NL EN
Region: europe-west4 [v2.1.0] | status: online!

// DATA SYSTEMS & CUSTOM ENGINEERING

Je eigen datafundament

Ik ontwerp en bouw de volledige dataketen: van meetplan, tracking en bronintegraties tot cloudinfrastructuur, betrouwbare datamodellen, dashboards, automatisering en machine learning.

Geen verzameling losse koppelingen, maar één beheersbaar systeem waarop nieuwe dataproducten kunnen blijven ontstaan.

$ system_review --available

01 // DATA PIPELINE

Van datageneratie tot operationele waarde.

Betrouwbare data begint niet in een dashboard of datawarehouse. Eerst moet duidelijk zijn welke data aan de bron ontstaat, hoe die wordt verzameld en onder welke definities ze later gebruikt mag worden.

De pipeline laat zien hoe iedere laag voortbouwt op de vorige.

  1. 01 — Genereren & verzamelen

    01

    Voordat data kan worden opgeslagen, moet ze eerst betrouwbaar ontstaan of worden ontsloten. Ik ontwerp meetplannen, eventtaxonomieën en first-party dataLayer-structuren en verbind bestaande operationele bronnen zoals CRM-, ERP-, e-commerce- en advertentieplatformen.

    Betrouwbare eventdata en ontsloten brondata met een vastgelegde betekenis.

    • Semantische meetplannen
    • First-party window.dataLayer
    • Client-side en server-side webanalytics
    • API-integraties
    • Transactiedatabases
    • CRM- en ERP-data
    • Externe feeds
    • Gecontroleerde data-extractie
    • Eigen first-party collection endpoints
    Meetplan dataLayer Python FastAPI API Webanalytics
  2. cloud_foundation.tf 02

    02 — Opslaan & beheersen

    resourcebigquery_dataset

    regioneurope-west4

    accessleast_privilege

    secretssecret_manager

    deploymentinfrastructure_as_code

    Data wordt centraal opgeslagen in een cloudomgeving die reproduceerbaar, beveiligd en kostenefficiënt is ingericht. Infrastructuur, rollen, datasets, secrets en deployments worden niet handmatig beheerd, maar versieerbaar vastgelegd.

    Een beheersbare cloudfundering binnen de omgeving en accounts van de klant.

    • BigQuery-datasetarchitectuur
    • Terraform en Infrastructure-as-Code
    • IAM en service accounts
    • Secret Manager
    • Partitionering en clustering
    • Kosten- en retentiebeleid
    • Cloud Run-infrastructuur
    • Gecontroleerde ingress en egress waar nodig
    GCP BigQuery Terraform Cloud Run IAM Secret Manager
  3. dbt build 03

    03 — Modelleren & vertrouwen

    modelssource → staging → marts

    testspassed

    lineagedocumented

    freshnessmonitored

    contractsenforced

    Ruwe data wordt pas bruikbaar wanneer definities, sleutels en kwaliteitsregels expliciet zijn vastgelegd. Ik bouw gelaagde datamodellen waarin brondata wordt gestandaardiseerd, getest, gedocumenteerd en omgezet in herbruikbare businesslogica.

    Geteste en gedocumenteerde datamodellen die als betrouwbare bron voor meerdere toepassingen dienen.

    • Analytics engineering met dbt
    • Bronze-, Silver- en Gold-lagen waar passend
    • Staging- en canonical models
    • KPI-definities
    • Data quality tests
    • Lineage en documentatie
    • Incremental processing
    • Business anomaly detection
    • Freshness- en volumemonitoring
    dbt SQL BigQuery Data Quality Testing Observability
  4. 04 — Begrijpen & beslissen

    04

    Op de betrouwbare modellen ontstaat een eenduidige laag voor analyse en besluitvorming. Dashboards zijn hierbij niet het fundament, maar een van de mogelijke interfaces op dezelfde gecontroleerde data.

    Inzicht dat terug te leiden is tot gedeelde definities en controleerbare brondata.

