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Data Warehouse

BigQuery als zentrales Warehouse für Ihre Marketing-Daten

Serverless Data Warehouse für Marketing-Daten. EU-Region als Default, native GA4-Anbindung, günstiger als Snowflake für analytische Workloads unter 1 TB/Monat.

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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
  • BigQuery Agentur
  • BigQuery implementieren
  • BigQuery Integration Agentur

Ob Ihre Daten für Aktivierung bereit sind, klärt der Data Readiness Audit.

Data-Readiness-Audit anfragen →
  • Q01
    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.

  • Q02
    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.

  • Q03
    Lässt sich BigQuery direkt an Looker, Power BI oder Tableau anschließen?

    Ja, alle drei haben native BigQuery-Connector. Data (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.

Weitere Integrationen, die wir einsetzen

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