De vragen die ik de afgelopen jaren steeds vaker kreeg van webcoördinatoren bij middelgrote Nederlandse gemeenten draaien vrijwel allemaal om hetzelfde dilemma: de cijfers over digitale dienstverlening die al jaren aan de raad worden gerapporteerd, komen uit een tool die eigenlijk niet meer gebruikt mag worden. Hoe leg je dat uit? En belangrijker nog: hoe nu verder?
Bij Nederlandse (semi) overheidsorganisaties speelt steeds vaker dezelfde kwestie: cijfers over digitale dienstverlening worden al jaren aan de raad gerapporteerd op basis van een tool die eigenlijk niet meer gebruikt mag worden. Hoe leg je dat uit, en wat doe je vervolgens?
Dat is op zich geen nieuwe vraag. Wat wel verandert, is waar de urgentie vandaan komt. Niet langer uit privacyblogs die de Functionaris Gegevensbescherming opschrikken, maar uit jaarlijkse compliance-rapportages die anders ingericht moeten worden, uit communicatiehoofden die zich afvragen of die 187.000 unieke bezoekers in het jaarverslag wel kloppen, en uit inkoopbeslissingen die in januari moeten vallen terwijl de juridische realiteit nog beweegt.
Ik werk sinds 2016 in privacy-first analytics, eerst acht jaar bij Piwik PRO. In die tijd is de vraag of Google Analytics past binnen een Nederlandse overheidscontext van academisch naar operationeel verschoven. De vraag is nu wat erna komt — en hoe je dat verantwoord regelt zonder je hele meetstrategie weg te gooien.
Wat GA4 wel goed doet
Het is verleidelijk om vergelijkingsartikelen te schrijven die de tegenstander platslaan. Dat zou hier oneerlijk zijn. GA4 is een serieus product met serieuze sterke kanten.
Het Google Ads-ecosysteem is dichter geïntegreerd dan welk alternatief dan ook. Voor organisaties die op grote schaal advertenties inkopen en attributiebeslissingen baseren op campagne-data, is GA4 nog steeds de wrijvingsarmste keuze. De rapportage-UI is volwassen, marketingteams kennen het, en er is een heel ecosysteem van trainingen, consultants en agencies dat eromheen draait.
Voor commerciële organisaties is dit vaak doorslaggevend. Voor publieke organisaties is het zelden de relevante vraag — gemeenten kopen geen Google Ads in om mensen naar het paspoortloket te leiden. Maar het is wel het antwoord op waarom GA4 nog steeds bij zoveel overheidsorganisaties draait: het was er, het werkte, het kostte niets, en niemand had een goede reden om te wisselen.
Die goede redenen zijn er inmiddels wel.
Waar het wringt voor de publieke sector
Het probleem met GA4 in een overheidscontext is niet één ding. Het zijn vier dingen, die elk afzonderlijk hanteerbaar zouden zijn en die samen onhanteerbaar worden.
Waar de data heen gaat. Google biedt EU-gebaseerde collectie aan, maar dat is niet hetzelfde als EU-data-soevereiniteit. De data zit in een Google-product, waar Google de hostinglocatie en verwerkingscondities grotendeels bepaalt, en waar de overlap met andere Google-diensten lastig hard af te grendelen is. Voor publieke organisaties die onder de AVG, de Cyberbeveiligingswet en de AI Act vallen, is “Google zegt dat het in de EU staat” niet hetzelfde als “wij weten waar de data staat en wie erbij kan”.
Wat je terugkrijgt. GA4’s sessielogica draait grotendeels client-side. Wie wel eens een week aan GA4-rapportages voor een directie heeft uitgelegd waarom de cijfers van vorige week veranderd zijn, herkent het probleem. De event-retentie zit op maximaal 14 maanden, terwijl publieke verantwoordingstermijnen meestal jaren bestrijken.
Verantwoording. Een DPIA op GA4 schrijven is geen kwestie van een sjabloon invullen. Datastromen zijn moeilijk uitputtend te beschrijven, omdat ze deels van Googles kant komen. Woo-verzoeken naar bezoekersdata leiden bijna altijd tot ongemakkelijke antwoorden, omdat de organisatie zelf vaak niet precies kan reconstrueren wat er over welke bezoeker is verzameld.