    • KPI- en metric governance
    • Semantische rapportagelagen
    • Power BI
    • Looker Studio
    • Operationele dashboards
    • Managementrapportages
    • Funnel- en cohortanalyses
    • Anomaly alerts
    • Scenarioanalyse
    Power BI Looker Studio KPI Layer Analytics Alerting
  5. activate_pipeline.py 05

    05 — Activeren & automatiseren

    triggerscheduled | event_driven

    destinationcrm | ads | api | workflow

    modelspredictive

    monitoringactive

    feedbackenabled

    De waarde van data stopt niet bij rapportage. In de laatste laag worden inzichten teruggebracht naar processen, platformen en voorspellende toepassingen.

    Data die processen aanstuurt, voorspellingen mogelijk maakt en nieuwe data terugvoert naar het systeem.

    • Reverse ETL
    • Server-to-server conversies
    • Meta CAPI en Google Ads-conversies
    • Operationele API-outputs
    • Alerts en geautomatiseerde workflows
    • CLTV- en churnmodellen
    • Forecasting
    • Vertex AI en MLOps
    • Marketing Mix Modeling met Meridian
    • Model- en performancemonitoring
    Reverse ETL Meta CAPI Google Ads Vertex AI Meridian Automation

02 // CAPABILITIES

Wat ik binnen deze lagen bouw.

De architectuur blijft herkenbaar, maar de concrete oplossing verschilt per organisatie. Binnen iedere laag bouw ik zowel gangbare fundamenten als gespecialiseerde dataproducten.

Meetplannen, first-party dataLayer en (server-side) webanalytics — inclusief eigen first-party trackers en collection-API's waar dat nodig is.

Input
Bedrijfsdoelen, klantinteracties, processen en meetvragen.
Control
Meetplan, eventtaxonomie, consentgrenzen, schema's en naamgevingsregels.
Output
Betrouwbare eventdata en een gedocumenteerd trackingcontract.
Meetplan dataLayer Webanalytics Server-side tracking First-party tracker Collection APIs

Python-integraties voor batch- en eventgedreven ingestie, van Shopify- en Stripe-koppelingen tot dynamische extractie en historische backfills.

Input
API's, transactiedatabases, CRM, ERP, advertentieplatformen, feeds en publieke databronnen.
Control
Authenticatie, schema-validatie, incremental loads, idempotency, retries en deduplicatie.
Output
Betrouwbare en herhaalbare ingestion pipelines.
Python REST APIs Shopify Stripe CRM/ERP Backfills

Dataset- en projectarchitectuur op GCP, volledig vastgelegd als code — inclusief scheduling, secrets en kostenbeheersing.

Input
Ruwe brondata en infrastructurele vereisten.
Control
IAM, service-accountisolatie, secrets, regio's, kostenbeleid en Infrastructure-as-Code.
Output
Een reproduceerbare cloudomgeving met centrale dataopslag.
BigQuery Terraform Cloud Run Cloud Scheduler Secret Manager IAM

Analytics engineering met dbt: gelaagde modellen, KPI-governance, data quality en observability over het hele platform.

Input
Ruwe en gestandaardiseerde datasets.
Control
Tests, lineage, freshness, contracts, documentatie en anomaly detection.
Output
Betrouwbare semantische modellen en gedeelde KPI-definities.
dbt Analytics engineering KPI-governance Data quality Monitoring Logging

Van dashboards en alerts tot reverse ETL, marketing-API's en voorspellende modellen op Vertex AI.

Input
Gevalideerde datamodellen en operationele signalen.
Control
Autorisatie, modelvalidatie, consent, monitoring, retries en feedbackloops.
Output
Dashboards, API's, workflows, marketingactivatie en voorspellende modellen.
Power BI Looker Studio Reverse ETL Marketing APIs Vertex AI MMM

← activation feeds generation

03 // CUSTOM ENGINEERING

Maatwerk voor de technische puzzel.

