Data Panda brengt het Supabase-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.
Supabase is een open-source platform dat elk project een volledige Postgres-databank geeft, met daarnaast auth, file-storage, realtime-subscriptions, edge functions en een vector store. Het team achter Supabase rolt sinds 2020 functies uit en het platform draait bij Mozilla, GitHub en 1Password, naast een lange staart SaaS-startups en scale-ups die liever een Postgres-native backend wilden dan een NoSQL-variant.
Voor een typische Data Panda-klant zit de interessante data verspreid over drie Postgres-schema's: public met de eigen domeintabellen van de app, auth met de gebruikers, sessies en identities die Supabase bijhoudt, en storage met de metadata van buckets en objecten naast de echte bestanden in S3. Die drie samenbrengen in het warehouse geeft een net zicht op wie zich aanmeldde, wat die persoon deed, welke bestanden werden geüpload en welke features werden gebruikt, zonder een SQL-query te moeten schrijven die eerst door je row-level-security raakt.
Auth, app en storage in één rapport, zonder dat RLS ertussen zit.
Laat wijzigingen in je Supabase-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 databank-credentials.
Een lijst van concrete rapporten, automatisaties en AI-toepassingen die we op Supabase-data hebben gebouwd. Kies er een die bij je situatie past.
Wie heeft zich deze maand aangemeld en wie gebruikte het product ook echt?
Auth.users gekoppeld aan de tabellen in public 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 Supabase?
Storage-objectgrootte, edge-function-invocaties en realtime-kanaalvolume 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 public-schema de volgende keer wijzigen?
Een wijzigingslog op het public-schema gekoppeld aan de dashboards, automatisaties en AI-workflows die elke kolom gebruiken. De dinsdag-deploy is geen verrassing meer voor rapportering, omdat de impact zichtbaar is vóór de migratie loopt.
Storage-, edge-function- en realtime-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 Supabase-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, edge-function-fouten en storage-groei op één plek opgevolgd. Rapportering wordt geen bijkomende schade meer van de volgende deploy, maar een onderdeel van de release-check.
Public-, auth- en storage-tabellen uit het Supabase-project worden gerepliceerd naar BigQuery op een ritme dat bij de tenant past. De applicatie blijft eigenaar van Postgres, en rapportering, finance en AI-workflows draaien op een warehouse-kopie die buiten RLS en buiten de productiebelasting blijft.
Elke Supabase auth.users-rij wordt gekoppeld aan de Stripe-klant en het abonnement dat erbij hoort, zodat productgebruik en billing-status op dezelfde id staan. Churn-scoring, billing-afpunting en plan-change-alerts draaien op één record in plaats van drie exports.
Product-events uit PostHog worden in het warehouse gekoppeld aan de Supabase auth.users- en tenant-tabellen, zodat gedragsanalyse en backend-waarheid dezelfde identifier delen. Funnels, retentiecurves en feature-adoptie-grafieken draaien op één cijfer, niet op twee.
Edge-function-foutpieken, storage-quota-alerts, grote nieuwe accounts en churn-risico-flags 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 Supabase in te loggen om het te zien.
Je houdt de rapporteringstool die je al hebt. Wij koppelen hem aan het warehouse waar je Supabase-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.
RLS zit in je Supabase-Postgres en wordt door de connector omzeild, die zich aanmeldt als service-rol. Toegangscontrole in het warehouse loopt via de eigen rollen en views van het warehouse, niet via je applicatie-policies. Rapporten krijgen een nette join op auth.users en je public-tabellen zonder eerst door een policy te moeten.
Ja. Het interessante zicht is de join over de drie Supabase-eigen schema's: public voor je app, auth voor gebruikers en sessies, en storage voor bucket- en object-metadata. De connector repliceert alle drie, zodat het warehouse kan antwoorden op wie zich aanmeldde, wat die persoon deed en wat er werd opgeladen.
We bekijken je Supabase-opzet en de systemen eromheen. Samen kiezen we wat we als eerste bouwen.