Frente de entrega
Marketing, Atribuicao e Dados de Growth Pipelines prontos para atribuicao em ads, analytics, mobile e conversao.Integracao de web analytics
GA4 to BigQuery Integration
Um export do GA4 que o seu time usa pra montar reporting por canal, em vez de um dump bruto que ninguem confia de verdade.
- Python
- GA4
- dbt
- BigQuery
Problema
Exports do GA4 sao uteis, mas ficam confusos quando o time precisa de modelos estaveis e reporting por canal.
Solucao
Sessoes, conversoes e dados de origem de trafego sao normalizados em modelos estaveis, com logs operacionais auditaveis o suficiente para uma revisao de financas ou growth.
Resultado
O GA4 passa a ser uma fonte para construir reporting por canal, em vez de um export bruto em que todo mundo desconfia por baixo dos panos.
Escopo do repositorio
4 blocos centrais Uma entrega compacta com blocos praticos e comportamento operacional visivel.Postura operacional
Dados de marketing prontos para atribuicao Construido com os mesmos logs, retries e validacoes que voce esperaria de uma carga real de producao.O que entra neste repositorio
- Sessoes e conversoes normalizadas
- Camada de reporting por origem de trafego
- Marts prontos para warehouse
- Controles de replay e dead-letter
Stack e modelo operacional
- Python
- GA4
- dbt
- BigQuery
- Traffic source marts
- Ops logs
Sessoes, conversoes e origem de trafego normalizados em modelos estaveis, com logs limpos o suficiente para sobreviver a uma revisao de financas ou growth.
Por que esse tipo de entrega vende
- Conecta midia, analytics e CRM sem sync duplicado nem atribuicao quebrada.
- Funciona bem para times de growth que precisam de reporting e ativacao na mesma entrega.
- Mantem operacao horaria ou diaria visivel com retry, dead-letter e replay seguro.
Como a entrega fica confiavel
- Logs estruturados, validacoes e execucao previsivel.
- Fluxos seguros para replay, pensados para reduzir duplicidade e publish quebrado.
- Estrutura de repositorio que outro engenheiro consegue evoluir sem reaprender o sistema todo.