Inhalte: Piwik PRO hat jede Menge APIs für alle erdenklichen Zwecke. Auch zum gezielten Abruf von konsolidierten Zahlen, Rohdaten und Berichten. Wir schauen uns an, was man braucht, um die API zu nutzen, wie man Daten abruft und für verschiedene Zwecke einsetzen kann. Dazu verwenden wir Python und Google Colab Notebooks als Basis und fangen ganz von vorn an, so dass jeder auf Wunsch - parallel oder später - die einzelnen Schritte mit den eigenen Daten nachvollziehen und weiter ausbauen kann. Programmierkenntnisse sind dafür nicht zwingend erforderlich – auch das ist ein Vorteil des Tool-Stacks, den wir im Training näher beleuchten werden.

Discussion of time-based scheduling, implicit coupling, and the use of an orchestration engine (e.g., GCP Workflows).

Time-based; Implicit Coupling; Orchestration Engine (= e.g. GCP Workflows)

Trigger mechanisms including URL activation, Cloud Scheduler, and EventArc.

URL; Cloud Scheduler; EventArc

This talk introduces MCP servers as the new “USB-C for AI,” enabling large language models to securely connect with external tools and data sources. Focusing on digital analytics, we will explore how MCP servers simplify access to platforms such as Google Analytics and BigQuery, turning natural language queries into actionable insights.

Beginner example; Fail-safe handling of a bulk data export from an external system to Google Cloud Storage; Scheduling Reports for Adobe Analytics (Workflows, Pub/Sub, Firestore, Cloud Functions).

Overview of GCP Workflows and their role within Google Cloud Platform. Trainer: Lukas Oldenburg with Marcus Stade & Patrick Mohr.