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:

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.

Wat betekent de overname van Informatica door Salesforce voor data en AI?

Salesforce heeft aangekondigd dat het Informatica overneemt voor zo’n $8 miljard. Wat lijkt op een strategische fusie tussen twee softwaregiganten, is in werkelijkheid veel meer dan dat.
Deze overname heeft directe impact op hoe organisaties omgaan met datakwaliteit, governance en AI-adoptie. Het is een duidelijk signaal: zonder betrouwbare, goed geïntegreerde data, geen succesvolle AI. In onze nieuwste blog geven wij een analyse van deze ontwikkeling en leggen wij uit wat dit betekent voor jouw datastrategie.

Big Bang of stapsgewijs? De kunst van datamigraties

Datamigraties lijken op het eerste gezicht slechts een technische randvoorwaarde, maar zijn in werkelijkheid een strategisch en risicovol proces. Uiteraard willen bedrijven de data die ze al hebben weer terugzien in de nieuwe applicatie. Het klinkt misschien als een simpele verhuizing, maar bij een datamigratie komt een hoop kijken. Je hebt immers niet alleen te maken met de twee systemen waar de data uitkomt, maar ook met de kritische processen die erop draaien. Denk aan orderverwerking, voorraadbeheer of klantcommunicatie.

Een slechte aanpak kan zorgen voor kostbare downtime, verstoringen in processen of zelfs verlies van klantvertrouwen. Organisaties staan vaak voor de keuze tussen twee migratiestrategieën: de ‘big bang’-aanpak of een gefaseerde overgang.
Welke kies je en waarom? We nemen je mee in de afwegingen.

Van Inzicht naar Data gedreven: DE SPRONG van AWS Data Warehouse naar Data Lakehouse

Veel organisaties vertrouwen op hun data warehouse voor analyse en besluitvorming. Maar data is allang niet meer alleen gestructureerd: e-mails, Excel-bestanden, afbeeldingen en sensordata vormen inmiddels het grootste deel. En daar zijn traditionele warehouses niet op gebouwd.
De oplossing? Een Data Lakehouse: schaalbaar, flexibel én kostenefficiënt – zonder de betrouwbaarheid van een warehouse te verliezen. Maar hoe zet je die stap als je huidige omgeving op AWS draait? En hoe voorkom je vendor lock-in?

Zo begin je vandaag nog met Fabric

Microsoft Fabric is niet zo maar wéér een tool om iets te doen met je data. Het is een platformshift. Een alles-in-één oplossing die data-engineering toegankelijker en resultaatgerichter maakt. Je bent minder tijd kwijt aan de infrastructuur en hebt meer tijd om echt impact te maken. Het andere grote voordeel: Automatisering, data visualisatie en data governance zitten er vanaf dag één ingebakken.

Gebruik de gratis 60-dagen trial. Test het: één bron, één flow, één dashboard. Meer heb je niet nodig om te zien of het werkt voor jou.

Encryptie-by-Design, het veilig en verantwoord beheren van persoonsgegevens en gevoelige data

Als data engineer of manager weet je hoe belangrijk het is om persoonsgegevens veilig te verwerken, vooral met de AVG op de achtergrond. Bij RBI hebben we Encryptie-by-Design als uitgangspunt toegepast tijdens verschillende projecten: alle persoonsgegevens worden standaard versleuteld bij het ontsluiten van data.
🔐 De sleutel? Alleen decryptie wanneer het echt noodzakelijk is. Dit minimaliseert risico’s en zorgt dat je dataplatform compliant blijft.

Praten met je data, toepassing van AI om inzichten te halen uit je eigen data

Data is er genoeg. Maar hoe zorg je ervoor dat de juiste mensen de juiste informatie to zich kunnen nemen?
Bij RBI onderzochten we hoe AI-selfserviceplatformen medewerkers kunnen helpen om zelf inzichten uit data te halen. Denk aan een chatbot of custom GPT waarmee je team direct met hun data kunnen ‘praten’. De vraag die wij onszelf stelden: hoe kun je een self-serviceplatform voor datavragen implementeren?

“Blijf nieuwsgierig, zoek je eigen pad en sta open om te blijven leren.”

Dat is het advies van onze BI consultant Mark aan iedereen die de wereld van data in wil. Zelf begon hij drie jaar geleden bij RBI, waar hij via een traineeship uitgroeide tot Data engineer.

Zijn geheim? Vragen blijven stellen, goed om je heen kijken en gewoon beginnen.

Benieuwd naar zijn favoriete projecten, tools, en waarom hij zich bij RBI zo thuis voelt? Lees dan zijn verhaal hieronder.

« Older Entries