Berichten in de categorie: Case

Uitdaging:

Ik, als Data Lead & Business Analyst bij Power BiSon Consultancy, werd geconfronteerd met een urgente uitdaging: onze klant, een grote verzekeraar, kampt met een stortvloed aan klantklachten. Hun legacysysteem was overbelast, waardoor bottlenecks ontstonden en tijdige afhandeling onmogelijk was. Gezien het belang van klanttevredenheid voor hun business, was er behoefte aan een robuuste oplossing voor het klachtenproces.

Onze aanpak:

Mijn team en ik ontwikkelden een suite van Power BI dashboards om het klachtenproces ingrijpend te verbeteren:

• Complaints Analysis – Biedt een totaaloverzicht om snel inzicht te krijgen in klachten
• Complaint Action Plans – Prioriteert achterstallige cases en geeft duidelijke richting voor urgente opvolging
• Complaints Details – Geeft gedetailleerde informatie voor versneld en doelgroepgericht afhandelen

Resultaten:

De dashboards bleken een gamechanger. Waar eerder data verloren ging in de overvloed, bood dit inzicht in patronen en urgentie, plus realtime tracking van afhandeling. Ze zijn de ‘single source of truth’ geworden en klanttevredenheid steeg duidelijk.

Toekomstplannen:

Ons traject stopt hier niet. We blijven de dashboards verbeteren, onder meer met voorspellende analyses zodat klachten niet alleen worden behandeld, maar ook voorkomen.

Team Expertise:

Uitdaging:

Bij KVL, een organisatie met de missie ‘Bringing Analytics to the People’, stond een ambitieuze training op de agenda: het opleiden van een nieuwe generatie Data & Analytics professionals. We moesten delivery, sales, accountmanagement, product- en procesontwikkeling stroomlijnen en tegelijkertijd strategisch aansluiten op bedrijfsinitiatieven.

Onze aanpak:

In mijn rol als Business Lead Data en Product Owner (OPEX) was ik handson betrokken in projecten, ondersteunde ik teams en monitorte ik prestatie en financiële indicatoren. Ik ontwikkelde en voerde strategieën uit om bedrijfsdoelen te realiseren, coachte twintig Data Heroes en vier KVL-mentoren, en begeleidde zowel technische als operationele leiders. Agile, Scrum en ITmanagementmethodes combineerde ik met coachingsvaardigheden om draagvlak en groei te realiseren.

Resultaten:

De resultaten waren inzichtelijk: betere resourceplanning, scherpere projectmatige kwaliteitsborging en gecontroleerde voortgang. Via Power BI-rapportages braken we productiviteitsstatistieken visueel open, en mijn technische én soft skills faciliteerden sterke communicatie met stakeholders.

Toekomstplannen:

We bouwen voort op de successen door het trainingsprogramma uit te breiden met geavanceerde datamanagementtechnieken en analysetools. Ons doel: een cultuur van continu leren en adaptie in het veranderende datalandschap.

Team Expertise:

Uitdaging:

De grootste uitdaging was het verbeteren van tracking en analyse van fondsenwervingscampagnes om hun effectiviteit te maximaliseren. De organisatie had behoefte aan gedetailleerde inzichten in opbrengsten, toezeggingen en spontane giften om de resultaten van verschillende campagnes strategisch te meten en bij te sturen.

Onze aanpak:

We ontwikkelden twee belangrijke Power BI-dashboards:

• Fundraising Dashboard – Volgt en analyseert de prestaties van fondsenwervingscampagnes met functies zoals trendanalyse, forecast, overzicht van actieve en inactieve toezeggingen, analyse van spontane giften en donorsegmentatie.
• Donors Dashboard – Biedt diepgaande inzichten in donateursdemografie en -gedrag voor gerichte fondsenwervingsstrategieën. Het omvat trends van actieve en inactieve donateurs, segmentatie en strategieën om slapende donateurs te re-activeren. Daarachter ligt een robuust Power BI-datamodel dat zorgt voor integratie en rapportage:
• Sterschemaoptimalisatie: Verbetert query-performance en effectieve filtering
• Integratie van meerdere gegevensbronnen: Brengt data vanuit Ifunds Engage, Dynamics 365 en meer bijeen voor rijke analyses

Resultaten:

Dankzij deze tools kunnen we fondsenwerving en donateursgedrag veel beter monitoren. De dashboards en datamodel bieden een volledig overzicht van alle activiteiten, wat strategisch datagedreven besluitvorming en betere efficiency ondersteunt.

