Server-side & Data Engineering · Un promoteur immobilier national

ETL incrémental Piano Analytics → BigQuery

J'ai construit un ETL incrémental quotidien qui sort la donnée d'audience brute de Piano Analytics (niveau visiteur & événement) vers BigQuery, débloquant des analyses croisées impossibles dans l'outil natif.

Promotion immobilière

Résultat-clé

3 tables data warehouse alimenté chaque jour

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.

Diagnostic gratuit

Votre donnée mérite mieux qu'une approximation.

20 minutes pour regarder votre collecte et votre data : je vous dis où ça fuit, ce qui est fiable, et par quoi commencer. Sans engagement.

Réserver un diagnostic gratuit Voir les autres études