Lock-in. GA4 exporteren naar BigQuery klinkt als een exit-strategie, maar je verruilt het ene Google-product voor het andere. De data blijft in Google-infrastructuur, de query-kosten lopen op, en op enig moment moet je alsnog migreren naar iets dat je echt zelf beheert. Het is uitstel, geen oplossing.
Geen van deze vier is op zichzelf catastrofaal. Maar bij elkaar opgeteld vormen ze het soort risico dat een toezichthouder vroeg of laat zichtbaar gaat maken.
Wat Govanalytics anders doet
Govanalytics is gebouwd om dit specifieke probleem op te lossen voor publieke organisaties die niet hun hele meetstrategie willen herbouwen. De technische basis is D8a.tech, MIT-gelicenseerd open source.
Het belangrijkste eerst: Govanalytics accepteert GA4-trackingverzoeken. Bestaande Google Tag Manager-implementaties, custom events, UTM-tagging — het blijft werken. Je verandert niet wat er op de website gebeurt, je verandert waar de data naartoe wordt gestuurd. Voor organisaties die jaren in hun GA4-tagging hebben geïnvesteerd is dit het verschil tussen een migratie van een week en een migratie van een kwartaal.
Sessies worden op de backend opgebouwd, niet client-side. Het schema is plat — events, sessies, campagnes, devices en e-commerce zitten in tabellen die je direct kunt bevragen. Hostinglocatie is een instelbare parameter, geen marketingbelofte: NL managed cloud (dus in de EU), eigen on-prem, of direct naar een datawarehouse onder jouw beheer (BigQuery, ClickHouse, Postgres, anders).
Wat Govanalytics niet doet, om eerlijk te zijn: het is geen Google Ads-platform. Een aantal rapportagefuncties zijn op de roadmap maar nog niet volwassen. En de dashboard-laag is bewust simpeler dan GA4’s UI de aanname is dat serieuze rapportage in BI-tools of in het warehouse gebeurt.
Govanalytics is niet de enige route uit GA4
Het zou oneerlijk zijn om te suggereren dat dit een keuze is tussen GA4 en Govanalytics. Voor de Europese publieke sector zijn er vier categorieën die er echt toe doen.
Piwik PRO
Het meest in de buurt van een directe GA-vervanging. Pools, EU-gehost, mature, met sterke compliance-positie en een inkoopproces dat de publieke sector begrijpt.
- Sterk in
- Wrijvingsarme migratie, sterke out-of-the-box compliance-positie, volwassen inkoopprocessen, goede meertalige ondersteuning.
- Levert in
- Nog steeds een leveranciersgehoste oplossing. Voor organisaties die data-soevereiniteit strikt lezen, blijft de data buiten hun directe beheer.
- Beste fit
- Ministeries en grotere gemeenten die wrijvingsarme migratie willen met een leveranciersrelatie die werkt voor inkoop.
Matomo
De open source-grootouder van de categorie. Sterk als je eigen engineering-capaciteit hebt en eigenaarschap boven gemak verkiest.
- Sterk in
- Flexibiliteit, eigenaarschap, open source licentie. Gratis bij zelf hosten, bescheiden bij cloud. Geen vendor lock-in.
- Levert in
- Vereist engineering-capaciteit voor beheer op de lange termijn. Patches, schaling en back-ups zijn eigen verantwoordelijkheid.
- Beste fit
- Universiteiten en kleinere gemeenten met capabele IT-teams die eigenaarschap boven gemak verkiezen.
Plausible
De lichtste optie. Privacy-positie zo schoon dat FG-reviews kort zijn. Bewust simpel, standaard geen cookies, migratie duurt een week.
- Sterk in
- Snelheid van implementatie, verdedigbaarheid bij audits, lage kosten, lage cognitieve belasting voor het team.
- Levert in
- Beperkte diepte voor serieuze marketing operations. Geen funnel-analyse, attributie of e-commerce-tracking van betekenis.
- Beste fit
- Content-gedreven publieke sites zonder serieuze marketing operations. Communicatiesites, informatieportalen, musea.
Warehouse-native
De categorie waarin Govanalytics en D8a.tech zitten. De zwaarste optie als je nog geen warehouse hebt — en de natuurlijkste als je er al een hebt.
