Wij voeren dit gesprek regelmatig met klanten. De conclusie is steeds dezelfde: de vraag aan BI verandert sneller dan het antwoord. En daar kan je team weinig aan doen.
Drie krachten die je rapportages inhalen
Drie ontwikkelingen maken tegelijk duidelijk dat rapportages alleen niet meer genoeg zijn.
Externe partijen willen bij de data, niet bij het rapport. Investeerders, auditors en ketenpartners nemen geen genoegen meer met een PDF of een Excel. Ze willen een dataset waar ze zelf hun analyses op draaien. Doorklikbaar, reproduceerbaar, op hun moment.
Regelgeving dwingt data-discipline af. CSRD, EU Taxonomy, energierapportage: alles moet auditeerbaar zijn per entiteit, per land, per periode. Dat is een dataontwerpvraag, geen rapportagevraag.
En dan AI. Hier zijn we kort over: AI maakt vooral pijnlijk zichtbaar wat er al niet klopte. Zet een Copilot of agent op je datamodel en je ziet binnen een dag waar het wringt. Wie zijn businesslogica in hardcoded filters heeft zitten, krijgt onzin terug.
Gegroeid rond de vragen van gisteren
Hoe komt het dan dat zoveel BI-omgevingen vastlopen? Geschiedenis. Er kwam een vraag, het team bouwde iets en de volgende vraag stapelde daar weer bovenop. Niemand had tijd om uit te zoomen.
Het patroon herkennen we bij vrijwel elke organisatie die we spreken:
- Pipelines draaien op legacy-technologie die richting end-of-life schuift
- Businesslogica zit in rapportfilters in plaats van in het datamodel. Tien filters aan om tot één berekening te komen
- Externe data landt handmatig op een SharePoint, in wisselende formats, op wisselende momenten
- Het datamodel is gegroeid vanuit rapportages, niet vanuit businessvragen
- Het team werkt reactief en komt niet toe aan vooruitdenken
Dat laatste is een gevolg. Wie de hele dag watertrappelt, komt aan vooruitkijken niet toe.
Data is breder dan BI
De oplossing begint bij hoe je BI ziet: als één van de afnemers van een breder dataplatform.
Het principe: één bron, veel consumenten. "Eén versie van de waarheid" is een mooi streven. In de praktijk heeft elke afnemer een eigen waarheid nodig. Een investeerder kijkt anders dan een controller. Wat je wél centraal regelt: de bron, de definities, de logica. Elke berekening schrijf je één keer uit, in het model. Iedereen die hem gebruikt, kijkt naar dezelfde feiten.
Dat geldt ook voor Excel. Het probleem zit in de export: vanaf dat moment weet niemand meer wat er met de data gebeurt. Draai het om: verbind Excel met het platform. Dan houdt de eindgebruiker zijn vrijheid en houd jij governance, security en herleidbaarheid.
Zo scheid je het produceren van data (centraal, gecontroleerd) van het consumeren (vrij, bij de eindgebruiker). Of dat nu via een dashboard, een API, een investor portal of een AI-agent gebeurt.
Technologie is 20%, ontwerp is 80%
AI doet tegenwoordig het grootste deel van het codeerwerk van zo'n platform. Het zwaartepunt verschuift daarmee naar de voorkant: het ontwerp van je gouden model.
Dat betekent samen met de business nadenken over de 10 tot 20 kernvragen per domein. Welke problemen lossen we dagelijks op? Waar willen we op sturen? Daarvan leid je je feiten, dimensies en KPI's af. Heb je dat model staan, dan is meer dan de helft van het werk gedaan.
En ja, dan kom je bij saaie woorden als data governance en data dictionary. Saai, maar dit is precies wat je cijfers herleidbaar maakt. Wij zagen bij een klant een afrondingsverschil van honderden miljoenen dat niemand kon reproduceren, omdat de berekening verstopt zat in een stapel filters. Leg je berekeningen centraal vast, met versiebeheer, en die vraag beantwoord je in minuten.
AI-ready zonder apart AI-traject
Doe je dit goed, dan is je data AI-ready zonder dat je er een apart traject voor optuigt. Je model is gedocumenteerd en je logica ligt centraal vast. Een agent die je vraagt "hoeveel deals heeft dit team afgelopen maand gesloten?" geeft dan een zinnig antwoord, omdat de context er gewoon is.
Sterker nog: je draait vragen om. Je krijgt een melding wanneer een boeking níet gelukt is, in plaats van zelf in het systeem te checken of alles goed ging. Dat is het verschil tussen rapportages bekijken en dataproducten die voor je werken.
Begin klein, maar begin met ontwerp
Grote kans dat je de technologie al in huis hebt. Veel organisaties hebben hun Microsoft-stack al staan, vaak inclusief licenties waar ze maar een fractie van benutten. De winst zit in anders ontwerpen.
Daarom beginnen we met kijken. Wat staat er echt, wat is de kwaliteit, waar wil je naartoe en wat is de gap? Daar komt een roadmap uit met een expliciet go/no-go-moment. Eerst zicht op de werkelijkheid, dan pas bouwen.
Twijfel je of je huidige BI nog oplevert wat het moet? Vraag een BI Quick Check aan. We kijken eerlijk en onafhankelijk mee en vertellen je waar je staat. Ook als het antwoord is dat het prima op orde is.
Weet je al dat het anders moet? Start dan met een Discovery. In zes weken brengen we in kaart waar je staat, wat je nodig hebt en wat het kost. Je krijgt een concreet plan, geen rapport voor in de la.
FAQ
Veelgestelde vragen
Die beantwoorden we graag alvast. Staat je vraag er niet tussen, neem dan gerust contact op.
Een dataproduct is data die je centraal produceert, met vastgelegde definities en logica, en die je vrij laat consumeren via een dashboard, API of AI-agent. AI-ready betekent dat het model gedocumenteerd is en de context klopt, zodat een agent op vragen een zinnig antwoord geeft in plaats van onzin.
Meestal door hoe ze zijn gegroeid. Elke nieuwe vraag stapelde bovenop de vorige, zonder dat iemand tijd had om uit te zoomen. Businesslogica belandde in rapportfilters, pipelines draaien op verouderde techniek en externe data landt handmatig. Het team werkt reactief en komt niet meer toe aan vooruitdenken.
Door je gouden datamodel goed te ontwerpen. Leg je definities, berekeningen en logica een keer centraal vast, met versiebeheer en een data dictionary. Doe je dat, dan is je data vanzelf AI-ready: het model is gedocumenteerd en de context ligt er al. Een agent geeft dan een bruikbaar antwoord.
Vijf patronen komen steeds terug: pipelines op verouderde techniek, businesslogica die in rapportfilters zit, externe data die handmatig op SharePoint landt, een datamodel dat vanuit rapportages is gegroeid en een team dat reactief werkt. Herken je meerdere hiervan, dan zit je tegen de grens van wat rapportages aankunnen.
Zodra externe partijen bij je data willen in plaats van bij een PDF, regelgeving als CSRD auditeerbare data afdwingt, of je AI wilt inzetten. Op dat punt is een rapportagevraag eigenlijk een dataontwerpvraag geworden. Begin dan klein, met een Discovery of BI Quick Check, en eerst met ontwerp.
