Business Intelligence consultancy
Je hebt genoeg data. Waarom kost rapporteren dan nog zoveel moeite?
ERP, CRM, financiële software en Excel bevatten samen waarschijnlijk al bijna alle informatie die je nodig hebt. Toch kost rapporteren tijd, spreken cijfers elkaar tegen en komt stuurinformatie vaak te laat. Als Business Intelligence consultancy brengt QDTA de data uit die systemen samen en bouwen we er betrouwbare stuurinformatie en geautomatiseerde rapportages van, voornamelijk met Qlik Cloud en Qlik Sense.
Klinkt dit bekend?
“We hebben ontzettend veel data, maar weinig overzicht.”
“Waarom hebben finance en sales verschillende cijfers?”
“Ons ERP bevat alles, maar ik kan er nauwelijks op sturen.”
“We willen iets met AI, maar ik vertrouw onze data niet.”
“Ik wil betere stuurinformatie, maar waar begin ik?”
Waar zit jouw grootste dataprobleem?
Kies het probleem dat je het meest herkent. Per probleem lees je wat er gebeurt, waarom het ontstaat, wat het risico is en wat er moet veranderen.
ERP, CRM, het financiële pakket, Excel-bestanden en databases bevatten ieder een deel van de informatie. Voor elk overzicht dat verder gaat dan één systeem moet iemand exporteren, koppelen en samenvoegen.
Systemen zijn per afdeling of proces aangeschaft, elk met een eigen structuur en eigen begrippen. Er is nooit een laag ingericht die de bronnen voor rapportagedoeleinden verbindt; koppelingen beperken zich meestal tot het operationele proces, zoals orderverwerking of facturatie.
Elk overzicht kost handwerk en gaat regelmatig mis. Vragen die bronnen combineren, bijvoorbeeld welke klant winstgevend is inclusief retouren en betalingsgedrag, blijven onbeantwoord. Besluitvorming vertraagt of gebeurt op een deel van het beeld.
Er moet één plek komen waar de bronnen samenkomen, met afgesproken sleutels (klantnummers, artikelcodes) en vastgelegde definities. Dat is werk aan het dataproces, niet aan een zoveelste losse rapportage.
Een BI-omgeving haalt de data automatisch uit de bronsystemen, koppelt op sleutels en bouwt één datamodel waarop alle rapportages draaien. Het samenvoegen gebeurt daarna nooit meer handmatig.
Qlik heeft connectors voor gangbare systemen, waaronder Exact, AFAS, SQL-databases, API’s en Excel, en combineert meerdere bronnen in één associatief model. Voor lokale bronnen zonder cloudkoppeling is er de Qlik Data Gateway.
Iedere week of maand voeren medewerkers dezelfde stappen uit: exporteren, plakken, formules bijwerken, controleren, opmaken en versturen. De rapportage is er wel, maar tegen een vast bedrag aan uren per periode.
De rapportage is ooit begonnen als eenmalige Excel-analyse en daarna organisch gegroeid. Niemand heeft het als proces ingericht: de stappen zitten in hoofden en bestanden, niet in een systeem.
Dure uren gaan naar het produceren van cijfers in plaats van het analyseren ervan. Het proces is foutgevoelig en persoonsafhankelijk: bij vakantie, ziekte of vertrek stokt de informatievoorziening.
Maak het proces één keer expliciet: welke bronnen, welke bewerkingen, welke definities. Automatiseer daarna alles wat vast staat. De menselijke rol verschuift van alles nalopen naar afwijkingen beoordelen.
In een BI-omgeving wordt de data automatisch ververst, draaien berekeningen centraal en staat de rapportage iedere periode klaar zonder handwerk. Distributie naar de juiste mensen gaat automatisch.
In Qlik Cloud draaien reloads op schema en worden rapportages via abonnementen automatisch verstuurd. Alerts waarschuwen bij afwijkingen en met Application Automation zijn ook werkstromen te automatiseren.
Dezelfde vraag levert verschillende antwoorden op, afhankelijk van wie hem beantwoordt. Finance rapporteert een andere omzet dan sales, en operations telt orders anders dan beide.
Definities zijn nooit vastgelegd. Telt omzet inclusief of exclusief creditnota’s? Wanneer telt een order mee: bij invoer, levering of facturatie? Elke afdeling maakt eigen selecties, op eigen momenten, uit eigen bronnen.
Vergaderingen gaan over de vraag wiens cijfer klopt in plaats van over wat het cijfer betekent. Het vertrouwen in alle rapportages daalt, ook in de goede, en beslissingen worden genomen op het verkeerde cijfer.
