RBI-Solutions blog

de transitie met Microsoft Fabric

In veel MKB-organisaties is het verzamelen en rapporteren van data nog steeds een tijdrovende en foutgevoelige klus. Excel-bestanden circuleren overal, gegevens worden handmatig gecorrigeerd in verschillende systemen en rapportages worden met de hand bijgewerkt. Het gevolg is dat managers en analisten vaak worstelen met verouderde inzichten, inconsistente cijfers en een gebrek aan overzicht. Hierdoor duurt het langer voordat er goede beslissingen genomen kunnen worden en het vertrouwen in de data neemt af. Een bekend probleem is dat data uit verschillende systemen, zoals een boekhoudpakket, CRM of HR-software, niet automatisch met elkaar verbonden zijn. Dit leidt tot dubbel werk, handmatige controles en fouten bij het overzetten van data. Denk bijvoorbeeld aan het handmatig aanpassen van uitzonderingen in BTW-tarieven of het dubbel moeten invoeren van klantgegevens. Deze werkwijze kost veel tijd en brengt risico’s met zich mee.

De stap naar geautomatiseerde rapportages betekent veel meer dan alleen tijd besparen. Het draait om het creëren van een betrouwbare en eenduidige bron van informatie: een zogenaamde ‘single source of truth’. In zo’n omgeving worden gegevens uit verschillende systemen automatisch verzameld, opgeschoond en geïntegreerd. Hierdoor kunnen rapportages op elk moment actueel en consistent worden gegenereerd, zonder handmatig werk. Geautomatiseerde dashboards bieden managers en analisten realtime inzicht in hun belangrijkste KPI’s en stellen hen in staat sneller en beter onderbouwde besluiten te nemen. Dit betekent minder discussie over cijfers, meer vertrouwen in de rapportages en ruimte om je echt te richten op het analyseren en sturen.

De rol van Microsoft Fabric
Microsoft Fabric is een relatief nieuw, cloudgebaseerd data- en analytics platform dat speciaal is ontworpen om data uit verschillende bronnen samen te brengen in één beheersbare omgeving. Het sluit naadloos aan op de Microsoft 365-stack, waar ook Power BI en de Office-tools onder vallen, waardoor het een aantrekkelijke optie is voor MKB-bedrijven die al met Microsoft-tools werken.

Wat Microsoft Fabric onderscheidt, is de lage instapdrempel. Er is geen noodzaak voor een omvangrijke infrastructuur of specialistisch IT-beheer. Het platform maakt het mogelijk om stapsgewijs te starten, bijvoorbeeld met een pilot gericht op het automatiseren van één of twee belangrijke rapportages, zoals een ziekteverzuimrapport of een financiële forecast. Door data automatisch te laden, transformeren en combineren, worden handmatige handelingen geminimaliseerd en kunnen rapportages betrouwbaar worden ververst.

Datakwaliteit en governance als fundament
Automatisering kan alleen succesvol zijn als de onderliggende data van goede kwaliteit is. Dit betekent dat er aandacht moet zijn voor het opschonen en standaardiseren van data, het voorkomen van fouten bij data-invoer en het inrichten van controles. Microsoft Fabric faciliteert dit door het integreren van datatransformatie- en validatiestappen in het dataproces. Zo wordt de kans op fouten in rapportages aanzienlijk verkleind en ontstaat er een hoger vertrouwen in de informatievoorziening. Daarnaast helpt een centraal platform bij het uniformeren van definities en begrippen, waardoor verschillende afdelingen met dezelfde taal en cijfers werken. Dit voorkomt discussie en versnelt het rapportageproces.

Van rapportage naar voorspellende analyses
Misschien zijn nog niet alle bedrijven toe aan het uitvoeren van geavanceerde analyses met machine learning of AI (of is dat helemaal niet nodig), maar een solide data-infrastructuur zoals Microsoft Fabric kan wel de basis leggen om hier in de toekomst naartoe te groeien. Door historische data gestructureerd op te slaan en trends inzichtelijk te maken, ontstaat er ruimte om voorspellende modellen te ontwikkelen die bijvoorbeeld financiële prognoses verbeteren of de inzet van personeel optimaliseren. Het mooie is dat deze stap niet in één keer hoeft te gebeuren. Met Microsoft Fabric kan elke organisatie klein beginnen en het platform geleidelijk uitbreiden naarmate de kennis en behoeften groeien.

