Kozakviewer/analyticsarchitecture

1## Zadanie2Na podstawie poniższych założeń zaproponuj schemat architektury analitycznej dla firmy:  3- pomiar kanałów sprzedaży na web, mobile web i app (Android + iOS)  4- analityka cross-platform dla ww. produktów  5- konieczność udostępnienia raportów i wizualizacji dla poszczególnych biznesów w firmie  6- pomiar kampanii reklamowych dla web, mobile web i app  7- zastosowanie marketing automation dla web, mobile web i app  8W rozwiązaniu zadania powinny się znaleźć propozycje narzędzi rynkowych, przepływu i storage'u flow danych oraz form raportowania i wizualizacji dla użytkowników końcowych.  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18## 🧩 **Propozycja architektury analitycznej cross-platform**19##    **(web + mobile web + app)**20 21### ✅ 1. Źródła danych:22 23 24- **Web + Mobile Web**  25  - Narzędzie pomiarowe: Google Analytics 4 (GA4) (z uwzględnieniem Enhanced Measurement)  26  - Tag Manager: Google Tag Manager (GTM) (oddzielny kontener dla web i mobile web)27  - 28- **Aplikacje mobilne (Android + iOS)**  29  - SDK: Firebase Analytics (zintegrowane z GA4)  30  - Tag Manager: Firebase Remote Config / GTM SDK31  - 32- **Kampanie reklamowe (Google Ads, Facebook Ads, inne)**  33  - Integracja bezpośrednia z GA4 / Firebase Analytics  34  - UTM tracking w linkach i deep linking w aplikacjach35  - 36- **Marketing Automation**  37  - Narzędzie: HubSpot / Salesforce Marketing Cloud / Braze / Iterable (wybór zależny od firmy)  38  - Integracja z bazą danych (np. przez API) i systemem analitycznym  39 40  41  42  43  44  45  46  47### ✅ 2. Przepływ danych i storage48 49| Etap               | Szczegóły                                       | Proponowane narzędzia                  |50|--------------------|------------------------------------------------|--------------------------------------|51| Zbieranie danych    | Real-time zbieranie eventów i user properties z web, app | GA4 + Firebase Analytics + GTM       |52| Integracja danych   | Strumieniowe przesyłanie danych do centralnego magazynu | Google BigQuery (streaming poprzez GA4 export) |53| Łączenie danych     | Łączenie danych web, app i kampanii w BigQuery | SQL, Dataflow (Google Cloud Dataflow) |54| Przetwarzanie danych| Transformacje, agregacje, tworzenie wskaźników cross-platform | dbt (data build tool), SQL, Python   |55| Magazyn danych      | Centralne repozytorium danych analitycznych    | Google BigQuery                      |56 57 58### ✅ 3. Analityka cross-platform59 60- Unikalne identyfikatory użytkowników (User ID) synchronizowane z backendu  61- Mapping użytkowników między web, mobile web i app w BigQuery  62- Tworzenie segmentów i lejków konwersji cross-platformowych w BigQuery / Looker  63 64### ✅ 4. Raportowanie i wizualizacje65 66- Narzędzia BI:  67  - Looker Studio (Google Data Studio) – darmowe, integracja z BigQuery i GA4  68  - Looker – rozbudowane analizy i dashboardy, idealne dla zespołów biznesowych  69  - Tableau / Power BI – alternatywy z szerokim wsparciem i zaawansowaną wizualizacją  70- Dostęp do raportów:  71  - Różne poziomy dostępu dla poszczególnych działów biznesu  72  - Automatyczne harmonogramy raportów (mail, Slack)  73  - Interaktywne dashboardy z możliwością filtrowania po platformie, kanale, kampanii  74 75### ✅ 5. Marketing Automation76 77- Integracja z systemem CRM i bazą danych BigQuery  78- Możliwość wyzwalania kampanii na podstawie danych analitycznych (np. porzucone koszyki, segmentacja użytkowników wg zachowania)  79- Synchronizacja zdarzeń i użytkowników pomiędzy marketing automation a systemem analitycznym (np. za pomocą webhooków, API)  80 81 82 83## 🧩 **Schemat architektury analitycznej – przepływ danych**84 85**Główne założenia:**  86 87Web i Mobile Web (GA4 + GTM) oraz Aplikacje mobilne (Firebase Analytics) przesyłają eventy do GA4, które eksportuje dane do centralnego magazynu w Google BigQuery.  88Kampanie reklamowe integrują się z GA4 i BigQuery poprzez UTM i import danych.  89Marketing Automation jest połączone dwukierunkowo z BigQuery.  90Dane są przetwarzane (dbt, SQL, Dataflow) i wizualizowane w narzędziach BI (Looker Studio, Looker, Tableau, Power BI).  