Data Panda brengt het Convex-project achter je applicatie samen met de data uit de rest van je bedrijf. Vanop één plek maken we er dashboards, automatisaties, AI-toepassingen en apps van die je team elke dag gebruikt.
Convex is een backend-platform dat elke app een reactive document-database geeft, met daarnaast server-functies in TypeScript, file storage, scheduled jobs en vector search achter één API. Het team rolde het in 2021 uit vanuit San Francisco en de oprichters komen uit Dropbox, waar ze de storage- en database-groepen leidden.
Voor een Data Panda-klant zit de boeiende data in het project zelf: de tabellen uit je schema, de documenten die je queries en mutations lezen en schrijven, de metadata van je bestanden naast de echte blobs, en de logs van scheduled jobs die vertellen wat wanneer is gelopen. De systeemvelden _id en _creationTime op elk document maken het simpel om die data in een warehouse te zetten en te koppelen aan de rest van je stack.
Convex draait graag bij teams die AI-apps en agentic products bouwen bovenop Replit en andere AI app builders, waar de reactive sync en vector search natuurlijk aansluiten op LLM-workflows. Dezelfde data is in een warehouse meer waard voor alles wat geen live user-request is.
Documenten, file-metadata en scheduled-job-activiteit op één plek samengebracht.
Laat document-wijzigingen in je Convex-project acties starten over je stack heen.
Score, classificeer en genereer op de operationele data die je al bijhoudt.
Tools voor support, finance en ops die door je project lezen zonder de live backend te raken.
Een lijst van concrete rapporten, automatisaties en AI-toepassingen die we op Convex-data hebben gebouwd. Kies er een die bij je situatie past.
Wie heeft zich deze maand aangemeld en wie gebruikte het product ook echt?
Je users-tabel gekoppeld aan de document-tabellen die echt gebruik registreren, opgesplitst per bron, plan en cohort. Marketing ziet welke kanalen geactiveerde gebruikers brachten en welke spoken, op dezelfde cijfers waar product naar kijkt.
Wat kost elke tenant ons op dit moment in Convex?
File-storage-grootte, action-invocatie-volume en scheduled-job-runtime per tenant, afgezet tegen het plan dat ze betalen. Finance en product zien wie verlieslatend is vóór de volgende prijsherziening, niet erna.
Welke dashboards gaan stuk wanneer we het schema de volgende keer wijzigen?
Een wijzigingslog op je Convex-schema gekoppeld aan de dashboards, automatisaties en AI-workflows die elk veld gebruiken. De volgende deploy is geen verrassing meer voor rapportering, omdat de impact zichtbaar is voor hij live gaat.
File-storage-, action-invocatie- en scheduled-job-gebruik per tenant tegenover het plan dat ze betalen, gekoppeld aan Stripe-omzet. De kost om elke klant te bedienen komt op dezelfde fiche als hun MRR.
Auth- en gebruikssignalen op elke CRM-account, rechtstreeks uit het Convex-project en niet uit een custom export. Vertegenwoordigers zien wie op punt staat om uit te breiden en wie stil begint te worden, vóór het verlengingsgesprek.
Schema-drift, action-fouten en gefaalde scheduled jobs op één plek opgevolgd. Rapportering wordt geen bijkomende schade meer van de volgende deploy, maar een onderdeel van de release-check.
Je houdt de rapporteringstool die je al hebt. Wij koppelen hem aan het warehouse waar je Convex-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.
Elke tabel uit je projectschema wordt gerepliceerd als een platte tabel in het warehouse, met de systeemvelden _id en _creationTime op elke rij. Joins op document-referenties en tijdgebaseerde queries werken daardoor net zoals in je Convex-functies, zonder dat je van buiten een query moet aanroepen.
Ja. Het interessante zicht is de join over je document-tabellen, de file-storage-metadata die Convex naast je blobs bijhoudt, en de historiek van scheduled jobs en actions. De connector repliceert dat allemaal, zodat het warehouse kan antwoorden op wie zich aanmeldde, wat die persoon opladde, en welke achtergrondjobs voor die persoon liepen.
We bekijken je Convex-opzet en de systemen eromheen. Samen kiezen we wat we als eerste bouwen.