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Data Warehouse de Marketing em BigQuery

Um data warehouse em BigQuery que reúne os dados das suas plataformas de anúncio, do GA4 e do CRM em um único lugar, onde o seu time pode consultar e construir relatórios, em vez de remendar exportações.

O que entregamos

  1. 01

    Descoberta e arquitetura para exportação bruta do GA4, custos e campanhas de anúncios e fontes de CRM, agendamento, vendas, assinatura ou pagamento em escopo

  2. 02

    Desenho de IDs e chaves para unir registros sem esconder incertezas

  3. 03

    Implementação de workflows usando Dataform, dbt ou um caminho de orquestração acordado

  4. 04

    Marts reutilizáveis para perguntas de funil, canal, campanha e receita

  5. 05

    Definições de KPIs com checagens de qualidade e reconciliação de dados

  6. 06

    Entrega do reporting com considerações de custo e acesso ao warehouse

  7. 07

    Retainer opcional de dados gerenciados para times que querem os pipelines monitorados e mantidos

Para quem faz sentido

  • Faz sentido quando

    • Você mistura dados de várias plataformas manualmente hoje
    • Você precisa de uma única fonte de verdade para os relatórios de marketing

  • Não é o melhor caminho quando

    • Você tem poucos canais e o GA4 ou o Looker Studio já cobre as suas necessidades de relatório

O que o warehouse precisa provar

Um warehouse de marketing é útil quando cada modelo tem fonte, granularidade, chave, expectativa de atualização, responsável e regra de reconciliação conhecidos.

  1. 01

    Inventariar

    Registrar quais sistemas fornecem dados brutos de GA4, custos, campanhas, CRM, agendamento, vendas, assinatura ou pagamentos e o que cada fonte realmente controla.

  2. 02

    Modelar

    Separar linhagem bruta de entidades normalizadas e marts de relatório; documentar granularidade, IDs, joins, moeda, fuso e resultados que chegam depois.

  3. 03

    Reconciliar

    Comparar totais da plataforma, warehouse e CRM em uma janela definida, classificando cada diferença como timing, atribuição, identidade, filtro ou não resolvida.

  4. 04

    Operar

    Executar checagens de atualização, schema, duplicidade e completude com responsável, caminho de alerta, limite de acesso e expectativa de custo documentados.

Formato comercial

Descoberta e arquitetura, depois implementação

Uma fase de descoberta e arquitetura, seguida por implementação, com retainer opcional de dados gerenciados.

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