Data & business Iintelligence
Data genoeg, maar nog geen duidelijk antwoord op je vraag? Hupra helpt gegevens uit verschillende bronnen om te zetten in betrouwbare informatie voor rapportage, analyse en besluitvorming. Zodat medewerkers minder tijd kwijt zijn aan het verzamelen van cijfers en meer kunnen doen met wat die cijfers vertellen.
Stel je vraag via WhatsApp
Wanneer is dit relevant voor jouw organisatie?
De omzet in het ene rapport wijkt af van de omzet in het andere. Iedere maand worden opnieuw Excel-bestanden samengevoegd. Of een eenvoudige managementvraag leidt eerst tot een zoektocht langs verschillende systemen.
Herkenbaar? Dan ontbreekt het meestal niet aan data. De uitdaging zit in de stap van losse gegevens naar informatie waarop je kunt vertrouwen. Ook verschillende definities kunnen voor problemen zorgen. Als sales, finance en management een KPI allemaal net anders berekenen, levert een nieuw dashboard vooral mooiere discussies op. Data & Business Intelligence is interessant wanneer je meer grip wilt krijgen op die hele keten: van databron en definitie tot rapportage en gebruik.
Wat verandert er in de praktijk?
Goede BI maakt informatie makkelijker beschikbaar zonder dat voor iedere rapportage opnieuw gegevens bij elkaar gezocht hoeven te worden. Medewerkers en management kunnen werken vanuit duidelijkere definities en een betrouwbaardere informatiebasis. Trends en afwijkingen worden eerder zichtbaar en terugkerende rapportages vragen minder handmatig verzamelwerk.
Daarvoor moet de basis wel kloppen. Waar komen gegevens vandaan? Zijn ze volledig en actueel? Wat bedoelen we precies met een bepaalde KPI? En wie is verantwoordelijk voor die definitie? Pas als daar duidelijkheid over bestaat, heeft het zin om te bepalen hoe de informatie wordt ontsloten en gepresenteerd.
Wat Hupra voor je doet
Hupra brengt de informatievraag en de techniek bij elkaar. We onderzoeken eerst wat je wilt weten en waarom. Een directieteam heeft bijvoorbeeld andere informatie nodig dan een operationeel team dat gedurende de dag moet kunnen bijsturen. Vanuit die vragen gaan we terug naar de data. We brengen relevante bronnen in beeld, bekijken hoe gegevens zijn opgebouwd en maken duidelijk waar definities of datakwaliteit aandacht vragen.
Vervolgens kan een passende data- en BI-inrichting worden uitgewerkt. Microsoft Power BI en Microsoft Fabric kunnen daarin een rol spelen. Welke technologie nodig is, hangt af van de informatievraag, de hoeveelheid en verscheidenheid aan data en de bestaande omgeving. Het dashboard is daarmee niet het vertrekpunt. Het is uiteindelijk één van de manieren waarop een goede databasis bruikbaar wordt gemaakt.
Waar staat jouw organisatie nu?
Breng je basis op orde.
Krijg inzicht in processen, systemen en afhankelijkheden.
Cornel van Westen
Directeur
Hoe werkt de aanpak?
Een BI-vraag begint wat ons betreft met een gewone bedrijfsvraag. Waar wil je beter zicht op krijgen? Welke beslissing moet makkelijker worden? En welke informatie ontbreekt daarvoor nu? Vervolgens zoeken we uit waar die informatie vandaan moet komen. Dat kunnen gegevens uit één systeem zijn, maar ook data uit meerdere bedrijfsapplicaties.
Daarbij kijken we kritisch naar definities en kwaliteit. Twee velden met dezelfde naam hoeven bijvoorbeeld niet hetzelfde te betekenen. En wanneer verschillende afdelingen een KPI anders berekenen, moet eerst worden afgesproken welke definitie leidend wordt. Pas daarna richten we de technische kant verder in. Denk aan het ontsluiten en verwerken van gegevens, het opzetten van een datamodel en het beschikbaar maken van rapportages.
Tot slot kijken we naar gebruik en beheer. Wie mag welke informatie zien? Hoe blijven gegevens actueel? Wie beheert definities? En wat gebeurt er als een bron of rapportage verandert? Hoe uitgebreid die inrichting moet zijn, verschilt per organisatie. Soms kan een gerichte verbetering van bestaande rapportages al veel oplossen. In andere situaties is een bredere data-architectuur nodig.
Voor management
Een dashboard met twintig KPI's geeft niet automatisch meer grip op de organisatie. Goede stuurinformatie helpt juist om sneller antwoord te krijgen op de vragen die ertoe doen. Hoe ontwikkelen omzet en marge zich? Waar wijkt een proces af? Welke ontwikkeling vraagt aandacht? En kijken verschillende teams daarbij naar dezelfde cijfers?
Daarom bepalen we samen welke informatie nodig is om te sturen en welke definities daarbij horen. Dat maakt rapportage niet alleen sneller. Het verkleint ook de kans dat een managementoverleg vooral gaat over de vraag welk cijfer klopt.
