Data Panda haalt de items achter je Lambda-functies en serverless apps uit DynamoDB en zet ze op een vast schema in een SQL-warehouse. Eens de partition-key-data naast je CRM en boekhouding staat, kunnen dashboards, AI-toepassingen en interne apps ze bevragen zonder dat een ontwikkelaar nog een eenmalige Scan moet schrijven.
Amazon DynamoDB ging in januari 2012 generally available, gebouwd op de ideeën uit de interne Dynamo-paper van Amazon uit 2007. Het is een fully managed key-value en document-databank die AWS volledig beheert, met single-digit-millisecond lees- en schrijflatentie ongeacht de tabelgrootte. Data zit in tabellen van items, geadresseerd via een partition key en een optionele sort key, met Local Secondary Indexes en Global Secondary Indexes voor bijkomende access patterns. Capaciteit komt in twee modi: provisioned (jij zet het aantal read- en write-units) of on-demand (je betaalt per request en AWS regelt de schaling).
DynamoDB is de standaard operationele store voor serverless apps op AWS. Een Lambda-functie leest en schrijft items in milliseconden, DynamoDB Streams geven een change feed door aan downstream-consumenten, en Global Tables repliceren writes over AWS-regio's voor active-active multi-region apps. PartiQL legt er een SQL-achtige querylaag bovenop. De trade-off die de AWS-documentatie zelf benoemt: DynamoDB is gebouwd voor gekende access patterns op schaal, niet voor ad-hoc analyse. Daarom koppelen de meeste teams DynamoDB aan een warehouse: de operationele items blijven in DynamoDB en een export (via S3 export, Streams of een geplande sync) maakt dezelfde data joinbaar in SQL naast de rest van de business.
DynamoDB-items platgezet tot warehouse-tabellen, gekoppeld aan CRM en finance.
Laat DynamoDB Streams werk in gang zetten over je hele stack.
Scoor serverless app-data met modellen zonder items met de hand te exporteren.
Admin-tools op DynamoDB-data zonder AWS-keys aan het team te geven.
Een lijst van concrete rapporten, automatisaties en AI-toepassingen die we op DynamoDB (AWS)-data hebben gebouwd. Kies er een die bij je situatie past.
Hoe rapporteren we op DynamoDB zonder een volledige Scan op productie te starten?
We Scannen de live tabellen niet voor analyse. Het standaardpad is DynamoDB Streams of geplande S3-exports die in het warehouse landen, waar businessgebruikers in SQL queryen. De read-units op productie blijven vrij voor de app.
Ons team werkt met single-table design. Kan het warehouse daar nog mee om?
Ja. Items uit een single-table-design-model worden per entiteittype en partition-prefix opgesplitst in SQL-tabellen die er uitzien zoals analyse verwacht. De originele tabel blijft onaangeroerd, de warehouse-laag draagt de relationele vorm.
Hoe brengen we multi-region Global Tables in één rapport samen?
Writes uit elke AWS-regio worden samengebracht in één warehouse-zicht, met de bronregio als kolom erbij. Rapportering ziet één globale tabel zonder dat het spoor van waar elke write begon, verloren gaat.
App-gegenereerde omzet en gebruik uit DynamoDB gekoppeld aan het grootboek, zonder dat een ontwikkelaar elke maandafsluit een ad-hoc-export moet draaien. Abonnements- en transactionele omzet komen op dezelfde klantfiche uit.
Productgebruik en feature-adoptie uit de serverless app op elke CRM-account. Vertegenwoordigers zien DynamoDB-signalen op hun pijplijn in SQL, niet in een JSON-dump.
DynamoDB-capaciteit, throttling, GSI-gebruik en stream-lag samen opgevolgd met de business-KPI's. Kost per feature en tenant wordt een cijfer dat finance leest, geen CloudWatch-grafiek.
Je houdt de rapporteringstool die je al hebt. Wij koppelen hem aan het warehouse waar je DynamoDB (AWS)-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.
Beide werken. DynamoDB Streams geven een quasi real-time change feed en zijn de standaard voor tabellen waar versheid telt. Geplande S3-exports zijn de pragmatische keuze voor grote historische tabellen waar een dagelijkse snapshot volstaat. De twee paden landen in hetzelfde warehouse-model.
Items worden per attribuut platgezet, met map- en list-attributen als gerelateerde tabellen. Nieuwe attributen verschijnen als kolommen bij de volgende sync, type-wijzigingen worden geversioneerd, en hernoemde attributen worden aan hun historiek gekoppeld zodat bestaande dashboards blijven draaien.
We bekijken je DynamoDB (AWS)-opzet en de systemen eromheen. Samen kiezen we wat we als eerste bouwen.