Toekomstplannen:

We gaan door met verfijning van dashboards via voorspellende analyses om trends en kansen te signaleren. Verdere integratie zal real-time data bevatten voor snellere respons.

Team Expertise:

Uitdaging:

Bij Hoogheemraadschap De Stichtse Rijnlanden, verantwoordelijk voor waterbeheer in een substantieel deel van Utrecht en een deel van Zuid-Holland, dook een complexe uitdaging op. De organisatie wilde haar data-analyse- en rapportageprocessen optimaliseren om effectiever het waterbeheer, de zuiverheid en de waterveiligheid in de regio te beheren. De bestaande systemen misten de nodige flexibiliteit, nauwkeurigheid en efficiëntie.

Onze aanpak

In mijn rol als Power BI/QBIX Functioneel Manager (bij Qcompany B.V.) leidde ik een grondige analyse van de bestaande data-architectuur en rapportagemethoden. Ik stelde voor om QBIX en Power BI in te zetten in lijn met de architectuurstandaarden en branding van de organisatie. Dit omvatte het verbeteren en creëren van nieuwe rapportages, waarbij beschikbaarheid, prestaties en continuïteit gewaarborgd werden, en een zorgvuldige afweging tussen belangen van gebruikers en de organisatie bij elke rapportwijziging.

Resultaten:

Onze inzet leidde tot significante verbetering in de operationele efficiëntie: snellere rapportages, hogere data-accuratesse en betere bruikbaarheid, gebaseerd op data-informedbesluitvorming. Ook werd het rapportageproces flexibeler en gebruikersvriendelijker.

Toekomstplannen

Aansluitend op dit succes is de volgende stap het verkennen van AI- en machine learning-integratie om waterbeheer vooruit te voorspellen en trendanalyse te verrijken. We streven naar voorspellende modellen voor waterkwaliteit en dijkstabiliteit om proactief beheer te ondersteunen.

Team Expertise:

Ons team—bestaande uit één Business Intelligence Consultant en één Functioneel Manager, met expertise in Power BI, QBIX en gevorderde data-architectuur—was essentieel in het aanpakken van technische uitdagingen en het strategisch aligneren van oplossingen met de missie van het waterschap. Dit project onderstreept het belang van functioneel beheer in het realiseren van operationele uitmuntendheid en de rol van geïntegreerde oplossingen in complexe, publieke databeheeruitdagingen.

Uitdaging:

De complexe customizations in Van Oords Power BI-oplossingen resulteerden in overdreven complexe DAX-berekeningen, waardoor de laadtijd van kernvisualisaties meer dan 24 seconden bedroeg. De gewenste laadtijd lag onder 700 milliseconden.

Onze aanpak:

We hebben het datamodel opnieuw onder de loep genomen, de bedrijfsprocessen zorgvuldig in kaart gebracht en vertaald naar een vereenvoudigd datamodel. Elke measure is herschreven en geoptimaliseerd met Server Timings voor efficiënte prestaties. Dit omvatte een grondige revisie en verfijning van alle DAX-berekeningen om de efficiëntie te verhogen en laadtijden te verkorten.

Resultaten:

De meest complexe visualisatie laadt nu in slechts 1300 milliseconden, met de meerderheid van visualisaties onder de 300 milliseconden. Dit is een aanzienlijke verbetering ten opzichte van de verwachtingen.

Toekomstplannen:

Het team is voornemens om door te gaan met de productie-implementatie en meer projecten en teamleden aan boord te halen op basis van het nieuwe, schaalbare model. Deze uitbreiding zal het geoptimaliseerde datamodel benutten om projectbeheersing binnen Van Oord’s operaties verder te verbeteren.

Team Expertise:

Ons team gebruikte een geavanceerde mix van tools en technieken, waaronder DAX Studio, VertiPaq Analyzer, Server Timing-optimalisaties, Query Plan-optimalisatie en Power BI DAX. Daarnaast pasten we Kimball-modellering en ster-schemaontwerp toe om een efficiënte en schaalbare data-architectuur te realiseren. Deze combinatie was cruciaal om de performance-uitdagingen aan te pakken en een robuuste oplossing voor Van Oord te leveren.

Uitdaging:

De Seed Operations-afdeling van Enza Zaden had behoefte aan betrouwbare, schaalbare business intelligence-oplossingen ter ondersteuning van strategische en tactische besluitvorming. De bestaande rapportages ontbraken constante, snelheid en proactieve monitoringcapaciteite, wat de mogelijkheid om snel op data-inzichten in te spelen beperkte.