Als standaardconnectors of dashboards tekortschieten, ontwerp ik gerichte oplossingen die binnen dezelfde beheersbare cloudarchitectuur blijven werken.

Eigen tracking- en collection pipelines wanneer controle, privacy, datakwaliteit of vendoronafhankelijkheid centraal staat.

  • Eigen webtracker
  • FastAPI collection endpoints
  • Server-side eventvalidatie
  • Schema contracts
  • Bot- en duplicate filtering
  • First-party opslag

Maatwerk voor dynamische databronnen, afwijkende API's en processen die niet betrouwbaar met standaardconnectors kunnen worden ontsloten.

  • Complexe API-workflows
  • Dynamische publieke databronnen
  • Headless browserextractie waar noodzakelijk
  • SKU- en entiteitsgebaseerde extractie
  • Fouttolerante ingestion
  • Continue kwaliteitscontrole

Technische oplossingen waarbij klassieke rapportage niet voldoende is.

  • Business anomaly detection
  • Predictive modeling
  • CLTV en churn
  • Bayesiaanse marketingmodellen
  • Workflowautomatisering
  • Gedistribueerde Cloud Run-services
  • Observability over meerdere modules
standard
standard patterns where possible
custom
custom engineering where necessary
ownership
ownership by design

04 // SYSTEM OWNERSHIP

Geen black box. Een fundament dat van jou blijft.

Het resultaat is niet alleen een dashboard of werkende koppeling. Je krijgt een overdraagbaar datasysteem dat binnen je eigen cloudomgeving beheerd en verder ontwikkeld kan worden.

Eigen cloudfundering

De infrastructuur draait binnen jouw accounts, onder jouw toegangsbeleid en zonder onnodige afhankelijkheid van een extern platform.

Versiebeheerde infrastructuur

Cloudresources, configuratie en deployments zijn reproduceerbaar vastgelegd als code.

Geteste datamodellen

KPI's en businesslogica zijn gedocumenteerd, controleerbaar en herbruikbaar in meerdere dashboards, workflows en dataproducten.

Operationele controle

Logging, monitoring, documentatie en duidelijke verantwoordelijkheden maken het systeem inzichtelijk en beheersbaar.

Beheer op een manier die bij je organisatie past.

Na oplevering hoeft de samenwerking niet abrupt te stoppen. De beheervorm wordt afgestemd op de beschikbare kennis, capaciteit en gewenste mate van autonomie — van volledig beheer tot volledige overdracht.

managed

Volledig beheer

Ik verzorg het dagelijkse technische beheer, de monitoring, het onderhoud en de verdere ontwikkeling van het platform.

  • Monitoring en incidentopvolging
  • Dependency- en security-updates
  • Pipelineonderhoud
  • Data quality
  • Kostenbewaking
  • Nieuwe integraties en dataproducten
assisted

Samen beheren

Ik blijf beschikbaar als technisch sparringpartner en ondersteun het interne team bij architectuurkeuzes, incidenten en nieuwe ontwikkelingen — de organisatie beheert het systeem zelf.

  • Periodieke architecture reviews
  • Code- en modelreviews
  • Ondersteuning bij incidenten
  • Begeleiding van nieuwe teamleden
  • Advies bij uitbreidingen
  • Tijdelijke engineeringcapaciteit
transferred

Kennis overdragen

Ik documenteer de architectuur, werkprocessen en ontwerpbeslissingen en draag de kennis gericht over, zodat het interne team het systeem zelfstandig kan beheren en verder ontwikkelen.

  • Technische documentatie
  • Runbooks
  • Architectuurdiagrammen
  • Deploymentinstructies
  • Pair programming en workshops
  • Overdracht van verantwoordelijkheden en toegangen

Bouw het datafundament dat échte waarde toevoegt aan jouw organisatie.

Of je het systeem uiteindelijk zelf beheert, samen met mij doorontwikkelt of volledig laat beheren: de architectuur blijft inzichtelijk, overdraagbaar en gebouwd binnen jouw omgeving.