Publicatiedatum: 10 februari 2026

Je webshop genereert dagelijks duizenden datapunten. Orders, klantgedrag, voorraadmutaties, marketingresultaten. Maar waar gaat die data naartoe? Bij veel e-commerce bedrijven blijft waardevolle informatie opgesloten in losse systemen. ETL brengt daar verandering in.

Wat is ETL?

ETL staat voor Extract, Transform, Load — de drie stappen om data van de ene plek naar de andere te krijgen.

Extract: Data ophalen uit bronsystemen. Denk aan je Shopify orders, Google Analytics sessies, of Lightspeed voorraad.

Transform: Data opschonen en structureren. Datumformaten standaardiseren, duplicaten verwijderen, berekeningen toevoegen.

Load: Data laden in je bestemmingssysteem. Meestal een data warehouse zoals BigQuery, Snowflake of Redshift.

Klinkt simpel. In de praktijk is het dat ook — mits je de juiste tools gebruikt.

Waarom E-commerce Bedrijven ETL Nodig Hebben

"We exporteren gewoon naar Excel." Herkenbaar? Het werkt — tot het niet meer werkt.

Het Probleem met Handmatige Exports

• Tijdrovend: Elke week handmatig data exporteren kost uren
• Foutgevoelig: Copy-paste fouten zijn onvermijdelijk
• Niet real-time: Je kijkt altijd naar verouderde data
• Niet schaalbaar: Meer producten = meer exports = meer chaos

Wat ETL Oplost

Met geautomatiseerde ETL pipelines:

• Data stroomt automatisch van bron naar bestemming
• Updates zijn near real-time (vaak elk uur of sneller)
• Historische data blijft bewaard voor trendanalyses
• Één centrale plek voor al je data

Het resultaat? Beslissingen gebaseerd op actuele, complete data in plaats van onderbuikgevoel.

Populaire ETL Tools voor E-commerce

De markt voor ETL tools is de afgelopen jaren geëxplodeerd. Hier de belangrijkste opties:

Fivetran

De standaard voor managed ETL. Fivetran heeft 400+ pre-built connectors, waaronder:

• Shopify
• WooCommerce
• Google Ads
• Meta Ads
• Klaviyo
• en vrijwel elke andere tool die je gebruikt

Voordelen:

• Zero maintenance — Fivetran beheert de connectors
• 5-minuten setup voor standaard bronnen
• Automatische schema updates

Nadelen:

• Prijzig bij hogere volumes (prijs per row)
• Minder flexibel voor custom transformaties

Geschikt voor: Bedrijven die snel willen starten zonder technische kennis.

Airbyte

Open-source alternatief. Self-hosted of cloud, met 300+ connectors.

Voordelen:

• Gratis bij self-hosting
• Open-source community
• Flexibeler dan Fivetran

Nadelen:

• Vereist technische kennis voor self-hosting
• Cloud versie is ook betaald

Geschikt voor: Teams met development capaciteit die controle willen.

Stitch (by Talend)

Eenvoudig en betaalbaar. Minder connectors, maar de basics zijn gedekt.

Voordelen:

• Voorspelbare pricing
• Makkelijke interface

Nadelen:

• Minder geavanceerde features
• Beperktere connector library

Geschikt voor: Kleine tot middelgrote webshops met standaard tooling.

Custom ETL

Zelf bouwen met Python, Airflow, of dbt. Maximale flexibiliteit.

Voordelen:

• Precies wat je nodig hebt
• Geen vendor lock-in
• Kostenefficiënt bij hoge volumes

Nadelen:

• Vereist developers
• Onderhoud is je eigen verantwoordelijkheid

Geschikt voor: Grotere organisaties met dedicated data teams.

Van Shopify naar Data Warehouse

Laten we concreet worden. Je hebt een Shopify webshop en wilt data naar BigQuery.

De Componenten

• Bron: Shopify (orders, producten, klanten)
• ETL Tool: Fivetran of Airbyte
• Data Warehouse: Google BigQuery
• Transformatie: dbt (data build tool)
• Visualisatie: Looker Studio of Tableau

Stap-voor-Stap

1. Shopify → ETL Tool

Verbind Shopify via OAuth. De tool haalt automatisch alle relevante tabellen op: orders, line_items, customers, products, inventory_levels.

2. ETL Tool → BigQuery

Data wordt geladen in ruwe tabellen. Elke tabel komt overeen met een Shopify object.

3. Transformatie met dbt

Hier wordt het interessant. Met dbt bouw je modellen die:

• Orders koppelen aan marketing attribution
• CLV (Customer Lifetime Value) berekenen
• Product performance metrics aggregeren
• Cohort analyses voorbereiden

4. BigQuery → Dashboard

Looker Studio verbindt direct met BigQuery. Bouw dashboards voor:

• Dagelijkse omzet en orders
• Product performance
• Klantsegmentatie
• Marketingrendement per kanaal

Doorlooptijd

Met een tool als Fivetran:

• Dag 1: Shopify connector aanzetten
• Dag 2: BigQuery tabellen vullen zich
• Dag 3-5: dbt modellen bouwen
• Dag 5-7: Dashboards live

Een volledig werkende data pipeline in een week. Geen maandenlang project.

