BigQuery ist ein cloudbasiertes Data Warehouse von Google, das sehr große Datenmengen mit SQL-Abfragen in kurzer Zeit auswerten kann. Es speichert und analysiert Daten, ohne dass eine eigene Serverinfrastruktur betrieben werden muss. Im Marketing wird BigQuery häufig genutzt, um Rohdaten aus Google Analytics 4 und weiteren Quellen zusammenzuführen und flexibel auszuwerten.
Wie funktioniert BigQuery?
BigQuery ist ein sogenanntes serverloses Data Warehouse. Nutzer laden Daten hinein oder binden Quellen an und stellen Abfragen in SQL, ohne sich um Server, Speicher oder Skalierung kümmern zu müssen. Google verteilt die Rechenlast im Hintergrund automatisch, sodass auch Abfragen über Milliarden von Zeilen in Sekunden bis Minuten beantwortet werden.
Speicher und Rechenleistung sind getrennt und werden separat abgerechnet. Die Kosten richten sich üblicherweise nach der Menge der gespeicherten Daten und dem verarbeiteten Datenvolumen pro Abfrage. Dadurch zahlt man vor allem für die Auswertungen, die man tatsächlich durchführt.
BigQuery lässt sich eng mit anderen Google-Diensten verbinden. Besonders relevant im Marketing ist die native Anbindung an Google Analytics 4, über die sich die Rohdaten der Nutzerereignisse exportieren und frei auswerten lassen. Auch Visualisierungswerkzeuge wie Looker Studio greifen direkt auf BigQuery zu.
Warum ist BigQuery für Marketing wichtig?
Standardberichte in Analyse-Tools sind vorgefertigt und stoßen bei individuellen Fragen an Grenzen. Mit den Rohdaten in BigQuery lassen sich eigene Kennzahlen, Segmente und Auswertungen bilden, die in der Oberfläche der Tools nicht vorgesehen sind. Das eröffnet deutlich mehr analytische Freiheit.
Zudem umgeht der Rohdatenzugriff die Datensampling-Grenzen mancher Standardberichte, bei denen große Datenmengen nur stichprobenartig ausgewertet werden. Für Unternehmen und Kanzleien, die Daten aus mehreren Quellen kanalübergreifend betrachten wollen, dient BigQuery als zentrale Sammelstelle, auf der Dashboards und weiterführende Analysen aufsetzen.
BigQuery in der Praxis
Der Einstieg gelingt oft über den kostenlosen Export von Google Analytics 4 nach BigQuery. Damit stehen die Ereignisdaten Tag für Tag zur eigenen Auswertung bereit. Von dort lassen sich weitere Quellen wie Werbeplattformen oder CRM-Daten anbinden, um ein Gesamtbild zu erzeugen.
Zu beachten ist, dass BigQuery SQL-Kenntnisse voraussetzt und die Kosten mit dem verarbeiteten Datenvolumen steigen. Unbedachte, sehr breite Abfragen können teuer werden. Mit sinnvoller Datenstruktur, Partitionierung und gezielten Abfragen bleiben die Kosten aber meist überschaubar. Datenschutzrechtlich ist zu prüfen, welche personenbezogenen Daten übertragen werden und ob eine Rechtsgrundlage vorliegt.