Wat voor je oplossing je ook bouwt, je hebt altijd plek om je data op te slaan. In theorie is dat simpel. In de praktijk zit je al snel een halve dag te klikken om tabellen, kolommen en relaties aan te maken in Dataverse.
Het is een situatie die elke Power Platform consultant herkent: je hebt een mooi diagram van je datamodel, je weet precies hoe alles aan elkaar hangt… en toch zit je eindeloos handmatig velden in te voeren. Zeker als je werkt aan projecten waar de datalaag niet uit één tabel bestaat, maar uit een compleet netwerk van entiteiten die op elkaar inhaken.
De (beperkte) belofte van Copilot
Toen Copilot voor Dataverse verscheen, leek dat even het ei van Columbus. Gewoon je tabellen beschrijven in gewone taal, en hop – klaar. Maar als je, zoals wij, wat complexere modellen bouwt – denk aan dynamische vragenlijsten die gekoppeld zijn aan contacten, klanten en antwoorden – blijkt al snel dat je alsnog veel moet corrigeren.
Kolomnamen kloppen niet, relaties ontbreken, of je krijgt generieke tabellen waar je weinig aan hebt. Kortom: Copilot maakt een hoop aan, maar vaak niet wat je nodig hebt.
Van diagram naar realiteit
Omdat we in bijna elk project starten met een Mermaid-diagram van ons datamodel, vroegen we ons af: waarom zouden we dat diagram niet als basis gebruiken? We hebben die beschrijving toch al. Dus in plaats van eerst tekenen en daarna alles opnieuw inkloppen, wilden we dat in één keer vertalen naar Dataverse.
Na flink wat gepuzzel (en nog veel meer prompten) heb ik een tool gemaakt die precies dat doet:
- 🛠️ Leest Mermaid-diagrammen met de structuur van je tabellen en relaties
- ⚙️ Maakt de tabellen en kolommen aan in Dataverse
- 🔗 Legt de one-to-many-relaties direct vast
- 📊 En dat alles zonder handmatig geklik
Het resultaat: een flinke tijdsbesparing en veel minder foutgevoelig werk
Wat levert het op?
In een recent project waarin we een dynamisch vragenlijstsysteem moesten opzetten, waren we normaal gesproken uren bezig om alle tabellen te maken: Vragenlijsten, Vragen, Antwoorden, de koppelingen met klant- en contactgegevens… Nu was het in een kwartiertje geregeld.
Natuurlijk is de tool nog niet af. Er zijn ongetwijfeld dingen die beter kunnen. Maar de basis werkt: wat je uitdenkt in je diagram, staat een paar minuten later als echte tabellen in je omgeving.
AI-first in de praktijk
Dit is een perfect voorbeeld van hoe we bij Blis Digital AI-first werken. We gebruiken AI niet om mensen te vervangen, maar om het echte werk – in dit geval het nadenken over datamodellen en relaties – interessanter te maken door de saaie handmatige stappen weg te nemen. Zo hebben we meer tijd hebt voor de dingen die echt belangrijk zijn.
Probeer het zelf
Ik heb mijn tool online gezet zodat andere Power Platform consultants er ook mee kunnen experimenteren. Voor consultants die regelmatig Dataverse tabellen aanmaken, kan dit uren werk schelen.
Benieuwd naar mijn tool? Je vindt de eerste versie in GitHub. En wil je meer weten over hoe Blis Digital AI-first werkt? Neem dan contact met ons op.