Van Lightspeed naar BI Dashboard

Lightspeed (eCom of Retail) heeft een eigen uitdaging: minder out-of-the-box connectors beschikbaar.

Opties

1. Lightspeed API + Custom ETL

Lightspeed heeft een REST API. Met Python scripts of tools zoals Airbyte kun je data extraheren.

2. Third-party Connectors

Sommige ETL tools (zoals Stitch) hebben Lightspeed connectors, maar check of deze actueel zijn.

3. Managed Service

Laat een partij (zoals Duxly) de integratie bouwen en beheren.

Wat Je Krijgt

Dezelfde eindresultaat als met Shopify:

• Centrale plek voor alle data
• Historische analyses
• Real-time inzichten
• Geautomatiseerde rapportages

De route ernaartoe is alleen iets langer.

ETL vs ELT: Wat Past Bij Jou?

Je ziet tegenwoordig ook "ELT" — Extract, Load, Transform. Wat is het verschil?

ETL (Traditioneel)

• Extract
• Transform (in de ETL tool)
• Load

Data wordt getransformeerd vóórdat het in het warehouse komt.

ELT (Modern)

• Extract
• Load
• Transform (in het warehouse)

Data wordt eerst "ruw" geladen, transformatie gebeurt daarna met tools zoals dbt.

Wanneer Wat?

Kies ETL als:

• Je beperkte warehouse capaciteit hebt
• Data volume laag is
• Je geen SQL/dbt expertise hebt

Kies ELT als:

• Je een modern cloud warehouse gebruikt (BigQuery, Snowflake)
• Data volume hoog is
• Je flexibiliteit wilt in transformaties

Voor de meeste e-commerce bedrijven is ELT de betere keuze. Cloud warehouses zijn goedkoop geworden, en de flexibiliteit van transformeren-na-laden is groot.

Self-service vs Managed ETL

De volgende vraag: doe je het zelf of laat je het beheren?

Self-service

Je koopt een tool (Fivetran, Airbyte) en beheert zelf:

• Connectors aanzetten
• Schema mapping
• Foutafhandeling
• dbt modellen schrijven

Voordelen:

• Volledige controle
• Goedkoper bij goede interne kennis

Nadelen:

• Vereist technische capaciteit
• Je eigen verantwoordelijkheid bij problemen

Managed ETL

Een partner beheert de complete stack:

• Setup en configuratie
• Monitoring en foutafhandeling
• Transformaties en modellen
• Dashboard development

Voordelen:

• Geen technische kennis nodig
• Snelle time-to-value
• Iemand anders lost problemen op

Nadelen:

• Hogere kosten
• Minder directe controle

Onze Aanbeveling

Voor MKB e-commerce bedrijven met beperkte technische capaciteit: start managed. Laat een partner de basis neerzetten. Neem later eventueel over als je team groeit.

Kosten en Implementatietijd

Wat kost dit nou?

Tool Kosten (per maand)

Implementatie Kosten

Self-service:

• Setup: 20-40 uur interne tijd
• Leerperiode: 1-2 maanden
• Doorlopend beheer: 5-10 uur/maand

Managed:

• Setup: €2.500 - €10.000 (eenmalig)
• Beheer: €300 - €1.000/maand

ROI

De terugverdientijd is vaak sneller dan gedacht:

• Tijdbesparing: Geen handmatige exports meer (5+ uur/week)
• Betere beslissingen: Data-gedreven in plaats van onderbuik
• Snellere respons: Problemen eerder signaleren
• Marketing optimalisatie: ROAS per kanaal inzichtelijk

Bedrijven die serieus met data aan de slag gaan, zien vaak 10-30% efficiencyverbetering in marketing en operations.

Aan de Slag

Klaar om je data te stroomlijnen? Dit zijn je opties:

Zelf doen:

• Kies een ETL tool (Fivetran voor gemak, Airbyte voor controle)
• Start met één databron (bijv. je webshop)
• Verbind met BigQuery (gratis tier is vaak genoeg)
• Bouw je eerste dashboard

Hulp nodig:

Bij Duxly helpen we e-commerce bedrijven met complete data integratie — van Shopify/Lightspeed tot werkende dashboards. Neem contact op voor een vrijblijvend gesprek.

---

ETL hoeft geen rocket science te zijn. Met de juiste tools en aanpak heb je binnen weken een werkende data pipeline. De vraag is niet of je dit nodig hebt — maar wanneer je begint.