Leg per kernbegrip één definitie vast en benoem een eigenaar. Dit is deels een organisatievraag en deels een technische vraag: de afspraak moet ergens landen waar iedereen er automatisch aan gehouden wordt.
In een BI-omgeving landen definities als centrale berekeningen in het datamodel. Iedereen kijkt naar dezelfde bron met dezelfde peildatum; de discussie gaat daarna over de inhoud.
In Qlik leg je berekeningen vast als master items in een gedeelde bibliotheek. Een marge- of omzetdefinitie is daardoor in ieder dashboard exact hetzelfde, en een wijziging hoeft maar op één plek.
De managementrapportage over april verschijnt halverwege mei. Tegen de tijd dat een afwijking zichtbaar is, loopt die vaak al weken.
De rapportage hangt aan handmatige stappen die pas na de periodeafsluiting worden uitgevoerd. De frequentie is aangepast aan wat het proces aankan, niet aan wat de beslissing nodig heeft.
Bijsturen kan alleen achteraf. Problemen met marge, voorraad, debiteuren of leverbetrouwbaarheid lopen langer door dan nodig en kosten daardoor meer geld.
Koppel de verversingsfrequentie aan de beslissing: wat dagelijks bijgestuurd moet worden, moet dagelijks actueel zijn. Dat kan alleen als de handmatige schakels uit het proces verdwijnen.
Een BI-omgeving ververst data automatisch, dagelijks of vaker. Afwijkingen zijn zichtbaar op het moment dat ze ontstaan en kunnen actief gesignaleerd worden in plaats van gevonden.
Qlik Cloud ververst volgens schema en stuurt alerts zodra een waarde een drempel passeert. Informatie komt naar de gebruiker toe in plaats van andersom.
Er zijn dashboards, maar ze spelen geen rol in de besluitvorming. Managers kijken ernaar, halen er weinig uit en vragen alsnog om losse overzichten.
Het dashboard is gebouwd zonder gedragen KPI-definities, zonder eigenaar en op een wankele datafundering. Het toont cijfers, maar beantwoordt geen beslisvraag.
Gebruikers haken af en vallen terug op eigen Excel-lijstjes. De investering rendeert niet en het draagvlak voor een volgende verbeterslag verdwijnt.
Terug naar de beslisvraag: wie moet welk besluit nemen en welke informatie hoort daarbij? Borg vervolgens definities en datakwaliteit. Het dashboard is het sluitstuk van dat werk, niet het startpunt.
Een goede BI-omgeving verankert definities en kwaliteit onder het dashboard, zodat elk getal herleidbaar en verdedigbaar is. Dan pas wordt kijken sturen.
Met Qlik bouwen we een controleerbaar en gedocumenteerd datamodel in Qlik Cloud. Daarmee is voor ieder cijfer te herleiden waar het vandaan komt en hoe het is berekend.
Er is ambitie om AI op bedrijfsdata in te zetten, maar er is ook twijfel: kloppen onze data en definities wel genoeg om op de antwoorden te vertrouwen?
AI-toepassingen op bedrijfsdata leunen volledig op de onderliggende data en definities. Als bronnen versnipperd zijn en begrippen per afdeling verschillen, neemt AI die problemen één op één over.
Antwoorden die niemand kan controleren, worden niet gebruikt. Het AI-initiatief strandt, de investering rendeert niet en de teleurstelling remt volgende initiatieven.
Eerst de fundering: data samenbrengen, definities vastleggen, kwaliteit borgen. Kies daarna gerichte AI-toepassingen op vragen waar ze aantoonbaar waarde toevoegen.
Een BI-traject legt precies die fundering. AI wordt daarmee een logische uitbreiding op een betrouwbaar datamodel in plaats van een gok op losse data.
Qlik Cloud bevat AI-functionaliteit zoals Insight Advisor en Qlik Answers, die direct op het gemodelleerde datamodel werkt. Met een goede fundering is dat snel en verantwoord te activeren.
Het dashboard is meestal niet het echte probleem
Organisaties denken vaak dat ze simpelweg een dashboard nodig hebben. In de praktijk is het zichtbare probleem bijna altijd een symptoom van iets dat eronder ligt.
“Het maandrapport kost drie dagen.”
De data komt uit zes systemen, definities verschillen per afdeling en correcties gebeuren handmatig in Excel. De drie dagen zijn geen rapportageprobleem, maar de optelsom van al dat losse werk.
