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Layer 04/ 05

BigQuery.

Das Warehouse, in dem alle Events zusammenlaufen.

Sink für HubSpot, GA4 und LinkedIn-Ads, dahinter eine joined Fact-Table. Looker Studio oder Metabase als Frontend — C-Level bekommt eine URL und klickt selbst.

Sink
für HubSpot, GA4, LinkedIn-Ads
Daily
Sync
SQL
eine Fact-Table für alles
1
URL fürs Reporting
Wie ich's löse

Wie ich das für dich aufsetze.

  • Airbyte oder Fivetran free-tier syncen täglich
  • Joined Fact-Table: Lead → Touchpoint → Stage → Revenue
  • Looker Studio Embed in Notion, Slack, Email
  • Self-Service: AE klickt selber Drill-Down
Toolchain
BigQueryAirbyteLooker StudioMetabasedbt (optional)Cloud FunctionsScheduled QueriesMaterialized ViewsBigQueryAirbyteLooker StudioMetabasedbt (optional)Cloud FunctionsScheduled QueriesMaterialized Views
Sources → Fact-Table
Source
HubSpot
12.4k rows
Source
GA4
184k rows
Source
LinkedIn
2.1k rows
Source
Stripe
892 rows
Daily join
FACT_TABLE
199.392 rows

Vier Source-Tables joinen täglich in eine Fact-Table. Lead → Touchpoint → Stage → Revenue. Eine Quelle für alles.

Beispiel-Workflow

Beispiel: Nightly Fact-Table Build

  1. 0101:00 Cron triggert Airbyte-Sync
  2. 02Joined Fact-Table wird gebaut (dbt oder SQL)
  3. 03Materialized View refreshed
  4. 04Looker-Dashboard ist morgens frisch

Soll ich dir das bauen?

30 Min Demo. Ich zeig dir den Aufbau live an einem realen Setup.