Data Panda zet de data uit je CRM, ERP, webshop en boekhouding in BigQuery, naast je bestaande GA4- en Google Ads-export. Het warehouse wordt de plek waar marketing, finance en product naar dezelfde cijfers kijken.
BigQuery is in mei 2010 aangekondigd door Google en in november 2011 algemeen beschikbaar geworden. Het komt voort uit de Dremel-paper die Google in 2010 publiceerde en blijft het publieke gezicht van die lijn: een serverless SQL-warehouse waar compute per query schaalt en je geen node-grootte of cluster-vorm hoeft te kiezen. Opslag staat los van compute, partitioning en clustering zijn eerste-klas, en een free tier van 10 GB opslag en 1 TB query-scanning per maand maakt opstarten laagdrempelig.
De prijszetting splitst in twee. On-demand factureert per terabyte gescand, wat royaal is voor sporadische workloads en een valstrik voor een analist die SELECT * doet op een tabel van 4 TB. BigQuery Editions (Standard, Enterprise, Enterprise Plus) factureren toegezegde slot-uren met autoscaling, en daar zetten de meeste BE/NL-teams op over zodra de on-demand-rekening per maand onvoorspelbaar wordt. Bovenop het warehouse draaien BigQuery ML voor in SQL gedefinieerde modellen, BigQuery Omni om data in S3 of Azure Blob te bevragen, en Gemini-in-BigQuery voor SQL in natuurlijke taal en code-assistentie. Waarom BigQuery zo vaak wint in de BE/NL-mid-market is de Google-zwaartekracht: de gratis GA4-export, de Google Ads-transfer, YouTube-rapportering, alles landt in hetzelfde project. Wij brengen de rest van het bedrijf erbij, zodat het warehouse meer is dan een marketing-datalake.
Marketingdata uit GA4 en Google Ads staan eindelijk naast gefactureerde omzet uit finance.
Doelgroepen, scores en accountvelden uit BigQuery gaan terug naar je operationele tools.
In SQL gedefinieerde modellen op dezelfde warehouse-tabellen die je dashboards lezen.
Eigen interne apps en klantportalen op BigQuery, zonder een aparte API-laag op te zetten.
Een lijst van concrete rapporten, automatisaties en AI-toepassingen die we op BigQuery-data hebben gebouwd. Kies er een die bij je situatie past.
Waarom komt onze Google Ads-ROAS niet overeen met wat finance als omzet heeft geboekt?
Omdat Google Ads stopt bij de klik en finance start bij de factuur. Met CRM, ERP en Google Ads samen in BigQuery is het pad van klik naar opportuniteit naar factuur één SQL-keten. ROAS leest op gefactureerde omzet, niet op GA4-conversies, en het marketingrapport sluit aan op het afsluitpack.
Onze BigQuery-rekening is vorige maand 4x hoger uitgevallen. Hoe krijgen we dat terug onder controle?
Bijna altijd één van drie zaken: een analist die SELECT * draait op de GA4 events-tabel, een hete tabel zonder partitionering die per query volledig gescand wordt, of een dashboard-view die de ruwe data herleest in plaats van een materialized aggregaat. Wij auditen de duurste queries, partitioneren en clusteren de hete tabellen en zetten voorspelbare workloads op een Standard- of Enterprise-reservatie.
Kunnen we GA4 in BigQuery houden en het warehouse er enkel bovenop zetten, of moet GA4 ook verhuizen?
Laat GA4 staan waar het staat. De gratis GA4-export landt al in BigQuery als dagelijkse en optionele streaming-dataset. Wij brengen CRM, ERP en finance in hetzelfde project en joinen erbovenop, zodat de GA4-ruwdata onaangeroerd blijft en de warehouse-laag het enige is dat je rapporten lezen.
De CFO ziet eindelijk marketinguitgaven gekoppeld aan gefactureerde omzet, niet aan last-click-conversies. BigQuery brengt Google Ads, GA4 en de boekhouding samen, zodat marge per kanaal hetzelfde leest op het afsluitpack en op het marketingdashboard.
Sales ziet pijplijn naast GA4-attributie en Google Ads-kost per lead, vanuit één warehouse. Vertegenwoordigers ruziën niet meer met marketing over leadkwaliteit, omdat de data op dezelfde plek staat en de definities kloppen.
Ops volgt warehouse-kost, query-latency en dataset-versheid in BigQuery zelf. Voorspelbare workloads zitten op reservaties, ad-hoc werk blijft on-demand, en een ontspoorde query wordt dezelfde dag gevangen in plaats van op de maandfactuur.
Je houdt de rapporteringstool die je al hebt. Wij koppelen hem aan het warehouse waar je BigQuery-data staat.
OAuth-authenticatie. Standaard read-only. Wij tekenen een DPA en je admin houdt de sleutels.
Data stroomt naar je warehouse op het schema dat jij kiest. Bijna real-time of 's nachts, aan jou. Jij bent eigenaar.
We bouwen het eerste dashboard, de eerste workflow of AI-toepassing samen met jou, en geven de sleutels over. Of we blijven erbij voor doorlopende levering.
Wij zetten de basis op. Jouw team bouwt erop verder.
Beste match Teams die al een BI-analist of data engineer in huis hebben en zelf willen bouwen.
Wij bouwen het geheel, van A tot Z.
Beste match Teams zonder BI- of dev-capaciteit in huis. Jij zegt wat je nodig hebt en wij leveren het.
Jij. Ze komt in jouw warehouse terecht, op jouw cloud-account. Wij verkopen ze niet door en aggregeren ze niet. Stop je met ons, dan blijft het warehouse van jou en blijft het draaien.
Bijna real-time voor de meeste operationele systemen. Voor zwaardere bronnen plannen we per uur of per nacht. Je kiest op basis van wat de rapporten nodig hebben.
Nee. Heb je er geen, dan helpen we je er een kiezen en zetten we het op als deel van de eerste levering. Gangbare startpunten zijn Snowflake, Microsoft Fabric of een kleine Postgres-start.
On-demand met facturatie per gescande terabyte is een goed startpunt en blijft goed voor sporadische workloads. Zodra de maandelijkse uitgave voorbij een paar honderd euro gaat en dezelfde dashboards elke dag draaien, geven BigQuery Editions (Standard, Enterprise of Enterprise Plus) met een slot-reservatie een voorspelbare factuur met autoscaling. Wij doen een audit van een week op de queries vóór we een switch adviseren.
GA4 exporteert event-data gratis naar BigQuery voor standaardproperty's, met een daglimiet van één miljoen events; Analytics 360 trekt die limiet flink op. Opslag- en query-kost blijft langs de BigQuery-kant lopen. Wij behandelen de GA4-export als bron, schrijven nooit over en bouwen gejoinde views erbovenop in een aparte dataset, zodat de ruwe events zuiver blijven.
BigQuery ML dekt forecasting, classificatie, clustering en embedding-lookups in pure SQL, op dezelfde tabellen die je rapporten lezen, en dat volstaat voor de meeste BE/NL-KMO-modellen. Vertex AI past wanneer je een eigen model, MLOps-tooling of training op data buiten BigQuery nodig hebt. De twee werken samen: een Vertex-model kan geregistreerd en uit een SQL-query opgeroepen worden.
We bekijken je BigQuery-opzet en de systemen eromheen. Samen kiezen we wat we als eerste bouwen.