Het dataproces, de definities en de manier waarop informatie bij mensen komt. Wie dat oplost, krijgt het dashboard er bijna gratis bij. Wie alleen een dashboard bouwt, houdt de drie dagen.
De werkelijke oorzaak zit in de praktijk vrijwel altijd in een of meer van deze lagen:
- databronnen
- definities
- datakwaliteit
- handmatige processen
- datamodellen
- eigenaarschap
- KPI-definities
- timing en frequentie
- distributie
- aansluiting op beslissingen
Daarom richten wij ons op het oplossen van informatieproblemen. Het dashboard is daarvan het zichtbare resultaat.
Heb je eigenlijk al Business Intelligence nodig?
Zes vragen, ja of nee. Aan het einde krijg je een inhoudelijke conclusie, geen score.
Vraag 1 van 6
Worden dezelfde rapportages regelmatig opnieuw gemaakt?
Denk aan week- of maandrapportages die steeds opnieuw worden opgebouwd.
Komt informatie uit meerdere systemen?
Bijvoorbeeld ERP, CRM, het financiële pakket en losse Excel-bestanden.
Zijn medewerkers wekelijks tijd kwijt aan exports en Excel?
Exporteren, samenvoegen, formules controleren en opmaken.
Bestaat er discussie over welk cijfer klopt?
Verschillende afdelingen komen met verschillende uitkomsten op dezelfde vraag.
Moet het management regelmatig wachten op informatie?
Cijfers zijn er pas dagen of weken na de periode waar ze over gaan.
Wil je informatie proactief ontvangen in plaats van zelf zoeken?
Bijvoorbeeld een signaal wanneer marge, voorraad of debiteuren afwijken.
Een volledige BI-omgeving lijkt nu niet de eerste prioriteit
Op basis van je antwoorden knelt het informatieproces op dit moment beperkt. Los gerichte knelpunten op waar ze zich voordoen en kijk opnieuw naar dit vraagstuk wanneer rapportages meer tijd gaan kosten, bronnen zich opstapelen of discussie over cijfers ontstaat.
Deze uitkomst is een indicatie op basis van zes vragen, geen volledig beeld van je organisatie.
Je grootste probleem lijkt data-integratie in combinatie met definities
Zolang bronnen los van elkaar staan en begrippen per afdeling verschillen, blijft iedere rapportage handwerk en discussie opleveren. De eerste stap is data samenbrengen in één model en definities vastleggen. Automatisering van rapportages volgt daarna bijna vanzelf.
Deze uitkomst is een indicatie op basis van zes vragen, geen volledig beeld van je organisatie.
Je grootste probleem lijkt bij definities te zitten
De cijfers bestaan wel, maar er is geen gedeelde afspraak over wat ze betekenen. Leg per kernbegrip vast wat de definitie is en wie eigenaar is. Een BI-omgeving verankert die afspraken vervolgens in centrale berekeningen, zodat iedereen automatisch dezelfde uitkomst ziet.
Deze uitkomst is een indicatie op basis van zes vragen, geen volledig beeld van je organisatie.
Je hebt waarschijnlijk vooral behoefte aan automatisering
De informatie is er en klopt grotendeels, maar het produceren kost te veel handwerk. Een BI-oplossing die bronnen automatisch ververst, berekeningen centraal uitvoert en rapportages automatisch distribueert kan hier veel terugkerend werk wegnemen.
Deze uitkomst is een indicatie op basis van zes vragen, geen volledig beeld van je organisatie.
Je knelpunt lijkt vooral actualiteit en distributie
De informatie bestaat, maar komt te laat of moet steeds worden opgezocht. Automatische verversing, rapportabonnementen en alerts zorgen dat informatie naar mensen toe komt op het moment dat die nodig is, in plaats van andersom.
Deze uitkomst is een indicatie op basis van zes vragen, geen volledig beeld van je organisatie.
Je herkent vrijwel alle knelpunten; een centrale BI-oplossing ligt voor de hand
Losse symptoombestrijding is dan meestal niet zinvol: dezelfde oorzaken (losse bronnen, ontbrekende definities, handmatige stappen) komen overal terug. Een centrale BI-oplossing kan veel handmatig werk en discussie tegelijk wegnemen. Begin desondanks klein: één beslissing, één werkend inzicht, en bouw vandaaruit verder.
Deze uitkomst is een indicatie op basis van zes vragen, geen volledig beeld van je organisatie.
