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:

RBI en MAD-Quality – Data Quality scan

Een jaar geleden bezegelden RBI en MAD-Quality hun partnership. Om dit te vieren doen we nu iets extra’s.

Voor de eerste drie geïnteresseerden die zich aanmelden bieden wij een samen met MAD-Quality een no cure-no pay waardebepaling van je data met de MAD Validator!

Hoe afhankelijk ben jij van je office software?

Stel je voor: je online kantooromgeving valt ineens uit. Geen toegang tot e‑mail. Teams kunnen niet samenwerken en online-vergaderen. Alle bestanden in online mappen zijn onbereikbaar. Voor veel organisaties is dat vandaag de dag een ondenkbaar scenario — maar wel één dat langzaam realistischer wordt.
Of het écht gaat gebeuren? Dat weten we niet. Maar elke maand wordt de kans op verstoringen een beetje groter. Voor wie volledig afhankelijk is van de cloud voor kantoorsoftware kan zo’n uitval enorme impact hebben op communicatie, samenwerking en bedrijfscontinuïteit.

Wat als jouw dataplatform ineens moet verhuizen? Wees voorbereid op het onverwachte.

De afgelopen maanden merken organisaties het steeds sterker: de wereld verandert sneller dan onze IT‑landschappen aankunnen. Nieuwe wetgeving, geopolitieke spanningen, dreigende afhankelijkheden en besluiten van grote cloudleveranciers — het komt allemaal dichterbij dan we ooit hadden verwacht.

Uiteraard hebben we ons deze vraag ook gesteld over onze eigen platformen – hoe doen we dat zelf? Wij hebben ons inmiddels voorbereid.

Maak kennis met Helene, onze Data Consultant

Met veel plezier stellen we Helene Fritzsche aan jullie voor. Beter laat dan nooit, moeten we zeggen. Helene is inmiddels alweer vijf maanden onderdeel van ons team bij RBI-Solutions, hoog tijd dus om haar ook hier officieel te introduceren.

Helene is gestart als Data Consultant met een sterk data-analistprofiel. Ze helpt organisaties om data te verzamelen, op te schonen, te analyseren en te vertalen naar heldere inzichten. Denk aan dashboarding en datavisualisatie, maar ook aan het doorgronden van datalandschappen en de processen rondom data.

Vanaf 1 februari groeien we verder. Bouw jij mee?

Terugkijkend op het afgelopen jaar hebben we mooie stappen gezet. We hebben veel van elkaar geleerd, verschillende opdrachten bij nieuwe klanten gestart en aan uitdagende projecten gewerkt. We hebben nieuwe collega’s aangenomen, samen gebouwd aan onze groei en natuurlijk ook veel plezier gemaakt.

We sluiten 2025 af met onze RBI kerstborrel. Maar we kijken ook vooruit. Vanaf 1 februari 2026 zijn we op zoek naar 2 medior data-analisten die zin hebben om mee te bouwen aan onze groei.

Fijne feestdagen!

Afgelopen vrijdag hebben we samen met het hele team kerst gevierd bij Brava, een café om de hoek van ons kantoor. We hebben heerlijk geborreld, het jaar met elkaar afgesloten en natuurlijk ook onze kerstcadeaus uitgepakt. Dit jaar was een RBI-kersttrui onderdeel van het kerstpakket.

Maak kennis met Sara, onze nieuwe Data Consultant!

Met veel plezier stellen we Sara Herrebout aan jullie voor, één van onze nieuwste collega’s bij RBI-Solutions.

Sara heeft een achtergrond in Econometrie en werkte eerder als data-analist bij een energieleverancier. Inmiddels draait ze vol mee op haar opdracht bij InShared, samen met Mark Kronenberg, die hier begin dit jaar via ons is gestart. Samen werken ze aan de Duitse autoverzekeringspropositie. Omdat deze tak nog relatief jong is, ligt er veel ruimte om processen slimmer, schaalbaarder en efficiënter te maken. Dat is precies het soort uitdaging waar Sara energie van krijgt.

Zonder businessdoelen geen duurzame data-architectuur

Vorige week gaf ik met veel enthousiasme een introductie over data-architecturen aan nieuwe collega’s. We bespraken de historie van architecturen, de plek van een Data Architectuur binnen een Enterprise Architectuur en hoe zo’n architectuur het werk van Data Engineers, Data Analisten en Data Scientists beïnvloedt. Data Architectuur wordt vaak gezien als een IT-feestje, maar een goede architectuur wordt altijd gedreven door heldere businessdoelen. Zonder die doelen is een data platform als een Ferrari bij een off-road rally: technisch en esthetisch indrukwekkend, maar totaal ongeschikt voor het terrein waarin het moet presteren. Zo verliest een architectuur zonder richting snel zijn waarde en wordt data engineering meer een technologisch experiment dan een strategisch fundament.

MCP: De nieuwe AI standaard

Een begrip dat je online steeds vaker tegenkomt binnen al de buzz rond AI is ‘MCP’; weer zo’n afkorting die voor heel veel mensen cryptisch klinkt. Binnen de AI wereld is het echter wel een heel belangrijke vooruitgang: standaardisatie. Het verbinden van AI met bestaande APIs biedt heel veel mogelijkheden. Echter bouwt elke organisatie hun oplossing net weer anders. De ene bot praat zo tegen een API, de andere weer anders, en voor je het weet heb je een kerkhof aan connectors. Het idee is goed, de uitvoering vaak rommelig. Dit is precies waar MCP om de hoek komt kijken.

AI Agents: meer dan een slimmere chatbot

De meeste mensen zien AI nog steeds als een soort papegaai die tekstjes en plaatjes maakt zodra je iets vraagt. Handig, maar ook best oppervlakkig. Sinds enige tijd is er echter ook iets nieuws in opkomst: ‘Agentic AI’. AI-agenten dus die autonoom te werk kunnen gaan.

In plaats van pure generatie, kunnen ze een probleem ontleden, stappen zetten richting een oplossing, hun eigen werk checken en zelf andere tools gebruiken. We stappen dus richting zelfstandig werkende oplossingen. Je kunt het bijna zien als een leger van volledig virtuele assistenten en stagiaires. Dit belooft veel maar, brengt zeker ook gevaren.

AutoML: Machine Learning op de automatische piloot?

Geautomatiseerd Machine Learning ook wel ‘AutoML’ is het automatiseren van de tijdrovende, iteratieve taken bij het ontwikkelen van machine learning-modellen. Je laat als het ware het bouwen van de modellen aan de machines zelf over.

Voor een paar tientjes een model dat kan voorspellen welke klanten over een paar maanden gaan vertrekken. Klinkt een beetje te goed om waar te zijn. Dan heb je natuurlijk ook geen Data Scientists meer nodig, toch? Nou, er zitten uiteraard wel wat haken en ogen aan. De specialisten op het gebied van Machine Learning verdwijnen ook zeker niet zo maar. Even een stap terug dus.

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.

« Older Entries