Conclusie: een praktische en toekomstbestendige stap
Voor veel MKB-organisaties is de overgang van handmatige rapportages naar geautomatiseerde dashboards een essentiële stap in het verbeteren van hun informatievoorziening. Microsoft Fabric biedt een toegankelijke en schaalbare oplossing om data uit verschillende systemen samen te brengen, te standaardiseren en betrouwbaar te rapporteren. Dit maakt het mogelijk om sneller te sturen op feiten in plaats van te gokken met Excel-bestanden. Door te starten met een kleine pilot en te focussen op quick wins, kunnen organisaties direct waarde behalen en vertrouwen opbouwen in de nieuwe werkwijze. Tegelijkertijd leggen zij zo de basis voor verdere automatisering en toekomstige analyses.

Vrijblijvende DATA-APK
Wij bieden een vrijwel vrijblijvende DATA-APK waarmee uw organisatie inzicht krijgt in de kwaliteit en het gebruik van uw data. Na een intake analyseren onze specialisten uw dataset en ontvangt u een helder adviesrapport. Vervolgens bespreken we samen de mogelijkheden voor verbetering en efficiëntie.

Wilt u de betrouwbaarheid van uw rapportages vergroten en tijd besparen? Neem vandaag nog contact op en zet de eerste stap richting een toekomstbestendig dataplatform.

Meer weten over wat wij met data kunnen?

Lees verder over data en de diensten van RBI-Solutions in deze blog's:

Data mesh: principes en praktische implementatie

Elk relatief groot bedrijf bestaat uit verschillende afdelingen, elk met zijn eigen vraagstukken. Op datagebied is dat niet anders: marketing wil weten hoe campagnes performen, operations wil de huidige voorraad kunnen inzien, finance bewaakt de cashflow en productontwikkeling volgt klantgedrag.

Datamigratie afgerond… en nu?

Binnen veel organisaties is een datamigratie een enorme mijlpaal. Maandenlang werk je toe naar dat ene moment waarop alle data succesvol is overgezet naar de nieuwe operationele applicatie. Tijdens dat migratietraject worden allerlei controles ingericht: validatieregels, datakwaliteitschecks en integriteitscontroles die ervoor zorgen dat iedere klant, transactie of productrecord correct wordt overgezet. In de praktijk zien we alleen dat die regels direct na de migratie verdwijnen uit beeld. Terwijl ze juist ook dan van grote waarde zijn.

Meggie over haar werk bij de klant

Meggie van den Boom, data engineer bij RBI Solutions, werkt al anderhalf jaar als data consultant bij een financiële dienstverlener. Ze geeft ons vandaag een kijkje in hoe haar werkzaamheden binnen haar team bij de klant eruit zien.

Metadata: je geheime wapen voor observability & governance

Metadata voor observability en governance: verder dan information_schema
Een aantal weken geleden, wijdden we een blog aan het gebruik van metadata voor het slimmer ontwikkelen en onderhouden van dataplatforms. Metadata wordt helaas nog vaak gezien als het saaie bijproduct van data: een paar kolomnamen, datatypes en misschien een timestamp, maar in moderne dataplatformen is dat nog maar het topje van de ijsberg. Metadata kan, mits goed benut, een krachtig fundament vormen voor zowel observability als governance. Het kan helpen bij het opsporen van problemen, het begrijpen van datastromen, het garanderen van compliance en zelfs het optimaliseren van prestaties.

Data migratie test en validatiestrategieën: hoe je zeker weet dat je data klopt na een migratie

Data migraties zijn voor veel organisaties een uitdaging: je stapt over van een oud systeem naar een nieuw, je moderniseert je datawarehouse of je integreert een nieuw platform na een fusie. Ondanks dat het technisch ‘slechts’ het verplaatsen van data lijkt, komt er meer bij kijken om een goede datamigratie uit te voeren. Hoe weet je zeker dat de data na migratie nog klopt? Dat er niets verloren is gegaan, of erger nog: dat je geen subtiele fouten hebt geïntroduceerd die maanden later pas boven water komen?
In deze blog staan we stil bij test- en validatiestrategieën bij data migraties. We bespreken waarom het testen van een datamigratie fundamenteel anders is dan het testen van een standaard applicatie, welke technieken je kunt gebruiken om betrouwbaarheid te garanderen, en hoe je omgaat met de praktische uitdagingen die je onderweg tegenkomt.

