البنية التحتية للبيانات

هندسة البيانات وتفعيل التحليلات التسويقية

نربط مستودعات البيانات (BigQuery, Snowflake) بحملاتك الإعلانية وأنظمة CRM لتخصيص تجربة العميل وزيادة العائد التسويقي.

بعض من أكثر من 500 علامة تجارية تعاونا معها

علامات تجارية رائدة ومتميزة تعاونا معها عبر مختلف القطاعات.

عرض جميع الشركاء والعملاء

Approved contracts for bounded tasks

What Zeo delivers for Analytics Engineering

Start with the smallest task that covers the decision at hand. It should also match the system boundary and the evidence you'll need for acceptance.

Data foundation

Data Enrichment & Transformation

The versioned enrichment and transformation model joins and normalizes analytics data, adds derived fields, removes duplicates, and keeps tests, lineage, and activation-ready outputs with the work.

The exports have already landed and stay untouched; this is where inconsistent campaign and channel labels become joined tables a dashboard or model can actually read.

When this owner applies

When collection data still needs engineering

Transform, enrich, test, and activate analytics data beyond collection tools with explicit lineage and ownership.

Capability boundary

Where analytics engineering begins and ends

GA4 owns exports and collection tools. Engineering owns durable transformations and downstream models.

Evidence-led delivery

Contracts before tools, acceptance before claims

Every engagement has named inputs, owners, human approval gates, reproducible QA, explicit limitations, and an operating handover.

We transform raw analytics streams into structured, version-controlled data models ready for business analysis. Zeo specialists author dbt models, automated data quality tests, and BigQuery schemas, while your data team owns business logic definitions and warehouse access.

The Analytics Engineering delivery lifecycle

A rigorous data pipeline development process from raw logs to warehouse data models.

  1. Model raw analytics data

    We clean, parse, and structure raw GA4 BigQuery export tables into normalized relational or dimensional data models.

  2. Build transformation pipelines

    We write modular, version-controlled dbt models and SQL scripts for recurring sessionization, attribution, and user metrics.

  3. Implement data testing

    We configure automated data quality assertions checking for primary key uniqueness, non-null constraints, and metric anomaly thresholds.

  4. Activate downstream

    We connect modeled warehouse tables to BI tools, reverse-ETL integrations, and marketing automation platforms.

الفريق الذي يبني أنظمة القياس الرقمي لمؤسستك

تصمم Zeo أنظمة قياس متكاملة تربط قرارات الأعمال بجمع البيانات المنظم وتقارير دقيقة يمكنك الاعتماد عليها والتحقق منها.

الأدوات التي نستخدمها

منظومة القياس والتحليلات الرقمية

جمع البيانات، والتتبع المتقدم، وتحليلات المنتجات وإعداد التقارير هي مهام متكاملة نبني منظومة قياسنا عليها.

منصات تحليلات الويب الأساسية

  • Google Analytics

إدارة العلامات ومنصات بيانات العملاء والتتبع من الخادم

  • Twilio Segment
  • RudderStack
  • Snowplow
  • mParticle
  • Tealium
  • Treasure Data
  • Amperity
  • Salesforce Data Cloud

ذكاء الأعمال ولوحات التحكم وإعداد التقارير

  • Looker Studio

استشارة تحليلات البيانات

ابنِ بنية تحتية لتحليلات الويب يمكنك الاعتماد عليها

تواصل مع مهندسي ومستشاري البيانات في Zeo في دبي لتنقية بياناتك وبناء قياس رقمي دقيق ومتوافق مع أعلى معايير الخصوصية.
احجز استشارة البيانات

Questions

Analytics Engineering questions

What is Analytics Engineering and why is it needed?

Analytics Engineering bridges the gap between raw data collection and business reporting. It uses software engineering best practices—like version control, dbt modeling, and automated testing—to transform raw data into reliable datasets.

How do dbt and BigQuery improve analytics reliability?

BigQuery stores raw analytics events at scale, while dbt transforms them into clean business models with automated testing. This eliminates query errors, speeds up dashboard loads, and ensures metric consistency.

What is Reverse ETL and how does data activation work?

Reverse ETL syncs modeled data from your cloud data warehouse back into operational tools like CRMs, ad platforms, and customer engagement tools, turning static data into automated marketing triggers.

تواصل معنا

سياسة الخصوصية وحماية البيانات

فتح في صفحة كاملة