Data Panda brengt de Microsoft SQL Server-databanken achter je applicaties samen met de data uit de rest van je bedrijf. Vanop één plek maken we er dashboards, workflows, AI-toepassingen en apps van die je team elke dag gebruikt.
Microsoft SQL Server is de enterprise-relationele databank achter een groot deel van .NET-applicaties, Dynamics 365-deployments en interne systemen in Microsoft-eerst-organisaties. Het draait on-prem en op Azure, en bevat meestal de operationele data die er het meest toe doet: orders, transacties, planningen, klantrecords.
Het punt van SQL Server naar een warehouse halen is dat rapporten die rechtstreeks op de productiedatabank draaien snel verouderen. Schema's wijzigen bij elke release, grote joins concurreren met live verkeer, en de ETL die iemand vijf jaar geleden bouwde durft niemand nog aan te raken. In een warehouse koppelt SQL Server aan Dynamics 365, Business Central, Shopify en de boekhouding, zonder rapportlast op het systeem dat overeind moet blijven.
Applicatiedata gekoppeld aan Dynamics, BC en de rest van de stack, zonder queries op productie.
Laat SQL Server-wijzigingen de rest van je stack aansturen.
Score, classificeer en voorspel op data die de applicatie al schrijft.
Interne tools op SQL Server-data zonder SA-credentials uit te delen.
Een lijst van concrete rapporten, automatisaties en AI-toepassingen die we op MS SQL Server-data hebben gebouwd. Kies er een die bij je situatie past.
Draaien onze dashboards rechtstreeks op productie-SQL Server?
Overzicht van welke dashboards rechtstreeks SQL Server bevragen, met belasting, querykost en risico gesignaleerd. Toont welke rapporten bij de volgende trafficpiek gaan timeouten en welke eerst naar het warehouse moeten.
Wat wijzigt er bij een nieuwe applicatie-release?
Schemalog met toegevoegde, hernoemde en verwijderde kolommen, gekoppeld aan de dashboards die ze gebruiken. Het release-gesprek breekt rapportering niet meer stil bij een dinsdag-deploy, omdat de impact zichtbaar is vóór de migratie loopt.
Hoe rapporteren we op app-data zonder developer-tijd?
Tabellen komen in het warehouse met joins naar CRM, boekhouding en de Microsoft-stack klaar, zodat businessgebruikers met SQL of BI-tools querien in plaats van engineering om nog een extract te vragen.
Omzet- en transactiedata uit de app gekoppeld aan het grootboek, zonder rapportlast op productie. Abonnements-, usage-based en transactionele omzet komen allemaal op hetzelfde klantrecord uit.
Productgebruik en transactiesignaal op elke CRM-account, uit SQL Server. Vertegenwoordigers zien de account die op punt staat uit te breiden en de account die stil begint te worden, vóór de verlenging.
Schema-drift, datakwaliteitsgaten en belasting-verschuivingen op één plek opgevolgd. Rapportering wordt onderdeel van de deploy-check in plaats van een verrassing per release.
De SQL Server-tabellen van de .NET-applicatie worden in het warehouse gekoppeld aan Business Central-entiteiten op dezelfde klant-, order- en artikelsleutels. Rapportering leest één consistent klantenrecord over beide, zonder linked server in productie.
App-signalen uit SQL Server komen op Dynamics 365-account- en contactrecords als custom fields en tijdlijn-activiteit. Sales ziet productgebruik op de fiche zonder dat de warehouse-tabel aan productie moet blootgesteld worden.
Klantrecords uit de SQL Server-applicatie worden op e-maildomein en externe id gekoppeld aan Salesforce-accounts. Account-eigenaars zien app-gedrag op de Salesforce-fiche, zonder aparte Microsoft-naar-Salesforce-pijplijn.
Facturen uit de SQL Server-applicatie komen in Exact Online met klant, btw en grootboekcode afgestemd. De app houdt zijn facturatielogica en finance krijgt nette verkoopboekingen.
Je houdt de rapporteringstool die je al hebt. Wij koppelen hem aan het warehouse waar je MS SQL Server-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.
Het standaardpad is change-data-capture of log-gebaseerde replicatie op een secondary replica, zodat rapportering de primaire nooit raakt. Voor kleinere databanken wordt een geplande incrementele sync op een updated-at-kolom gebruikt. Het belastingsprofiel wordt op de tenant afgestemd.
Schema-wijzigingen worden opgevolgd en geversioneerd in het warehouse. Toegevoegde kolommen komen bij de volgende sync, hernoemde worden aan hun historiek gekoppeld, en verwijderde blijven read-only zodat oude rapporten nog draaien. Dashboards die een verwijderde kolom gebruiken, worden gesignaleerd in plaats van null terug te geven.
We bekijken je MS SQL Server-opzet en de systemen eromheen. Samen kiezen we wat we als eerste bouwen.