Waarom AI en automatisering niet werken zonder goede data engineering

AI is hot. Iedereen wil er iets mee. Van slimme voorspellingen tot volledige automatisering van bedrijfsprocessen; organisaties investeren massaal in artificial intelligence. Maar wie verder kijkt dan de hype, ziet dat veel AI-projecten stranden nog voordat ze echt waarde opleveren. Niet vanwege de modellen of de tooling, maar vanwege iets veel fundamentelers: de onderliggende data en hoe je ermee omgaat. Of specifieker: de data engineering erachter. Want zonder robuuste data-infrastructuur is AI net zo betrouwbaar als een kompas in een magneetveld.

Data-APK: inzicht en zekerheid voor jouw bedrijfsdata

In een tijd waarin beslissingen steeds meer op data leunen, is het essentieel om zeker te weten dat die data klopt. Net als een auto die regelmatig een APK nodig heeft om veilig te blijven rijden, vraagt ook jouw bedrijfsdata om een periodieke check. Bij RBI Solutions noemen we dat de Data-APK: een slimme, laagdrempelige manier om jouw data in kaart te brengen, problemen te signaleren en waardevolle inzichten te bieden die jouw organisatie helpen sneller en beter beslissingen te nemen.

Metagegevens als motor: hoe gebruik van information_schema je dataplatform slimmer kan maken

Hopelijk weet iedereen die met databases werkt van het bestaan van standaard metagegevens waarmee er gemakkelijk inzicht verkregen kan worden over de structuur, data en opzet van de database. Ook voor dataplatforms zijn deze objecten enorm waardevol. Toch wordt het potentieel van metagegevens nog vaak onderschat, terwijl vrijwel elke (moderne) relationele database, van PostgreSQL tot Snowflake, een krachtig en vaak onderbenut startpunt biedt in de vorm van information_schema.

In deze blog duiken we dieper in hoe metagegevens via information_schema je dataplatform slimmer, transparanter en beheersbaarder maken. Voor zowel data engineers die pipelines bouwen, als analisten die vertrouwen op stabiele datasets, bieden deze metagegevens enorme voordelen. Van automatisch documenteren tot het voorkomen van incidenten: wie information_schema goed gebruikt, bouwt een robuuster platform.

Van tijd naar trigger: De weg naar een event-driven data architectuur

Sinds het begin van het gebruik van Business Intelligence hebben organisaties vertrouwd op periodieke dataverwerking, de zogenaamde ’batch jobs’ die elke nacht draaien. Sindsdien is de behoefte aan snelheid, flexibiliteit en realtime inzichten enorm toegenomen. Die behoefte zorgt dan ook voor een fundamentele verschuiving in hoe we data-architecturen ontwerpen: weg van batch processen, op weg naar een event-driven benadering.

Maar wat betekent dat eigenlijk: ’event-driven’? En waarom zou je hier als data engineer, analist, data scientist of business gebruiker wakker van moeten liggen? In deze blog duiken we in de wereld van event-driven data-architecturen, hun voordelen, uitdagingen, en de tools die deze transitie mogelijk maken.

DataOps, DevOps en MLOps: Oude wijn in nieuwe zakken of écht anders?

In een data gedreven organisatie vliegen de samenwerkingstermen je om de oren: DevOps, DataOps, MLOps. Deze drie termen, die inderdaad erg hetzelfde klinken (en door sommige organisaties ingevuld worden door een beheerder in een ontwikkelteam te zetten), verschillen in de praktijk aanzienlijk in toepassing, focus en doel. Voor wie dagelijks werkt met data of systemen die op data drijven, is het essentieel om deze termen niet alleen te kennen, maar ook te begrijpen wat ze betekenen en hoe ze zich tot elkaar verhouden. Daar nemen we jullie in deze blog dan ook in mee.

INTERVIEW MET DATA ENGINEER/BI CONSULTANT Said Saoud

Wat begon met een goed gesprek en een flinke dosis enthousiasme, groeide uit tot een veelzijdige carrière in data engineering bij RBI. In dit interview deelt Said Saoud zijn reis bij RBI: hoe hij begon, waar hij aan werkt en waarom hij zich thuis voelt in de wereld van data engineering en BI. Benieuwd naar zijn ervaringen, tools en visie op de toekomst van data? Lees het hele verhaal in deze blogpost.

Data Science: Een eenmalig model of integratie in de dagelijkse operatie?

In veel organisaties is data science inmiddels geen onbekende meer. Data scientists bouwen geavanceerde voorspellende modellen, werken met machine learning en experimenteren met AI om waarde te halen uit grote hoeveelheden data. Er zit echter vaak een kloof tussen het bouwen van een model en het daadwerkelijk creëren van impact in de dagelijkse operatie.

« Older Entries