Voor IT
Aan de achterkant draait Data & Business Intelligence om een betrouwbare keten van bron tot rapportage. Daarbij kijken we onder andere naar bronsystemen, datamodellen, transformaties en de manier waarop gegevens beschikbaar worden gemaakt. Ook refresh, toegangsrechten en afhankelijkheden tussen bronnen, modellen en rapportages verdienen aandacht. Bij meerdere databronnen wordt datamapping belangrijk. Begrippen, identifiers en structuren sluiten niet vanzelf op elkaar aan. Daarnaast moet duidelijk zijn waar definities worden beheerd en welke bron leidend is.
Voor beheer kijken we naar zaken als toegang, monitoring van gegevensverwerking, wijzigingen in bronsystemen en eigenaarschap van datasets en rapportages. Binnen een Microsoft-omgeving kunnen Power BI en Microsoft Fabric onderdelen van deze architectuur vormen. Welke inrichting passend is, hangt af van de bestaande dataomgeving en de schaal van het vraagstuk.
Waarom Hupra?
Wij zien BI niet als een verzameling dashboards. Een rapport kan technisch perfect werken en toch weinig helpen wanneer de onderliggende cijfers niet worden vertrouwd. Daarom kijken we ook naar de bronnen, definities en processen achter de informatie.
Tegelijk moet een goede data-oplossing passen binnen de IT-omgeving waarin je al werkt. Dat betekent aandacht voor integraties, toegangsrechten, security en beheer. Door die kanten samen te brengen, helpen we een informatievoorziening op te bouwen die niet alleen iets moois laat zien, maar waarop mensen ook daadwerkelijk kunnen sturen.
Als het vraagstuk breder wordt
Ben je veel tijd kwijt aan het verzamelen van cijfers? Zijn er meerdere versies van dezelfde KPI? Of wil je meer halen uit de data die al in je systemen zit? Een datavraag raakt al snel andere onderdelen van de organisatie. Misschien moeten bronsystemen beter worden gekoppeld, is aanvullende kennis over cloud of security nodig of blijkt het vraagstuk breder dan Business Intelligence alleen.
We kijken samen waar de informatie nu vandaan komt, wat je ermee wilt kunnen doen en welke stappen nodig zijn om tot betrouwbare stuurinformatie te komen.
Hupra is onderdeel van TechOne Group. Wanneer aanvullende expertise nodig is, kunnen we die vanuit de groep betrekken. Welke kennis of partij daarbij past, bepalen we aan de hand van het concrete vraagstuk.
9/10
Van Veldhuizen Logistiek
"Als Hupra niet flexibel zou zijn, zou het geen goede partner voor ons zijn."
Hupra in beeld
Eerst je IT op orde, dan pas AI
Hoe houd je grip op security en compliance?
Hoe richt je AI-governance goed in?
Hoe bestuur je AI binnen een organisatie?
Veelgestelde vragen
Wat wil je weten over data business intelligence?
Wat is het verschil tussen Data & Business Intelligence en Power BI?
Data & Business Intelligence is het bredere vraagstuk. Het gaat over de informatiebehoefte, databronnen, definities, datamodellen, kwaliteit en de manier waarop informatie beschikbaar wordt gemaakt.
Power BI is een technologie waarmee je onder andere rapportages en dashboards kunt maken. Het kan dus onderdeel zijn van een BI-oplossing, maar een betrouwbare informatievoorziening begint vóór het dashboard.
Wat als verschillende afdelingen andere cijfers gebruiken?
Dan kijken we eerst waar het verschil vandaan komt. Soms gebruiken teams andere databronnen. In andere gevallen wordt dezelfde KPI op verschillende manieren berekend.
Door definities en bronnen expliciet te maken, kan worden bepaald welk cijfer waarvoor leidend is. Dat is een belangrijke stap voordat rapportages verder worden geautomatiseerd.
Moeten we eerst al onze data op één plek verzamelen?
Niet per definitie. De juiste inrichting hangt af van het aantal bronnen, de informatievragen en de bestaande dataomgeving.
Soms kan informatie rechtstreeks vanuit bestaande bronnen bruikbaar worden gemaakt. Naarmate het aantal bronnen, rapportages en gebruikers groeit, kan een meer centrale data-inrichting interessanter worden. We bepalen daarom eerst wat nodig is voordat we een platformkeuze maken.
Hoe past Data & Business Intelligence in onze bestaande IT-omgeving?
We sluiten zoveel mogelijk aan op de systemen en databronnen die al aanwezig zijn. Eerst brengen we in kaart waar relevante gegevens staan en hoe deze beschikbaar kunnen worden gemaakt.
Aan de technische kant kijken we onder andere naar bronnen, datamodellen, toegangsrechten, gegevensverwerking en beheer. Binnen een Microsoft-omgeving kunnen Power BI en Microsoft Fabric daarbij een rol spelen.
Voor wie is data & business Iintelligence relevant?
Data & Business Intelligence is relevant wanneer je wel over veel gegevens beschikt, maar het lastig is om daar snel betrouwbare informatie uit te halen.
Dat zie je bijvoorbeeld wanneer rapportages handmatig worden samengesteld, gegevens uit verschillende systemen komen of afdelingen verschillende definities voor dezelfde KPI gebruiken.