Onze aanpak:

Als Business Intelligence Reporting Specialist vertaalde ik complexe businessbehoeften naar schaalbare datamodellen en inzichtelijke dashboards. Met Microsoft Fabric, Dataflows en Deployment Pipelines realiseerde ik naadloze dataintegratie en geautomatiseerde levering. Ook implementeerde ik Data Activator-alerts voor realtimemonitoring en proactieve besluitvorming.
Voor lange termijn schaalbaarheid en consistentie hielp ik bij het definiëren van uniforme datadefinities en een governanceframework, wat samenwerking tussen teams bevorderde. Met Tabular Editor optimaliseerde ik de prestaties van tabulaire modellen, en met Databricks en DBT automatiseerde ik grootschalige datatransformaties die de inzichten versterkten voor operationele verbeteringen.

Resultaten:

De dashboards verbeterden de snelheid, consistentie en bruikbaarheid van rapportages binnen Seed Operations aanzienlijk. Realtime alerts maakten tijdige interventie mogelijk, en geoptimaliseerde datamodellen zorgden voor snellere analyse en diepgaandere inzichten. De afstemming op governancepraktijken zorgde voor betrouwbare en herbruikbare rapportagestructuren door de hele afdeling.

Team Expertise:

Dit project werd mogelijk gemaakt door hechte samenwerking tussen IT, data professionals en beleidsadviseurs. Mijn expertise in datagovernance, frameworkdesign en AI-readiness—versterkt door een strategische en samenwerkingsgerichte mindset—was cruciaal om zowel fundamentele dataprincipes als opkomende AI-technologieën te aligneren en schaalbaar te maken.

Uitdaging:

Waternet, het regionale waterschap van Amsterdam, had behoefte aan een gestructureerd, organisatiebreed datagovernanceframework om de toenemende complexiteit in het datalandschap te beheersen. De uitdaging lag bij versnipperd data-eigenaarschap, onduidelijke verantwoordelijkheden en inconsistente validatieprocedures—allemaal belemmerend voor datagedreven besluitvorming en duurzame AI-adoptie.

Onze aanpak:

Als Data Management Specialist begonnen we met het analyseren van het bestaande datalandschap en het identificeren van systemische knelpunten. Op basis van deze analyse hebben we een uitgebreid datagovernanceframework ontworpen met duidelijke rollen, verantwoordelijkheden en procedures voor langdurige datakwaliteit, eigenaarschap en traceerbaarheid. Tegelijkertijd hebben we dagelijkse datamanagementkwesties aangepakt door te fungeren als sparringpartner voor diverse stakeholders binnen de organisatie. We vertaalden complexe datavraagstukken naar pragmatische, uitvoerbare oplossingen en bevorderden zo helderheid en afstemming in besluitvorming. Kennisoverdracht was een kerncomponent—teams werden ondersteund via documentatie, coaching en strategisch advies om hun datamaturiteit te verhogen. Daarnaast droeg ik bij aan Waternets AI-strategie door implementatieplannen voor Microsoft Copilot AI op te stellen en te ondersteunen bij het ontwerp van een toekomstbestendige AI-governancestructuur.

Resultaten:

Deze aanpak heeft de basis gelegd voor duurzaam en gestructureerd datagebruik binnen de hele organisatie. De samenwerking is verbeterd, er is duidelijkheid over rollen en verantwoordelijkhede, en governanceprincipes zijn verankerd in de dagelijkse operatie. De AI-governanceplannen positioneren Waternet om AI-verantwoord te schalen binnen een veilig en transparant kader.

Toekomstplannen:

De volgende stappen zijn het verankeren van het datagovernanceframework in alle afdelingen en het starten van een pilot voor Copilot AI. Ook willen we metricsimplementeren om de verbetering van datamaturiteit te meten en zorgdragen dat governancepraktijken meegroeien met veranderende zakelijke en technologische behoeften.

Team Expertise:

De aanpak is uitgevoerd in nauwe samenwerking tussen business stakeholders en data professionals. Mijn expertise in Power BI, Microsoft Fabric, Databricks, DBT en governanceframeworks speelde een centrale rol bij de technische uitvoering, terwijl de cross-functionele samenwerking ervoor zorgde dat de oplossingen afgestemd waren op de operationele realiteit en strategische doelen.