- Sterk in
- Maximaal data-eigenaarschap in eigen infrastructuur en jurisdictie. Exit-portabiliteit is structureel, niet contractueel. Kosten schalen met infrastructuur.
- Levert in
- Geen kant-en-klare vervanging voor GA. Vereist een warehouse, pipelines en iemand die beide begrijpt.
- Beste fit
- Organisaties met bestaand datawarehouse of voldoende schaal om het te rechtvaardigen. Meerdere grotere ministeries en uitvoeringsorganisaties.
Een beslissingskader dat daadwerkelijk werkt
Vier vragen die in mijn ervaring bepalen welke richting past.
Hoe diep zit GA4 in je tagging? Als je communicatieafdeling jaren in GTM-tagging heeft gestopt, weegt GA4-protocol-compatibiliteit zwaar. Als je tagging beperkt is, weegt het minder.
Wat heeft je team daadwerkelijk nodig? Wees specifiek. Als het echte werk neerkomt op “we willen weten welke informatiepagina’s worden gelezen en hoe burgers door het loket lopen”, is dat een ander antwoord dan “we doen serieuze attributie op betaalde campagnes”. Veel publieke organisaties overschatten wat ze nodig hebben omdat ze het GA4-aanbod als een eisenpakket lezen.
Heb je een datawarehouse of iemand die er een kan beheren? Zo ja, dan is het warehouse-native pad serieus de moeite waard. Zo nee, dan is dat geen schande — kies dan een managed optie en zorg dat exit-portabiliteit in het contract staat.
Wat staat inkoop daadwerkelijk toe? Sommige organisaties hebben raamovereenkomsten die specifieke leveranciers bevatten of uitsluiten. Zoek dit uit voordat je een shortlist samenstelt, niet erna.
Beantwoord deze vier eerlijk en de keuze beperkt zich meestal vanzelf.
De overstap is minder pijnlijk dan veel teams denken
De grootste mythe rond GA4-migraties is dat het een big-bang-traject is: een dag waarop iemand de oude tag eraf trekt en de nieuwe erop zet, met het risico dat alles ineens stuk is.
In de praktijk werkt het zelden zo, en voor Govanalytics specifiek werkt het niet zo. Omdat het GA4-trackingprotocol wordt ondersteund, kun je beide endpoints parallel laten draaien. De website stuurt dezelfde events naar beide kanten, je vergelijkt rapportages over een aantal weken, je valideert dat de Govanalytics-cijfers kloppen met wat je verwachtte, en pas dan zet je GA4 stop — of laat je het nog een tijd doordraaien voor erfenisrapportages.
Voor publieke organisaties met een aanstaande NIS2-deadline of een FG-review die er aankomt, is dat het verschil tussen “we kunnen dit in een kwartaal regelen” en “we hebben een jaar nodig”. In de meeste gevallen is een kwartaal voldoende.
Waar dit naartoe gaat
De categorie privacy-first analytics voor de publieke sector is in beweging. De interessante beweging in de komende 12 tot 16 maanden is niet óf organisaties wegmigreren van GA4 — dat is besloten — maar wáár ze landen. Mijn inschatting is dat warehouse-native het architectonische eindpunt wordt voor organisaties van enige omvang, omdat er geen goede reden is waarom analytics de enige workload moet blijven waarin een leverancier eigenaar is van je raw events terwijl al het andere op infrastructuur draait die je zelf beheert.
De verstandige zet voor publieke organisaties die nu evalueren: kies de optie die past bij de huidige operationele realiteit, met één oog op data-portabiliteit. Zorg dat wat je ook kiest je in staat stelt om later je raw data eruit te krijgen en in een warehouse te laden. Daar landt de tweede migratie.
Schrems II wordt niet teruggedraaid. NIS2-handhaving wordt niet versoepeld. De webcoördinator uit de eerste alinea kan deze beslissing nog uitstellen, maar de optellingen waarmee ze haar raad eind 2026 confronteert worden er niet beter op. Het in één keer goed doen kost minder dan het lijkt.
Vrijblijvend kennismaken? Meer weten?
We bespreken in 30 minuten welke variant past — Cloud, On-Premise, of zelf bouwen op de open-source kern. Geen verkooppraatje, geen verplichtingen.
Klik hier om een onkline meeting te boeken →