91 92```93┌───────────────┐           ┌────────────────────────┐94│     Web       │           │      Mobile Web        │95│ GA4 + GTM     │           │ GA4 + GTM (dedykowany) │96│ (Google Tag   │           │   kontener)            │97│  Manager)     │           └────────────┬───────────┘98└──────┬────────┘                        │99       │                                │100       │ Eventy i zdarzenia (HTTP API) │101       └───────────────┬────────────────┘102                       │103                       ▼104            ┌─────────────────────────┐105            │   Google Analytics 4    │106            │   (centralny pomiar)    │107            └────────────┬────────────┘108                         │ Eksport danych (streaming)109                         ▼110            ┌─────────────────────────┐111            │     Google BigQuery     │112            │  (centralny magazyn)    │113            └────────────┬────────────┘114                         │115       ┌─────────────────┼──────────────────────────────┐116       │                 │                              │117       ▼                 ▼                              ▼118┌───────────────┐ ┌───────────────┐             ┌───────────────┐119│  Aplikacja    │ │  Aplikacja    │             │   Kampanie    │120│   Android     │ │     iOS       │             │   reklamowe   │121│ Firebase      │ │ Firebase      │             │ (Google Ads,  │122│ Analytics     │ │ Analytics     │             │ Facebook Ads, │123└──────┬────────┘ └──────┬────────┘             │   inne, UTM)  │124       │                 │                      └──────┬────────┘125       │ Eventy (SDK)    │ Eventy (SDK)                │126       └─────────┬───────┴────────────┬───────────────┘127                 │                    │128                 ▼                    ▼129      ┌────────────────────────────────────────┐130      │      Firebase Analytics (GA4)           │131      │        (połączone eventy)                │132      │       Eksport danych (BigQuery)          │133      └──────────────────────┬─────────────────┘134                             │135                             ▼136           ┌─────────────────────────────┐137           │    Marketing Automation     │138           │  (HubSpot / Braze / Salesforce) │139           │ Integracja dwukierunkowa:   │140           │ - dane o użytkownikach      │141           │ - eventy i segmenty         │142           └─────────────┬───────────────┘143                         │144                         ▼145           ┌─────────────────────────────┐146           │    Przetwarzanie danych     │147           │    (dbt, Dataflow, SQL)     │148           └─────────────┬───────────────┘149                         │150                         ▼151           ┌─────────────────────────────┐152           │      Narzędzia BI & raporty │153           │ Looker Studio / Looker /    │154           │ Tableau / Power BI          │155           └─────────────┬───────────────┘156                         │157                         ▼158           ┌─────────────────────────────┐159           │    Użytkownicy Biznesowi    │160           │    (raporty, dashboardy)    │161           └─────────────────────────────┘162 163```164 165 166 167## ✅ Kluczowe punkty przepływu168 169- Web i mobile web — zbieranie eventów przez GA4 i GTM, przesyłane do GA4.  170- Aplikacje mobilne — eventy zbierane przez Firebase Analytics (Android + iOS), które są częścią GA4.  171- Wszystkie eventy (web, mobile web i app) eksportowane są do centralnego magazynu danych Google BigQuery (strumieniowo lub batch).  172- Kampanie reklamowe (Google Ads, Facebook Ads, itp.) integrują się z GA4 i BigQuery (przez UTM i import danych).  173- Marketing Automation jest dwukierunkowo połączone z magazynem danych, może wykorzystywać dane do segmentacji i wysyłki kampanii, a także zaczytywać eventy i profile użytkowników.  174- Przetwarzanie danych w BigQuery (z użyciem dbt, Dataflow lub SQL) pozwala na tworzenie cross-platformowych wskaźników i segmentów.  175- Wizualizacje i raporty są udostępniane w narzędziach BI, gdzie biznes ma interaktywny dostęp do danych.176 177## ✅ O czym warto pamiętać178 179- Zapewnienie odpowiedniej polityki bezpieczeństwa danych i dostępów (role-based access control) w BigQuery i narzędziach BI.  180- Utrzymanie jakości danych: walidacja eventów, spójność identyfikatorów użytkowników, monitorowanie poprawności pomiarów.  181- Optymalizacja kosztów storage'u i przetwarzania danych w chmurze182