BigQuery export ломают не SQL, а грязная схема и неправильный старт

BigQuery export ломают не SQL, а грязная схема и неправильный старт

Если вы выгружаете GA4 в BigQuery, сначала проверьте не отчёты, а модель данных:
— событие должно иметь стабильный event_name;
— user_pseudo_id нельзя считать «пользователем» без оговорок;
— event_params и items надо распаковывать одинаково во всех запросах;
— для сессий заранее решите, что у вас является session_id.

Главная ошибка — строить аналитику поверх сырых событий без слоя нормализации. В итоге один и тот же KPI в Looker Studio, SQL и интерфейсе GA4 начинает расходиться. Это не баг BigQuery, это отсутствие витрины: отдельной таблицы или view, где вы фиксируете правила расчёта.

Что делать на практике:
— заведите базовый слой с полями для трафика, конверсий и revenue;
— сразу отделите bot-like события и тестовый трафик;
— для e-commerce храните item-level и order-level метрики раздельно;
— для атрибуции не смешивайте first touch, last touch и data-driven в одном отчёте. 🔧

Если нужна устойчивая аналитика, сначала делайте нормальный слой данных, а уже потом стройте дашборды и алерты.