Datawarehouse in BigQuery
We bouwen het fundament in je eigen Google Cloud, en zetten er dashboards en een AI-laag op als je die wilt.
- WebshopOrders, klanten en producten
- Dagelijks
- Google AdsKosten en conversies
- Dagelijks
- Meta AdsKosten en conversies
- Dagelijks
- Google Analytics 4Sessies en kanalen
- Dagelijks
Eén model met vaste definities, waar je dashboards en AI mee rekenen.
Waar je nu staat
Je cijfers staan verspreid over databronnen die niet op elkaar aansluiten, zoals je webshop, je CRM, je advertentieplatformen en een handvol spreadsheets.
Wat we het vaakst horen:
- Omzet uit ons ERP en kosten uit Google Ads en Meta leggen we met de hand naast elkaar
- Onze rapporten worden traag of lopen tegen limieten aan
- Elk rapport rekent op zijn eigen manier
Wat we doen
Alles draait om het model: per metric leggen we vast wat hij betekent en hoe hij wordt berekend. Je dashboards en een eventuele AI-laag rekenen met dezelfde definities, dus ze spreken elkaar niet tegen. Je bent eigenaar van alles wat we bouwen.
“Hele fijne samenwerking met Ivo en Freek voor het inrichten van Google Analytics en het bouwen van een Looker Studio/Data Studio dashboard! Altijd een snelle reactie via de mail en bereid om mee te denken met website/analytics kwesties.”
Eva HekmanNEMO Sciencemuseum01 / 04
Waar we mee werken
Per onderdeel lees je hoe we het aanpakken en met welke tools we werken.
Wat je krijgt
Je data op één plek, in je eigen Google Cloud.
- Doorlooptijd
- Volgt uit de blauwdruk
- Blauwdruk: welke databronnen, welk model en welke opzet
- ✓
- Een datawarehouse in je eigen Google Cloud
- ✓
- Drie databronnen automatisch ingeladen, zoals je webshop, CRM en Google Ads
- ✓
- Vaste definities per metric
- ✓
- Documentatie en overdracht
- ✓
Uitbreidingen
Meer weten?
Reactie binnen één werkdag.
Hoe het werkt
Blauwdruk
We beginnen bij de vragen die je wilt beantwoorden en bepalen welke databronnen, welk model en welke opzet daarvoor nodig zijn. Heb je al een warehouse, dan kijken we eerst wat er staat.
Fundament
Een datawarehouse in je eigen Google Cloud, met je databronnen automatisch ingeladen.
Model
We brengen al je databronnen samen in één model, met vaste definities.
Lagen erop
Dashboards die je team zelf kan aanpassen, en een AI-laag voor vragen in gewone taal. Allebei optioneel.
Overdracht
Documentatie en werksessies met je team, zodat ze er zelf mee uit de voeten kunnen.
Veelgestelde vragen
Van wie is het warehouse?
Van jou. Alles draait in je eigen Google Cloud-account. Wij krijgen toegang om te bouwen en te onderhouden.
We hebben al een warehouse. Kunnen jullie daarop verder bouwen?
Ja. In de blauwdruk kijken we eerst wat er staat, dan bouwen we verder op wat goed is en vervangen we wat niet werkt. Een AI-laag kan ook op een bestaand warehouse, als de definities kloppen.
Moet ik de dashboard- of AI-laag afnemen?
Nee, de dashboardlaag en de AI-laag zijn allebei optioneel. Heb je al een BI-tool, dan sluit die aan op hetzelfde fundament.
Wat kost het draaien?
De cloudkosten betaal je rechtstreeks aan Google. Ze hangen af van je datavolume; in de blauwdruk geven we een schatting.
Hoe weet ik dat de AI de juiste antwoorden geeft?
De AI rekent met dezelfde definities als je dashboards. We testen hem met vaste testvragen en stellen grenzen aan waar hij antwoord op geeft.
Wat is een datawarehouse?
Een database waarin de data uit je webshop, je advertentieplatformen en je analytics samenkomt, opgeschoond en met vaste definities. Daarop bouw je dashboards, analyses en AI die allemaal hetzelfde getal laten zien.
Waarom BigQuery?
Google Analytics 4 exporteert rechtstreeks naar BigQuery, en voor de meeste marketingdata betaal je alleen voor wat je opvraagt. Daardoor blijven de kosten vaak laag. En het draait in je eigen Google Cloud, dus je bent er eigenaar van.
Moet het blijven kloppen als je databronnen veranderen?
Met onderhoud blijven je dashboards en AI de juiste antwoorden geven.