Data Panda brengt de Postgres-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.
PostgreSQL is in 1986 aan UC Berkeley begonnen en is sindsdien open source. Het is ACID-compliant, uitbreidbaar en wordt als operationele databank gebruikt achter een heel groot deel van de maatwerk-bedrijfsapplicaties, van interne tools tot SaaS-backends en e-commerce-platformen. Zodra je engineers iets belangrijks bouwden en een databank moesten kiezen, was het antwoord bijna altijd Postgres.
Het punt van Postgres naar een warehouse halen is dat rechtstreeks rapporteren op de applicatie-databank traag, riskant is en snel verkeerd wordt. Schema's wijzigen terwijl ontwikkelaars features uitrollen, grote joins concurreren met live verkeer, en de wekelijkse dump die iemand twee jaar geleden opzette, voedt intussen de helft van de dashboards. In een warehouse wordt de Postgres achter de applicatie een volwaardige bron naast Salesforce, Exact Online, Shopify en Stripe, zonder rapporteringslast op de databank die overeind moet blijven.
Live operationele data gekoppeld aan de rest van het bedrijf, zonder de productie-databank te bevragen.
Laat wijzigingen in de Postgres-gebaseerde app acties starten over je stack heen.
Score, classificeer en voorspel rechtstreeks op de operationele data die je al bewaart.
Interne tools op Postgres-data zonder rauwe databank-credentials uit te delen.
Een lijst van concrete rapporten, automatisaties en AI-toepassingen die we op Postgres-data hebben gebouwd. Kies er een die bij je situatie past.
Draaien onze rapporten op de live productiedatabank?
Overzicht van welke dashboards rechtstreeks op Postgres zitten, met belasting, querykost en risico gesignaleerd. Toont welke rapporten bij de volgende traffic-piek gaan timeouten en welke rapporten eerst naar het warehouse moeten.
Wat wijzigt er wanneer de app een nieuwe schemaversie uitrolt?
Schemalog met toegevoegde, hernoemde en verwijderde kolommen, gekoppeld aan de dashboards die ze gebruiken. Het release-gesprek breekt rapportering niet meer stilletjes bij een dinsdag-deploy, omdat de impact zichtbaar is vóór de migratie loopt.
Welke gebruikers gaan deze maand churnen, op basis van wat ze in de app doen?
Churn-scoring op echte productgebruik-signalen uit het Postgres-schema, niet op een proxy zoals login-aantal. Signaleert de accounts waarvan het gebruikspatroon is verschoven op een manier die bij vorige cohorten churn voorspelde.
Omzet- en gebruiksdata 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 engagement op elke CRM-account, uit de app-databank. Vertegenwoordigers zien wie op punt staat om uit te breiden en wie stil begint te worden, vóór het verlengingsgesprek.
Schema-drift, datakwaliteit-gaten en belasting-verschuivingen op één plek opgevolgd. Rapportering wordt geen verrassing meer per release, maar een onderdeel van de deploy-check.
Gebruikers, accounts en belangrijke events uit de Postgres-applicatie komen in HubSpot als contacten, bedrijven en tijdlijn-events. Sales en CS vragen geen CSV meer aan product en zien gebruikssignaal in real time op de fiche.
Postgres-accountrecords worden gekoppeld aan de Stripe-klant en het abonnement dat erbij hoort, zodat productgebruik-signalen en billing-status op één lijn staan. Churn-scoring, billing-afpunting en plan-change-triggers draaien op dezelfde id.
Facturen uit de Postgres-applicatie komen in Exact Online terecht met klant, btw en grootboekcode afgestemd. De app houdt zijn eigen facturatielogica en finance krijgt nette verkoopboekingen.
Gebruikssignalen uit de applicatiedatabank komen op Salesforce-accounts als custom fields en tijdlijn-activiteit. Account executives zien uitbreidings- en churn-signalen vóór de verlenging, zonder een apart BI-tool voor sales op te zetten.
Je houdt de rapporteringstool die je al hebt. Wij koppelen hem aan het warehouse waar je Postgres-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.
Logische replicatie of change-data-capture op een read-replica is het standaardpad, zodat rapportering de primaire nooit raakt. Voor kleinere databanken kan een geplande incrementele sync op updated_at. Het schema wordt gerepliceerd en het belastingsprofiel op de tenant afgestemd.
Schema-wijzigingen worden opgevolgd en geversioneerd in het warehouse. Toegevoegde kolommen komen erbij, 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 stilletjes null terug te geven.
We bekijken je Postgres-opzet en de systemen eromheen. Samen kiezen we wat we als eerste bouwen.