Загружайте данные в Google BigQuery за минуты

Renta ELT — управляемая загрузка данных в Google BigQuery. Без дата-инженера, без ручных скриптов и без пропусков.

Нам доверяют команды

Google BigQuery — это serverless-хранилище Google Cloud, построенное для быстрой аналитики на терабайтах и петабайтах.

Renta превращает BigQuery в единую аналитическую точку правды вашей компании — автоматически забирает данные из 100+ источников (рекламных кабинетов, CRM, баз данных, SaaS-сервисов), нормализует схему и кладёт их в готовые таблицы.

Маркетинговым, продуктовым и data-командам остаётся только строить дашборды, модели атрибуции и ML-прогнозы — не тратя недели на написание и поддержку собственных ETL-скриптов.

Запустите загрузку данных в BigQuery за 3 шага

Выберите любой коннектор — рекламные кабинеты, CRM, базы данных, SaaS — и авторизуйте учётную запись в пару кликов. Не нужно писать код или настраивать серверы.

Подключение источника данных в Renta для загрузки в Google BigQuery.

1Подключите источник

2Укажите Google BigQuery

3Настройте и синхронизируйте

Возможности загрузки в Google BigQuery

Renta реплицирует данные в BigQuery по промышленному стандарту — с типизацией, нормализацией и SLA 99,9%.

Инкрементальная синхронизация

После первичной исторической загрузки Renta добавляет в BigQuery только новые и изменившиеся записи. Это снижает стоимость хранения, нагрузку на источники и время обновления таблиц — от 15-минутных окон до суточных.

Автоматическая схема

Renta сама создаёт таблицы, определяет типы колонок и следит за изменениями схемы на стороне источника. Если в API появляется новое поле, оно автоматически добавляется в BigQuery без падения пайплайна.

Типизация и нормализация

Разрозненные типы данных из всех источников приводятся к единому формату. JOIN между источниками работает без ручных CAST и парсинга JSON.

Upsert и дедупликация

Renta использует MERGE-стратегию и естественные ключи источника, чтобы в BigQuery не было дублей. Записи обновляются по первичному ключу, удалённые — помечаются, а ретроспективные изменения корректно применяются.

Сценарии использования

Что строят команды поверх данных в BigQuery

Склеивайте данные GA4, рекламных кабинетов и CRM в BigQuery и считайте сквозной CAC, LTV и ROMI по каждому каналу
Стройте модели атрибуции (last-click, data-driven, Markov) на сырых событиях и расходах, собранных Renta в BigQuery
Обучайте ML-модели в BigQuery ML прямо на таблицах Renta — прогноз оттока, LTV, вероятности конверсии
Визуализируйте данные в Looker Studio, Power BI и Tableau напрямую из BigQuery, без посредников и ручных выгрузок
Сводите финансовые данные из Stripe, Paddle и биллинговых БД с маркетинговыми расходами для P&L по когортам
Настраивайте алерты и бизнес-мониторинг поверх свежих данных BigQuery — Renta обновляет таблицы с частотой до 15 минут

Попробуйте бесплатноNo credit card required

Сценарии использования Google BigQuery с данными Renta

ШАБЛОНЫ

Быстро начните с этих шаблонных сценариев

Как автоматизировать экспорт Meta Ads в Google BigQuery

Частые вопросы

Запустите аналитику в Google BigQuery уже сегодня

Бесплатно 7 дней. Карта не требуется.

Автоматический сбор данных. SLA 99,9%.