funnel.io ist ein Marketing Data Hub. Es sammelt Daten aus Werbeplattformen, CRM und Analytics, harmonisiert sie zu einem einheitlichen Schema und stellt sie in BigQuery, einem BI-Tool oder direkt als Report bereit. Der Sweet Spot liegt zwischen Source-APIs und Warehouse.

Wann lohnt sich funnel.io?

Ab etwa zehn Werbeplattformen oder bei Teams ohne eigene Daten-Engineering-Kapazität. Bei kleineren Setups sind Supermetrics oder ein Direktimport in BigQuery oft günstiger. Sobald ein Datateam vorhanden ist und Governance gefragt ist, holt Fivetran plus dbt auf.

Ist funnel.io DSGVO-konform?

funnel bietet EU-Datenverarbeitung und einen Auftragsverarbeitungsvertrag. Marketing-Reporting-Daten sind selten hochsensibel, trotzdem gehört der Datenfluss dokumentiert. Die Konformität hängt vom konkreten Setup ab, nicht vom Tool allein.

Das ist die eigentliche Architekturfrage. Die funnel-UI ist der schnellste Weg, nutzt aber funnel-eigenes Mapping. dbt auf rohen Loads gibt mehr Kontrolle, versionierte SQL-Modelle und Lineage. Welcher Weg passt, hängt von Team und Governance-Anspruch ab.

Was kostet funnel.io?

Die Lizenz wird ab mittlerem Datenvolumen zum spürbaren Posten und skaliert mit Quellen und Datenmenge. Die Architektur und das Setup laufen bei uns über Audit Sprint und Build Sprint. Den genauen Aufwand klären wir im Audit.

funnel.io Setup & Integration

funnel.io ist ein verlässliches ELT-Tool, das 500+ Marketing-Quellen harmonisiert, bevor die Daten in BigQuery oder Snowflake landen. AI- und BI-Layer darüber bekommen ein sauberes, gejointes Schema statt roher Connector-Dumps.

Was ist funnel.io?

funnel.io sitzt zwischen den Source-APIs und Ihrem Warehouse. Es zieht Daten aus über 500 Quellen, normalisiert sie auf ein gemeinsames Schema und liefert sie weiter, no-code und BigQuery-nativ. Die Stärke: schnelle Konsolidierung ohne eigenes ETL. Die Schwäche: Die Lizenz wird ab mittlerem Volumen teuer, und sobald ein Datateam im Haus ist, gewinnt Fivetran plus dbt bei Governance und Lineage.

Eine ausführliche Einordnung mit Preis-Estimator und Head-to-Head gegen Supermetrics und Fivetran steht im funnel.io Praxistest.

Wann funnel.io passt, und wann nicht

Sinnvoll, wenn:

Sie zehn oder mehr Werbeplattformen konsolidieren
das Team keine Daten-Engineering-Kapazität hat
eine saubere Datenbasis schnell stehen soll
BI- und AI-Layer ein einheitliches Schema brauchen

Eher nicht, wenn:

nur wenige Quellen anstehen, dann reicht oft der Direktimport
ein Datateam Governance, Lineage und Multi-Domain verlangt
das Budget schon bei mittlerem Volumen knapp wird

funnel.io im Modern Data Stack

funnel.io ist der Harmonisierungs-Layer, nicht das Warehouse und nicht die BI-Schicht. Ein sauberer Datenfluss sieht so aus:

Schicht	Rolle	Beispiel
Quellen	Rohdaten	Google Ads, Meta, TikTok, CRM
funnel.io	Harmonisierung	einheitliches Schema, ELT
Warehouse	Speicher und Modellierung	BigQuery, Snowflake
BI / AI	Auswertung	Dashboards, MMM, AI-Agents

Von funnel gehen die konsolidierten Daten weiter ins Warehouse, wo dbt-Modelle und BI darauf aufsetzen.

Was Datascale mit funnel.io baut

Wir entscheiden zuerst die Architektur, dann bauen wir:

Bewertung, ob funnel.io oder Fivetran plus dbt der richtige Weg ist
Setup der Konnektoren und des Ziel-Schemas
Mapping auf das Warehouse-Modell in BigQuery oder Snowflake
Anbindung an BI und, wo sinnvoll, an den AI-Layer
Monitoring der Datenqualität und Kosten-Kontrolle

Das ganze Bild steht im Marketing Data Lakehouse. Wir verkaufen funnel nicht als Selbstzweck, sondern nur, wenn es die günstigste verlässliche Lösung für Ihren Fall ist.

funnel.io: Marketing-Daten harmonisiert vor dem Warehouse