Data Panda brengt je Zoom-meeting- en gebruikersmetadata 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 operations-, HR- en salesteams elke dag gebruiken.
Zoom is opgericht in april 2011 in San Jose door Eric Yuan, oud-ingenieur bij Cisco WebEx, en ging in april 2019 naar Nasdaq onder ticker ZM. De pandemie van 2020 maakte er een werkwoord van, en sindsdien groeide het bedrijf van videogesprek naar een bredere werkomgeving met Zoom Meetings, Zoom Phone, Zoom Team Chat, Zoom Webinars, Zoom Rooms, Zoom Contact Center en Zoom AI Companion. In november 2024 hernoemde het zich van Zoom Video Communications naar Zoom Communications, een signaal dat video nog maar één oppervlak is van een grotere suite.
Onze connector trekt twee tabellen op, Meetings en Users, en dat is de kern van de metadata-laag. Meer moet het niet zijn om vragen te beantwoorden die people-ops, finance en sales-ops al een tijdje stellen. Hoeveel uur per week zit elk team in meetings. Welke terugkerende reeks loopt zonder einde door. Welke hosts dragen een meeting-last die op een tweede job begint te lijken. Die antwoorden zitten in meeting-timestamps, hosts, duurtijden en recurrence-vlaggen, niet in de inhoud van opnames, en ze zijn veel meer waard in een warehouse naast headcount en factureerbare uren dan in de Zoom-admin-console.
Uren in meetings per team, rol en host, op data die mee vernieuwt met de rest van het warehouse.
Laat meeting-metadata het opruimwerk starten dat de agenda nooit uit zichzelf doet.
Zet patroondata van meetings achter AI die mensen helpt focustijd te beschermen.
Kleine interne tools op Zoom-metadata voor operations- en people-leads.
Een lijst van concrete rapporten, automatisaties en AI-toepassingen die we op Zoom-data hebben gebouwd. Kies er een die bij je situatie past.
Welke teams zitten het grootste deel van hun week in meetings?
Totaal aantal meeting-uren per team en rol, week per week, naast headcount- en bezettingsdata die al in het warehouse zitten. Leiding ziet welke teams op agenda-maximum draaien en welke nog ruimte hebben voor een project, in plaats van te gissen op basis van anecdotes.
Welke terugkerende meetings hebben hun nut overleefd?
Inventaris van terugkerende reeksen met leeftijd, aanwezigheidsevolutie en host-last. De wekelijkse sync die twee jaar geleden met twaalf mensen startte en nu met drie doordraait, blokkeert nog altijd de agenda van iedereen op de invite, en dit zicht brengt die kandidaten naar boven voor een cancel of een samenvoeging.
Welke hosts dragen stilletjes een tweede job in meetings?
Hosts gerangschikt op meeting-uren, back-to-back-dichtheid en aantal eigen terugkerende reeksen. Handig wanneer een leidinggevende wil begrijpen waarom een senior engineer minder code levert, of waarom de forecast-nauwkeurigheid van een sales-lead achteruitgaat.
Totaal meeting-uren per team naast Zoom-licentiekost en loonlast. Finance ziet welke departementen zittijd in output omzetten en welke uren absorberen die nooit in een resultaat landen.
Externe meeting-uren per vertegenwoordiger tegenover pijplijn-beweging. Sales-leiding onderscheidt vertegenwoordigers die tijd bij de juiste accounts doorbrengen van vertegenwoordigers die hun week invullen met interne syncs.
Inventaris van terugkerende reeksen en verdeling van host-last op één bord. People-ops doet meeting-audits op data die mee vernieuwt met het warehouse, niet op een eenmalige admin-export per kwartaal.
Zoom-meeting-timestamps, hosts en deelnemersaantallen staan naast de Gong-transcript en de deal-gezondheidscore voor hetzelfde gesprek. Sales-leiding reviewt één rij per conversatie waar tijdbesteding, deelnemers en uitkomst op dezelfde plek staan, niet in twee aparte tools.
Externe Zoom-meetings koppelen terug aan het Salesforce-account en de opportunity via deelnemer-e-mails en kalendar-metadata. Activiteitsrapporten per vertegenwoordiger tonen effectieve klantgerichte uren per deal-stadium, en leidinggevenden zien welke opportunities sluiten met twee gesprekken tegenover twintig.
Zoom-meeting-records stromen naar een Asana-project waar actiepunten als taken landen met eigenaar, deadline en brongesprek erbij. Meetings die een maand lang geen opvolgtaak opleveren, komen als kandidaat naar boven voor een cancel, en opvolging leeft niet meer in een privé-notitiedocument.
Komende Zoom-meetings verschijnen in het juiste Slack-kanaal met host, agenda-link en deelnemersaantal, en de samenvatting volgt zodra de meeting eindigt. Teams wisselen niet meer tussen Slack en agenda, en meeting-context blijft bij de mensen die ermee aan de slag moeten.
Dit zijn de 2 tabellen die we vandaag uit Zoom naar je warehouse halen. Je bevraagt ze rechtstreeks in SQL, koppelt ze aan de rest van je stack, of bouwt er rapporten op.
Mis je een tabel? We kunnen de sync uitbreiden. Laat ons weten wat je mist en we bouwen het erbij.
Je houdt de rapporteringstool die je al hebt. Wij koppelen hem aan het warehouse waar je Zoom-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 huidige connector trekt twee tabellen op, Meetings en Users. Meeting-metadata bevat host, onderwerp, starttijd, duur, type en recurrence, plus de gebruikerslijst. Opnamebestanden, transcripten en chat-inhoud zitten standaard niet in de pull, wat de scope op meeting-patroonrapportering houdt in plaats van op gespreksanalyse. Analyse op gespreksniveau pak je beter aan via een tool als Gong, waar toestemming, retentie en redactie standaard onderdeel zijn van de flow.
Zoom-gebruikers dragen een e-mail en een departement-veld in de admin-directory, waardoor we meeting-activiteit kunnen koppelen aan dezelfde persoon in HRIS, Slack, het CRM en de identity provider. Gedeelde hosts (vergaderzalen, support-lijnen) taggen we apart, zodat ze de meeting-last-score van een individu niet opblazen.
We bekijken je Zoom-opzet en de systemen eromheen. Samen kiezen we wat we als eerste bouwen.