Power BI oder Tableau anschließen?
Ja, alle drei haben native BigQuery-Connector. Looker Studio ist kostenlos und für GA4-Daten der Standard-Einstieg. Power BI und Tableau brauchen einen Service-Account und bei großen Datenmengen Slot-Reservations, damit Dashboards nicht zu Query-Cost-Treibern werden.