Datakoppeling of datahuis?

Het gebeurt nogal eens dat een klant zegt:

'We willen alleen een datakoppeling. We gaan zelf dashboards bouwen in Power BI.'

Het is alsof aan een aannemer wordt gevraagd om enkel het fundament te bouwen. 'En we doen zelf de inrichting.'

Maar, zoals bij het bouwen van een huis, ontbreekt er dan nog veel. Stel je voor dat je een huis zonder muren, leidingen en draagconstructies zou moeten inrichten – ondenkbaar, toch?

In de wereld van data en Power BI is dat niet anders. Een datakoppeling is slechts het begin; het is de basis waarop alles rust. Maar zonder de verdere bouwstenen – zoals het transformeren van data, het bouwen van een robuust datamodel en het maken van eenduidige berekeningen – blijft het huis, of in dit geval de dataoplossing, onvolledig en instabiel.

Laten we eens kijken naar wat er allemaal komt kijken bij een complete Power BI-oplossing, en waarom een datakoppeling slechts een eerste stap in het proces is.

datahuis - shutterstock_2482263839

1. De fundering: Power BI datakoppeling via API

Databronnen kunnen variëren van SQL-databases tot software zoals Exact Online, AFAS of Twinfield. Deze gegevens moeten worden gekoppeld via API’s of andere connectoren om deze in te laden in een datahub of Power BI.

​Het gebruik van een Power BI connector is een essentieel onderdeel van het proces. Hiermee leg je de basis door data uit verschillende databronnen in te lezen in Power BI.

Zonder deze datakoppeling kan er geen toegang worden verkregen tot de benodigde gegevens.

Het datahuis is méér dan het fundament van je data. Het is de structuur waarop je je rapportages in Power BI kunt bouwen.
Het datahuis is méér dan het fundament van je data. Het is de structuur waarop je je rapportages in Power BI kunt bouwen.

2. Transformeren van data

Data uit verschillende bronnen komt vaak in verschillende formaten en structuren binnen. Het is noodzakelijk om deze gegevens samen te voegen en uniform te maken, zodat ze bruikbaar zijn voor verdere analyse. Dit proces wordt 'datatransformatie' genoemd en omvat bijvoorbeeld het samenvoegen van tabellen en velden via query's.

Als je deze stap overslaat, is de kans groot dat je dashboards niet betrouwbaar zijn. Het is alsof je muren zonder draagconstructies bouwt – ze storten in zodra je er iets aan toevoegt.

3. Het relatiemodel

Net zoals in een huis de draagconstructies de muren en het dak ondersteunen, zorgt het relatiemodel in Power BI ervoor dat de verschillende tabellen op de juiste manier met elkaar verbonden zijn. Door relaties te leggen tussen feiten- en dimensietabellen, kun je een samenhangende dataset creëren die logisch is en waarop analyses gebaseerd kunnen worden.

Dit relatiemodel vormt de kern van je datamodel. Zonder dit blijft je data gefragmenteerd en kun je geen inzichten halen die de volledige context van je bedrijfsgegevens laten zien.

4. Metingen en KPI's

Vervolgens zijn er de berekeningen. Het maken van berekeningen voor KPI's (Key Performance Indicators) is essentieel om daadwerkelijk inzicht te krijgen in de prestaties van je organisatie. Door metingen op te stellen, geef je betekenis aan de ruwe data en maak je deze bruikbaar voor besluitvorming.

Met een goed datamodel en de juiste metingen kun je betrouwbare rapportages en dashboards bouwen die de basis vormen voor strategische keuzes.

Wat is de semantische laag?

Een belangrijk concept bij het werken met Power BI is de semantische laag. Dit is de laag die zorgt voor betekenisvolle relaties tussen de ruwe data en de rapporten die je uiteindelijk maakt. De semantische laag bestaat uit de genoemde 4 onderdelen: de connectoren, query's, het relatiemodel en de metingen.

Het biedt een abstractieniveau waarmee gebruikers, zonder diepgaande technische kennis, eenvoudig rapportages kunnen opstellen en inzichten kunnen verkrijgen.

Validatie: Controle van de data

Zodra je het datamodel hebt gebouwd, komt de fase van validatie. Dit houdt in dat je de uitkomsten van je query's en rapportages vergelijkt met de brondata of bestaande overzichten om er zeker van te zijn dat alles correct en betrouwbaar is.

De basis voor de validatie is gelegd in de KPI-tabel, waarin per KPI de exacte definitie is bepaald.

De praktijk is hier vaak weerbarstig. In bestaande rapportages worden vaak verschillende definities gebruikt, waardoor metingen aangepast moeten worden om aansluiting te krijgen bij de huidige praktijk. Het is een iteratief proces dat vaak meer tijd vergt dan verwacht.

Validatie is dus een cruciale stap, omdat fouten in deze fase kunnen leiden tot verkeerde beslissingen. Dashboards bouwen zonder validatie is een zinloze exercite. Zonder 100% vertrouwen in de data zullen gebruikers snel afhaken.

Van data naar inzicht: Rapporten en dashboards

Het mooiste aan werken met Power BI is natuurlijk het maken van visuele rapporten en dashboards. Power BI biedt een breed scala aan visualisatiemogelijkheden – van eenvoudige tabellen en staafdiagrammen tot complexe lijngrafieken. Het doel van een dashboard is om complexe data op een begrijpelijke manier te presenteren, zodat gebruikers snel inzicht krijgen in de prestaties van hun organisatie.

Maar een visueel rapport heeft alleen waarde als gebruikers er daadwerkelijk mee aan de slag gaan. Dit brengt ons bij een belangrijk onderdeel van de implementatie: gebruikers moeten opgeleid worden om Power BI effectief te gebruiken. Hierbij gaat het niet alleen om een ‘knoppentraining’, maar ook om samen te kijken welke inzichten gebruikers nodig hebben en hoe de dashboards hen kunnen helpen hun werk te verbeteren.

Van concept naar realiteit

Zoals bij het bouwen van een huis, komt het neer op een zorgvuldige planning en uitvoering om een stevig en gebruiksvriendelijk datahuis te bouwen. Een Power BI datakoppeling via API is de basis, maar de echte waarde komt pas wanneer je de volledige datastroom opbouwt: van transformatie, naar relatiemodellen, tot aan visualisaties. Wij bij Intigo noemen dat het datahuis.

Door zorgvuldig te werk te gaan en de juiste stappen te volgen, zorg je ervoor dat je organisatie niet alleen een sterke data-infrastructuur heeft, maar ook dat je gebruikers daadwerkelijk waarde kunnen halen uit de beschikbare inzichten.

Menu