Iedereen noemt
een ander getal.
Wij bouwen de laag onder je dashboards: koppelingen naar je bronsystemen, een gemodelleerd datamodel en definities die vastliggen, zodat omzet overal hetzelfde betekent.
Dat ligt niet aan je dashboard. Het ligt aan de laag eronder.
Eerst ligt de definitie vast.
Koppelingen naar je bronsystemen, een gemodelleerd datamodel, vastgelegde definities en datakwaliteitsregels. Dat is de gegevenslaag onder je dashboards, en daar wordt bepaald wat omzet betekent.
Dan pas het dashboard.
Cijfers waar je op kunt sturen, op een gemodelleerde bron in plaats van op losse exports. Power BI is bij ons puur de visualisatielaag; definities, datakwaliteitsregels en berekeningen horen in de laag eronder.
Tot een besluit anders valt.
Definities, eigenaarschap en een catalogus buiten de code, zodat de organisatie het overneemt en de cijfers blijven kloppen. Eigenaarschap beleggen, definities laten vaststellen en zorgen dat besluiten op feiten rusten.
Eén laag, twee gebruikers.
Zo kloppen je cijfers en gebruikt je AI straks dezelfde definities in plaats van eigen logica. Zorg dat dashboards en AI uit dezelfde definities putten, anders krijg je twee waarheden.
Geen beloften, uitkomsten.
Laadtijd van een Power BI-rapport bij een maritieme aannemer
Oracle-rapporten teruggebracht tot bruikbare dashboards bij een waterschap
Grootboekrekeningen uit Exact Online gemapt naar balans en resultaat
Een half uur is genoeg om te weten of het past.
En als het na de eerste fase niet bevalt? Dan stopt het daar. Elke fase heeft een eigen vaste prijs en eindigt met een go of no-go. Wat er tot dat moment gebouwd is staat in jouw Microsoft-omgeving en in jouw GitHub.