7 redenen waarom organisaties bij ons aankloppen [met voorbeelden]

Dat is een vraag die we ons regelmatig stellen en die we vaak bespreken met potentiële klanten. Niet om een verkooppraatje te houden, maar om te achterhalen of zij dezelfde knelpunten ervaren als veel andere organisaties. In de praktijk zien we namelijk steeds dezelfde uitdagingen terugkomen. Hieronder lichten we ze toe, met concrete situaties uit de praktijk.

 

Data-inzichten over meerdere bronnen heen kunnen realiseren

Veel organisaties verzamelen data in verschillende systemen: een CRM, ERP, boekhouding, Excel-bestanden, misschien ook nog een los klantportaal. 

 

Praktisch voorbeeld 

Een groothandel had orderdata in Exact, klantdata in HubSpot en servicemeldingen in een eigen applicatie. Analyses kostten elke week uren handwerk en leidden tot foutgevoelige rapportages. Door deze bronnen te koppelen via een centrale datalaag kregen ze voor het eerst één dashboard waarop omzet, marges én klanttevredenheid direct samenkwamen. 

 

Organisaties lopen tegen grenzen van Excel aan

Excel is fantastisch voor ad-hoc analyse, maar niet schaalbaar voor structurele rapportages. Grote bestanden worden traag, formules raken corrupt, versies zwerven door de organisatie. 

 

Praktisch voorbeeld 

Een groothandel ververst dagelijks een Excel-bestand van 200.000 rijen om voorraad en omzet per productgroep te volgen. Door het groeiende datavolume duurt het openen tien minuten en leidt een fout in een formule tot verkeerde inkoopbeslissingen. Een Power BI-model vervangt het Excel-bestand, ververst automatisch en maakt het proces foutbestendig. 

 

Eén waarheid (governance en betrouwbare data inzichten)

Als iedereen zijn ‘eigen’ rapportages maakt, ontstaan discussies over cijfers in plaats van over besluiten. Datagovernance biedt structuur, definities en kwaliteit waar gebruikers op kunnen vertrouwen. Zonder duidelijke definities en governance ontstaat discussie: wat is marge precies? Welke deals tellen we als "geplaatst"? Hoe bepalen we churn?  

 

Praktisch voorbeeld

Een HR-afdeling rapporteert maandelijks over ziekteverzuim, maar finance gebruikt andere definities omdat ze hun eigen Excel-bestand bijhouden. Door beide afdelingen in hetzelfde datamodel te laten werken, inclusief documentatie van definities, verdwijnt discussie en ontstaat vertrouwen in één cijfer. 

 

Legacy data-oplossingen (bijvoorbeeld Cognos) 

Oudere systemen zoals Cognos, Business Objects of custom SQL-omgevingen zijn vaak lastig te onderhouden en duur in licenties. Ook sluit de gebruikerservaring niet meer aan bij moderne verwachtingen. 

 

Praktisch voorbeeld 

Een organisatie gebruikte al 12 jaar Cognos-rapportages die alleen door IT konden worden aangepast. Door over te stappen op een moderne Fabric data­-architectuur met Power BI konden afdelingen zelf dashboards aanpassen en evolueerde de rol van IT van uitvoerend naar adviserend. 

 

Historische data goed kunnen inzetten 

Veel organisaties hebben data, maar niet de mogelijkheid om historische snapshots te bewaren of trends over meerdere jaren te analyseren. 

 

Praktisch voorbeeld 

Een retailer wil weten hoe winkelprestaties zich ontwikkelen ten opzichte van voorgaande jaren, maar het kassasysteem bewaart alleen de actuele voorraad. Door historische snapshots in een data warehouse op te slaan, kunnen trends, seizoenspatronen en afwijkingen wél worden geanalyseerd. 

 

Doorlooptijd vergaren benodigde data inzichten moet korter

Management, marketing of operations willen sneller beslissingen kunnen nemen. Maar inzichten komen vaak te laat doordat data handmatig verzameld moet worden. 

 

Praktisch voorbeeld 

Een zorginstelling had elke maand twee medewerkers nodig om alle productiegegevens uit verschillende systemen te verzamelen. Het rapport kwam gemiddeld drie weken te laat. Door een geautomatiseerd dataplatform kwam dezelfde rapportage nu dagelijks beschikbaar, volledig automatisch. 

 

Power BI rapporten die daadwerkelijk gebruikt worden

Veel organisaties hebben al Power BI, maar merken dat rapporten niet worden gebruikt, vaak doordat ze te technisch, te complex of onvoldoende relevant zijn voor de eindgebruiker. 

 

Praktisch voorbeeld 

Een organisatie had 40 Power BI-rapporten, maar slechts 3 werden bekeken. Door samen met gebruikers nieuwe rapportages te ontwerpen op basis van hun dagelijkse werk (user-centered design), steeg het gebruik en werden rapportages onderdeel van het ochtendoverleg. 

 

Conclusie 

Steeds meer organisaties merken dat hun huidige manier van werken met data niet meer aansluit bij de snelheid, schaal en kwaliteit die vandaag de dag nodig is. De voorbeelden laten zien dat het daarbij zelden om één geïsoleerd probleem gaat: het is bijna altijd een combinatie van versnipperde databronnen, verouderde tooling, tijdrovende processen en rapportages die niet aansluiten op de dagelijkse praktijk. 

Wat klanten bij ons zoeken, is niet alleen een technische oplossing, maar vooral rust, duidelijkheid en grip. Een dataplatform dat automatisch werkt, rapportages die wél gebruikt worden en eenduidige inzichten die op het juiste moment beschikbaar zijn. Dat levert niet alleen tijd en efficiëntie op, maar helpt organisaties om betere keuzes te maken, onderbouwd, betrouwbaar en toekomstbestendig. 

Kortom: wanneer data weer een hulpmiddel wordt in plaats van een obstakel, ontstaat er ruimte voor groei, innovatie en focus op de dingen die er echt toe doen. Daar werken we elke dag aan.