Data Panda brengt weerfeeds 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.
Een weerfeed levert via een REST API een vaste set: huidige condities, uur- en dagvoorspellingen, historische waarnemingen, alarmen voor zwaar weer en een lijst opzoekbare locaties op lat-long, postcode of stad. De meeste providers bestrijken hetzelfde wereldwijd raster en verversen op een vast ritme. De keuze tussen aanbieders zit vooral in dekking, lengte van de historiek en licentievoorwaarden.
De reden om weer in een warehouse te brengen, is dat de waarde in de join zit. Temperatuur naast terrasdekking, neerslag naast voetgangersaantallen in een fietsenwinkel, windsnelheid naast zonneopbrengst, een hitte-alarm naast je callcenter-volume. Als losse widget vertelt weer je wat je door het raam ziet. Gekoppeld aan je verkoop, ops en energie laat het zien hoeveel van de variatie die je willekeurig noemde, gewoon het weer was.
Verkoop, voetgangers en energieverbruik naast het weer waarin ze gemeten zijn.
Laat de eerstvolgende achtenveertig uur voorspelling personeel, stock en outreach mee sturen.
Voeg weer toe als feature aan de modellen die je bedrijf al sturen.
Interne tools die het eerstvolgende weervenster naast de operationele keuze leggen.
Een lijst van concrete rapporten, automatisaties en AI-toepassingen die we op Weather API-data hebben gebouwd. Kies er een die bij je situatie past.
Hoeveel van de omzetschommeling van vorig kwartaal was eigenlijk het weer?
Dagomzet per vestiging gekoppeld aan lokale temperatuur en neerslag, met een jaar-op-jaar-vergelijking op dagen met vergelijkbaar weer. Splitst het deel van de variatie dat het weer uitlegt af van het deel dat winkelprestatie, marketing of prijszetting moet verantwoorden.
Volgt onze planning het weer?
Voorspelling van achtenveertig uur gekoppeld aan historisch verkeer per weerpatroon, per vestiging. Toont de dagen waarop de planning op een gemiddelde week staat en de voorspelling iets anders zegt, vóór de wachtrij aan de kassa hetzelfde aantoont.
Verschuift het weer in het vraagmodel echt de voorspelling?
Een vergelijking van het huidige vraagmodel naast hetzelfde model met temperatuur, regen en wind als extra features. Laat zien op welke SKU's en vestigingen die features hun plek verdienen, en waar ze de voorspelling enkel onstabieler maken op een model dat al klopte.
Like-for-like-verkoop gecorrigeerd voor het weer van die dag, zodat kwartaaloverleg geen verkeerde dingen meer beloont of afstraft. Energiekost-voorspellingen die meebewegen met de temperatuurcurve in plaats van met het gemiddelde van vorig jaar.
Vestigingsmanagers en merchandisers zien de eerstvolgende achtenveertig uur voorspelling naast de verwachte vraag per categorie. Promoties en stockverplaatsingen worden getimed op het weervenster, niet op een vast kalenderblok.
Field service, horeca en retail-planningen reageren op zwaarweer-alarmen vóór de dag begint. Dezelfde voorspelling voedt energie, planning en voorraad, zodat ops dezelfde weervraag niet drie keer apart hoeft op te lossen.
Dagelijkse Shopify-orders per winkel komen naast de lokale temperatuur, neerslag en wind van die dag. Jaar-op-jaar-vergelijkingen schommelen niet meer mee met een warme week of een nat weekend, en de categorieën waar het weer echt het winkelmandje verschuift, krijgen hun eigen voorspellingsinput.
Gefactureerde omzet per periode en per vestiging in Exact Online staat naast het temperatuur- en neerslagpatroon van diezelfde periode. De maandafsluiting schuift op van algemene uitleg naar een meetbare uitspraak over hoeveel van de variatie door het weer kwam.
HubSpot-lijsten voor buitendienst-prospects, terraskopers of seizoenscampagnes triggeren op de voorspelling in de regio van het contact. Marketing bereikt kopers in de week dat het weer ze klaar maakt om te kopen, niet op een vast campagnekalenderblok.
Alarmen voor zwaar weer in een regio maken of updaten items op het juiste monday.com-bord, met de getroffen vestigingen en routes al ingevuld. Projectleads zien de operationele impact in het tool dat ze al gebruiken, niet in een aparte weermailbox.
Een Slack-post per vestigingskanaal vat 's ochtends de temperatuur, neerslag en alarmen voor de volgende vierentwintig uur samen, met de geschatte verkoopimpact uit het model. Ops, retail en field service starten de dag op dezelfde voorspelling.
Deputy-shift-suggesties per vestiging worden bijgestuurd op de voorspelling van die dag, op basis van de historische relatie tussen weer en verkeer. Terrassen op warme weekends krijgen het personeel dat nodig is vóór de wachtrij ontstaat, en stille natte dagen worden niet overbemand.
Je houdt de rapporteringstool die je al hebt. Wij koppelen hem aan het warehouse waar je Weather API-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.
We bekijken je Weather API-opzet en de systemen eromheen. Samen kiezen we wat we als eerste bouwen.