Для объединения четырех DAG-ов в один с использованием `TaskGroup`, можно следовать следующему подходу. Этот пример будет базироваться на объединении кода, который вы предоставили. Мы создадим один DAG, в который включим все необходимые `TaskGroup`, соответствующие отдельным DAG-ам.

```python
from airflow.decorators import dag
from airflow import DAG
from airflow.utils.dates import days_ago
from datetime import datetime, timedelta
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.providers.postgres.operators.postgres import PostgresOperator
from airflow.utils.task_group import TaskGroup
from airflow.operators.trigger_dagrun import TriggerDagRunOperator

# Импорт необходимых функций и утилит
from lib.utils import get_scripts_path, get_pg_sqlalchemy_engine
from projects_scripts.helpers import failure_callback, send_failure_notifications, checker

# Общие параметры DAG-а
default_args = {
    "retries": 2,
    "email_on_retry": False,
    "email_on_failure": True,
    "depends_on_past": False,
    "retry_delay": timedelta(minutes=5),
    "start_date": days_ago(1),
    "on_failure_callback": failure_callback
}

@dag(
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@daily',
    catchup=False,
    max_active_runs=1,
    description='Объединенный DAG с использованием TaskGroup',
    tags=['etl', 'taskgroup']
)
def unified_dag():

    # Первый TaskGroup
    with TaskGroup('onec_on_update') as onec_group:
        check_task = PythonOperator(
            task_id='check_task',
            python_callable=checker,
            op_kwargs={'checkDAG': 'DATAMART-Telemarketing-on-update-2d'}
        )

        stage_app = PythonOperator(
            task_id='stage_app',
            python_callable=call_procedure,
            op_kwargs={"type_": "stage", "conn_id": "dwh_stage", "proc_name": "proc_get_onec_8222_date_001",
                       "date_start": "{{ data_interval_start }}", "date_end": "{{ data_interval_end }}"},
        )
        stage_loan = PythonOperator(
            task_id='stage_loan',
            python_callable=call_procedure,
            op_kwargs={"type_": "stage", "conn_id": "dwh_stage", "proc_name": "proc_get_onec_8212_date_001",
                       "date_start": "{{ data_interval_start }}", "date_end": "{{ data_interval_end }}"},
        )

        stage_anketa = PythonOperator(
            task_id='stage_anketa',
            python_callable=call_procedure,
            op_kwargs={"type_": "idrref", "conn_id": "dwh_stage", "proc_name": "proc_get_onec_anketa_idrref_001", "need_run": True},
        )

        check_task >> [stage_app, stage_loan] >> stage_anketa

    # Второй TaskGroup
    with TaskGroup('crm_on_update') as crm_group:
        stage_list = ['products', 'marketing_campaigns', 'autolists', 'communications']

        stage_tasks = []
        for task_name in stage_list:
            stage_task = PythonOperator(
                task_id=f'stage_{task_name}',
                python_callable=call_procedure,
                op_kwargs={"type_": "stage", "conn_id": "dwh_stage", "proc_name": f"proc_{task_name}",
                           "date_start": "{{ data_interval_start }}", "date_end": "{{ data_interval_end }}"},
            )
            stage_tasks.append(stage_task)

        crm_stage_trigger = TriggerDagRunOperator(
            task_id='trigger_crm_dag',
            trigger_dag_id='CRM-ON-UPDATE'
        )

        stage_tasks >> crm_stage_trigger

    # Третий TaskGroup
    with TaskGroup('cc_on_update') as cc_group:
        stage_tasks = ['cc_member_attempt_history', 'cc_queue', 'cc_agent']

        for task_name in stage_tasks:
            cc_task = PythonOperator(
                task_id=f'stage_{task_name}',
                python_callable=call_procedure,
                op_kwargs={"type_": "stage", "conn_id": "dwh_stage", "proc_name": f"proc_{task_name}",
                           "date_start": "{{ data_interval_start }}", "date_end": "{{ data_interval_end }}"},
            )
            cc_task

        cc_trigger = TriggerDagRunOperator(
            task_id='trigger_cc_dag',
            trigger_dag_id='CC-ON-UPDATE'
        )

        cc_group >> cc_trigger

    # Четвертый TaskGroup
    with TaskGroup('telemarketing_update') as telemarketing_group:
        tasks_list = ['tbl_r_loan_baskets', 'tbl_r_loan_baskets_total', 'tbl_r_Equifax_crm_new_d2']

        for task_name in tasks_list:
            telemarketing_task = PythonOperator(
                task_id=f'query_{task_name}',
                python_callable=run_query,
                op_kwargs={"conn_id": "dwh_gp_dm", "query": f"SELECT * FROM {task_name};", "name": task_name},
            )
            telemarketing_task

    # Главный поток
    onec_group >> crm_group >> cc_group >> telemarketing_group

# Генерация DAG-а
unified_dag = unified_dag()
```

В этом примере объединены четыре DAG-а в один, используя `TaskGroup` для каждого. Главный поток задач (`onec_group`, `crm_group`, `cc_group`, `telemarketing_group`) выполняется последовательно, но вы можете изменить порядок или зависимости между группами по мере необходимости.

Основные шаги:
1. Созданы `TaskGroup` для каждого DAG-а.
2. Внутри каждого `TaskGroup` создаются задачи и устанавливаются зависимости между ними.
3. Главный поток DAG-а связывает эти `TaskGroup` в нужной последовательности.

Это должно объединить ваш код в один DAG с логической структурой, аналогичной отдельным DAG-ам.