Data Panda brengt de PlanetScale-databank 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.
PlanetScale is een cloud-databankplatform op Vitess, dezelfde MySQL-sharding-laag waar Slack, GitHub en HubSpot hun primaire databank op draaien. Het platform geeft een SaaS-team een volledig managed MySQL met horizontale sharding, branching die het schema (niet de data) in een aparte branch kopieert, en deploy requests die elke schema-wijziging eerst door een review en een uitgestelde, niet-blokkerende migratie sturen.
Voor een typische Data Panda-klant zitten de interessante tabellen op de production branch achter een Vitess-router die de grootste tabellen vaak al shardt per tenant of klant-id. Die databank in een warehouse trekken betekent dat rapportering op een kopie draait die je koppelt aan Stripe, HubSpot en het grootboek, zonder belasting op de shards waar je applicatietrafiek op zit. Het geeft je ook een plek om te zien wat er over deploy requests heen wijzigde, in plaats van maandagmorgen te merken dat een dashboardkolom op vrijdag stilletjes verdween.
Applicatiedata gekoppeld aan je stack, zonder de productiecluster te raken.
Laat wijzigingen in PlanetScale acties starten in de tools eromheen.
Score en classificeer op dezelfde tabellen die je applicatie schrijft.
Tools voor support, finance en ops zonder ruwe branch-credentials.
Een lijst van concrete rapporten, automatisaties en AI-toepassingen die we op PlanetScale-data hebben gebouwd. Kies er een die bij je situatie past.
Draaien onze dashboards rechtstreeks op de PlanetScale-production-branch?
Overzicht van welke dashboards de production-branch bevragen, met clusterbelasting, querykost en shard-hotspots aangeduid. Toont welke rapporten eerst naar het warehouse moeten en welke queries één shard vastzetten op piekuren.
Welke dashboards gaat de volgende deploy request breken?
Schema-diff van elke open deploy request gekoppeld aan de dashboards, automatisaties en AI-workflows die de betrokken kolommen gebruiken. Het review-gesprek wordt concreet, omdat de impact zichtbaar is vóór de migratie loopt.
Welke tenants zijn verlieslatend op ons huidige PlanetScale-plan?
Tenant-activiteit, rijaantallen en shardbelasting afgezet tegen de Stripe-omzet en de kost van het PlanetScale-plan. Finance en product zien wie verlieslatend is vóór de volgende prijsherziening, niet erna.
PlanetScale-plankost per tenant tegenover de Stripe-omzet en de activiteit die elke tenant genereert. De kost om elke klant te bedienen komt op dezelfde fiche als hun MRR.
Productgebruik en account-engagement op elke CRM-fiche, rechtstreeks uit de PlanetScale-production-branch. Vertegenwoordigers zien wie op punt staat uit te breiden en wie stil begint te worden, vóór het verlengingsgesprek.
Shardbelasting, schema-drift en deploy-request-impact op één plek opgevolgd. Rapportering komt mee in de review van elke deploy request, in plaats van een dinsdagochtend-verrassing.
Tabellen uit de PlanetScale-production-branch worden gerepliceerd naar BigQuery op een ritme dat bij de tenant past. De applicatie blijft eigenaar van de Vitess-cluster, en rapportering, finance en AI-workflows draaien op een warehouse-kopie die buiten de live shards blijft.
Elke PlanetScale-deploy-request wordt gekoppeld aan de GitHub-pull request die de schema-wijziging introduceerde, en het warehouse legt daar de dashboards, automatisaties en AI-workflows bovenop die de geraakte kolommen lezen. Engineering reviewt de technische diff in GitHub en de business-impact op één plek.
Product-events uit PostHog worden in het warehouse gekoppeld aan de PlanetScale-gebruikers- en tenant-tabellen, zodat gedragsanalyse en backend-waarheid dezelfde identifier delen. Funnels, retentiecurves en feature-adoptie-grafieken draaien op één cijfer, niet op twee.
Open deploy requests met grote downstream-impact, shard-hotspot-alerts, pieken in plankost en grote nieuwe accounts uit het warehouse komen in het juiste Slack-kanaal voor het team dat ervoor zorgt. Het on-call-kanaal ziet infra-signalen, het CS-kanaal ziet account-signalen, en niemand hoeft op PlanetScale in te loggen om het te zien.
Je houdt de rapporteringstool die je al hebt. Wij koppelen hem aan het warehouse waar je PlanetScale-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.
De connector leest via de Vitess-router, zodat een gesharde keyspace in het warehouse als één logische tabel per brontabel binnenkomt. Rijaantallen en belasting per shard blijven beschikbaar als zijtabel voor ops-rapportering, maar de analytische join in het warehouse ziet er uit als één tabel, niet als n shards.
De diff in elke PlanetScale-deploy-request wordt vóór de migratie gekoppeld aan de dashboards, automatisaties en AI-workflows die die kolommen gebruiken. Toegevoegde kolommen komen bij de volgende sync in het warehouse, hernoemde worden aan hun historiek gelinkt, en verwijderde blijven read-only zodat oude rapporten draaien in plaats van stil null terug te geven.
We bekijken je PlanetScale-opzet en de systemen eromheen. Samen kiezen we wat we als eerste bouwen.