Connectoren
airbyte
- voedt
- Normaliseren
Alle case studies
SaaSDatapipelinesDashboards4 maanden
Plug-and-play commerce-analytics
Een nieuwe klant aansluiten kostte drie weken engineeringtijd. Nu kost het twee dagen en geen engineer.
Onboarding van tenants
2 dagen
Connector + template, self-service
Was
3 weken
Maatwerkintegratie per tenant
In gewone taal
Wat dit is.
Geen jargon in deze sectie. De technische uitwerking staat verderop.
Wat er misging
Elke nieuwe klant had maatwerk voor de integratie nodig voordat er ook maar één dashboard te zien was, dus sales stond in de rij achter engineering. Intussen dreven de omzetcijfers op die dashboards ongemerkt weg van wat finance rapporteerde.
Wat we bouwden
We hebben één standaardconnector en een kant-en-klare template gebouwd die een klant zelf kan inrichten, en elk omzetcijfer gekoppeld aan de definitie die finance echt gebruikt.
Wat er veranderde
De onboarding ging van drie weken naar twee dagen en heeft helemaal geen engineer meer nodig, dus sales hoeft niet meer te wachten. Supportvragen van het type "waarom verschillen deze twee getallen" namen sterk af.
Architectuur
Hoe het in elkaar past.
Scroll door de fasen. Alles wat als toegevoegd is gemarkeerd, is een component dat vóór dit project niet bestond.
Normaliseren
canoniek
- ontvangt van
- Connectoren
- voedt
- Kwaliteitspoorttesten
Kwaliteitspoort
contracten
- ontvangt van
- Normaliserentesten
- voedt
- BigQuery
BigQuery
multi-tenant
- ontvangt van
- Kwaliteitspoort
- voedt
- Metrics-laag
Metrics-laag
dbt
- ontvangt van
- BigQuery
- voedt
- Dashboards
Dashboards
op template
- ontvangt van
- Metrics-laag
Connectoren
airbyte
- voedt
- Normaliseren
Normaliseren
canoniek
- ontvangt van
- Connectoren
- voedt
- Kwaliteitspoorttesten
Kwaliteitspoort
contracten
Dit hebben wij toegevoegd- ontvangt van
- Normaliserentesten
- voedt
- BigQuery
BigQuery
multi-tenant
- ontvangt van
- Kwaliteitspoort
- voedt
- Metrics-laag
Metrics-laag
dbt
Dit hebben wij toegevoegd- ontvangt van
- BigQuery
- voedt
- Dashboards
Dashboards
op template
- ontvangt van
- Metrics-laag
De uitwerking
Hoe het gebouwd zou worden.
Dataset, aanpak, doelmetrics en de stack. Geschreven voor wie het moet reviewen.
SaaSDatapipelinesDashboards4 maanden
Plug-and-play commerce-analytics
Multi-tenant ingestie en omzetanalytics die de onboarding van mkb-klanten versnellen, met stabiele KPI-definities.
Probleem
Elke nieuwe tenant had maatwerk voor de integratie nodig, dus onboarding kostte weken engineeringtijd en dashboards dreven ongemerkt weg van de omzetdefinitie van finance.
Dataset
- rijen
- 58M orders
- features
- 112
- bronnen
- Shopify, Stripe, Ads, CSV
- periode
- 18 maanden
Aanpak
- 01Herbruikbare connectoren gebouwd die normaliseren naar een canoniek commerceschema
- 02Geautomatiseerde datakwaliteitscontroles toegevoegd bij de ingestiegrens
- 03De omzetlogica één keer gemodelleerd in een beheerde metrics-laag
- 04Dashboards op basis van templates, met admin-overrides per tenant
Metrics
- 2 dagen
- onboardingtijd van 3 weken
- 94%
- schemadekking automatisch gemapt
- 312
- QA-fouten onderschept vóór het laden
- 100%
- metric-pariteit vs finance
Bewijs
- bron
- Referentieontwerp
- cijfers
- Illustratief — typische waarden voor dit ontwerp
- meting
- Niet gemeten. Gangbare waarden voor een referentieontwerp van dit type, niet waargenomen op een klantsysteem.
- referentie
- Niet beschikbaar voor dit project
- laatst gecontroleerd
- 2026-08-25
Bedrijfsimpact
- Self-service-onboarding haalde engineering uit de salescyclus
- Eén bron van waarheid voor abonnements- en commerce-KPI's
- Supportlast door rapportagevragen sterk gedaald
Tech stack
- TypeScript
- Next.js
- PostgreSQL
- BigQuery
- Temporal
- dbt
- Airbyte
- Metabase
Volgende
Een systeem als dit nodig?
Beantwoord zes vragen en we vertellen je of deze opzet bij je probleem past — ook als dat niet zo is.