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Études de cas
Server-side & Data Engineering · Cogedim

ETL incrémental Piano Analytics → BigQuery

Votre outil analytics ne répond pas à tout : dès qu'on veut croiser parcours, attribution et performance, on bute sur ses limites. J'ai sorti la donnée brute de Piano vers BigQuery, chaque jour, pour débloquer les analyses que l'outil natif rend impossibles.

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Résultat-clé
3 tables votre donnée d'audience libérée dans BigQuery : les analyses que votre outil bloque

Situation

Le client avait besoin d'accéder à sa donnée d'audience brute, au niveau visiteur et événement, hors des limites de l'interface analytics standard, pour croiser parcours produit, attribution et Core Web Vitals, ce que l'outil natif ne permet pas.

Tâche

Extraire de façon fiable et automatisée la donnée Piano via son API Data, la normaliser, et la charger dans un data warehouse exploitable (BigQuery) en respectant les volumes (pagination) et la robustesse de schéma.

Action

  • Extraire la donnée via l'API Data Piano, avec pagination dynamique (calcul automatique du nombre de pages).
  • Charger dans 3 tables BigQuery : événements + dimensions d'acquisition, dimensions produit métier, mesures Core Web Vitals.
  • Normaliser les schémas (typage auto, gestion des nulls, colonnes manquantes auto-remplies) pour un schéma stable.
  • Chargement incrémental (WRITE_APPEND), séparation des flux par type d'événement, déployable en Cloud Function (service account).

Résultat

  • Le client dispose de sa donnée d'audience brute et requêtable dans BigQuery, au niveau le plus fin.
  • Analyses croisées auparavant impossibles débloquées : parcours produit, attribution multi-source, corrélation performance ↔ comportement.
  • Un socle data alimenté automatiquement chaque jour, base pour dashboards et analyses ad hoc.
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