Python ETL & API-koppelingen
op Maat
ETL-pipelines en API-koppelingen op maat gebouwd in Python. Automatische extractie uit REST API's, JSON/XML-bestanden of databases. Data wordt gevalideerd en geladen in Azure SQL voor Power BI. Minder handmatig werk, betrouwbare data, elke ochtend actueel.
Automatische datapipeline
Hoe de ETL-pipeline werkt
Een ETL-pipeline staat voor Extract, Transform, Load. Elke nacht — of zo vaak als gewenst — haalt de pipeline data op uit uw bronsystemen, verwerkt die en laadt het resultaat in Azure SQL. Power BI leest vervolgens uit Azure SQL.
Beschikbare koppelingen
Systemen waar Argus BI aan koppelt
Argus BI heeft productie-koppelingen gebouwd voor de meestgebruikte systemen in transport, logistiek en zorg. Elk systeem heeft zijn eigen extractiemethode, paginering en OAuth-flow — wij kennen de details.
Staat de software welke u gebruikt er niet tussen? Geen probleem! Wij bouwen continue nieuwe koppelingen.
Werkwijze
Hoe Argus BI de ETL-pipeline bouwt
Elke ETL-pipeline wordt gebouwd met dezelfde kwaliteitsstandaard: betrouwbaar, transparant en eenvoudig te onderhouden.
Veelgestelde vragen
Veelgestelde vragen over ETL en API-koppelingen
Welke API's kunnen worden gekoppeld?
Argus BI heeft productie-koppelingen voor: Exact Online REST API (OAuth 2.0), AFAS REST API (GetConnectors), NEDAP ONS (OnsDB SQL views), WiseTech LSP (BluJay/Chainware), BettyBlocks (GraphQL). Daarnaast bouwen wij generieke koppelingen voor elke REST API, SFTP/FTP of ODBC-databron.
Kan data uit JSON, XML of Excel worden verwerkt?
Ja. Python met pandas verwerkt JSON, XML, CSV en Excel-bestanden. Argus BI bouwt ingestors die automatisch bestanden ophalen (via SFTP, API-download of bestandslocatie), valideren en laden naar Azure SQL. Inclusief foutafhandeling bij ontbrekende of beschadigde bestanden.
Hoe wordt foutafhandeling ingericht?
Elk record wordt gevalideerd op type, volledigheid en consistentie. Ongeldige records worden gelogd naar Azure SQL of Azure Monitor en gerapporteerd — ze verstoren de rest van de pipeline niet. Bij een fout in de extractie (API onbereikbaar, netwerk timeout) is retry logic ingebouwd. Argus BI ontvangt direct een alert via Azure Monitor.
Kunnen koppelingen automatisch worden gepland?
Ja. Koppelingen worden geplanned via Azure Functions (timer trigger) of een cron job op een Azure VM. Standaard dagelijks — maar elk interval is mogelijk. Monitoring via Azure Monitor zorgt dat Argus BI direct weet als een pipeline faalt.
Wat is het verschil tussen Python ETL en Azure Data Factory?
Python ETL geeft meer controle, is eenvoudiger te testen en te debuggen, draait zonder ADF-licentiekosten en is portable naar elke hosting. Azure Data Factory is geschikt voor eenvoudige koppelingen met native connectoren. Voor complexe systemen zoals OnsDB of WiseTech LSP — die geen standaard ADF-connector hebben — is Python ETL de enige reële optie. De data die de pipeline aanlevert, landt altijd in een Azure SQL datawarehouse — dat vormt het fundament waarop Power BI rapporteert.
Pipeline architectuur
Hoe ziet een ETL-pipeline eruit?
Elke ETL-pipeline die Argus BI bouwt, volgt dezelfde logische stappen: extract, validate, stage en log. Hieronder staat een vereenvoudigde weergave van de flow:
# Pseudo-flow van een Argus BI ETL-pipeline
1. EXTRACT — Ophalen via REST API of SQL
→ OAuth token refresh indien verlopen
→ Paginering afhandelen (cursor / offset)
→ Retry bij netwerk- of API-fouten (max 3×)
2. VALIDATE — Controleer de data
→ Verplichte velden aanwezig?
→ Datumformaten correct?
→ Verwacht recordaantal bereikt?
3. STAGE — Laden in Azure SQL
→ Incrementeel: alleen nieuwe/gewijzigde records
→ Via SQLAlchemy bulk insert / upsert
→ Transactioneel: rollback bij fout
4. LOG — Vastleggen van de run
→ Starttijd, eindtijd, recordaantal, status
→ Foutmelding bij mislukking (naar SQL + e-mail)
→ Alert via Azure Monitor bij herhaling
Vergelijking
Python ETL vs. Azure Data Factory: wanneer kies je wat?
Beide tools kunnen ETL-pipelines draaien, maar ze hebben fundamenteel verschillende eigenschappen. Voor de systemen waarmee Argus BI werkt is Python ETL vrijwel altijd de betere keuze.
| Criterium | Python ETL (Argus BI) | Azure Data Factory |
|---|---|---|
| Kosten | Geen ADF-licentie — alleen Azure Functions runtime (~€5–15/maand) | ADF heeft eigen verbruikskosten per pipeline run + dataverwerking |
| Controle over logica | Volledige controle in Python-code | Beperkt tot ADF-activiteiten en mappings |
| Testbaarheid | Unit tests schrijfbaar met pytest | Beperkt testbaar |
| Debuggen | Lokaal te draaien en stap voor stap te debuggen | Alleen in Azure-omgeving |
| Complexe transformaties | Volledig flexibel met pandas, SQLAlchemy | Beperkt — complexe logica vereist extra tools |
| Versiebeheer | Git-native (gewone Python-bestanden) | JSON-pipelines, minder leesbaar |
| Schaalbaarheid | Azure Functions schalen automatisch | Goed schaalbaar, maar kostbaarder |
| Monitoring | Custom logging naar SQL + Azure Monitor | Ingebouwde monitoring |
Monitoring
Monitoring en alerting: wat als een pipeline mislukt?
Elke ETL-pipeline die Argus BI bouwt, bevat ingebouwde monitoring. Wanneer een run mislukt of afwijkende resultaten oplevert, zijn er meerdere lagen van signalering:
etl_log-tabel in Azure SQL met starttijd, eindtijd, verwerkte records, status (success / failed / warning) en een foutbericht. Zo is er altijd een audittrail beschikbaar.failed status stuurt de pipeline automatisch een e-mail naar een geconfigureerd adres. Dit werkt via SMTP of via een Azure Logic App trigger.Complete datastapel
ETL is de motor — dit zijn de wielen
Combineer onze ETL-koppelingen met Azure SQL en Power BI voor een complete, geautomatiseerde BI-omgeving.
Automatiseer uw datastroom
Klaar voor een geautomatiseerde datapipeline?
Geen handmatige exports meer. Plan een vrijblijvend gesprek en wij bespreken welke bronsystemen u heeft, wat er geautomatiseerd kan worden en hoe de koppeling naar Azure SQL en Power BI eruit zou zien.