Beantwoord de zes vragen voor jezelf. Hoe vaker het antwoord ja is, hoe groter de kans dat een BI-oplossing handwerk en discussie kan wegnemen. Twijfel je? Leg je situatie vrijblijvend aan ons voor.
Business Intelligence is meer dan een dashboard
Een dashboard is alleen de zichtbare bovenkant. Business Intelligence is de hele keten van databron tot beslissing, en elke laag heeft een eigen functie.
ERP, CRM, financiële systemen, Excel, databases en API’s. Hier ontstaat de data; deze systemen blijven gewoon in gebruik.
De data wordt automatisch opgehaald, opgeschoond, gecombineerd en gemodelleerd tot één geheel. Hier verdwijnt het handmatige export- en plakwerk.
Wat bedoelen we precies met omzet, marge, actieve klant of voorraadwaarde? Die afspraken worden hier één keer vastgelegd en overal hetzelfde toegepast.
Dashboards en analyses op het gedeelde model. Doorklikken van totaal naar detail, met cijfers die voor iedereen gelijk zijn.
Rapportages worden automatisch verstuurd en alerts signaleren afwijkingen. Informatie komt naar mensen toe in plaats van andersom.
Het eindpunt van de keten. Alles hierboven bestaat om beslissingen eerder, beter onderbouwd en met minder discussie te kunnen nemen.
Hoe dit er in de praktijk uitziet
Drie situaties die we vaak tegenkomen. Kies een afdeling en zie de situatie, het probleem en wat Business Intelligence daarin verandert.
Situatie: Iedere maand worden gegevens uit het ERP en meerdere Excel-bestanden gecombineerd voor de managementrapportage.
Probleem: Correcties gebeuren handmatig, er bestaan meerdere versies naast elkaar en de controller besteedt het grootste deel van de maandafsluiting aan verzamelen in plaats van analyseren.
Met BI: De bronnen worden automatisch ververst, definities worden centraal berekend en alle gebruikers zien dezelfde cijfers. De controller houdt tijd over voor de vraag waarom een cijfer afwijkt.
Situatie: Het CRM bevat de pipeline, het ERP de omzet en finance beschikt over de margedata per klant.
Probleem: Niemand ziet het volledige klantbeeld. Accountmanagers sturen op pipeline zonder marge, finance ziet marge zonder commerciële context.
Met BI: Pipeline, omzet, marge en klantontwikkeling worden in één model gecombineerd. Per klant is zichtbaar wat er speelt, wat er verdiend wordt en hoe de relatie zich ontwikkelt.
Situatie: Voorraad, productie, leveringen en planning bevinden zich in verschillende systemen.
Probleem: Afwijkingen worden vaak pas ontdekt nadat ze gevolgen hebben gehad: een tekort bij het orderpicken, een te late levering bij de klacht.
Met BI: Operationele KPI’s zoals leverbetrouwbaarheid, doorlooptijd en voorraaddekking worden centraal gevolgd. Relevante afwijkingen worden zichtbaar op het moment dat er nog iets aan te doen is.
Excel is niet het probleem
Excel is een uitstekend analyse-instrument. Het probleem ontstaat wanneer een spreadsheet onderdeel wordt van een bedrijfskritisch informatieproces.
- Eenmalige berekeningen en verkenningen
- Persoonlijke werklijsten en scenario’s
- Snel iets doorrekenen vóór een beslissing
- Ad-hocvragen op data die al klopt
- Eén medewerker beheert cruciale formules
- Iedere maand dezelfde handmatige stappen
- Bestanden en versies gaan per e-mail rond
- Cijfers worden handmatig gecorrigeerd
- Bronnen worden steeds opnieuw geëxporteerd
- Controles hangen af van menselijke handelingen
Je hoeft Excel niet af te schaffen. Je moet alleen stoppen met Excel gebruiken voor werk dat beter geautomatiseerd kan worden.
De data die nu handmatig wordt samengevoegd, komt vrijwel altijd uit systemen die rechtstreeks zijn uit te lezen. Dat richten we een keer goed in, waarna de rapportage automatisch klaarstaat en Excel beschikbaar blijft voor waar het goed in is. Bekijk hoe we rapportages automatiseren.
Van handmatig naar geautomatiseerd
Hetzelfde maandoverzicht, twee manieren van werken.
Terugkerend handwerk, foutgevoelig en persoonsafhankelijk.
Eén keer goed inrichten, daarna iedere periode automatisch actueel.
Waar past Qlik hierin?
QDTA is gespecialiseerd in Qlik en zet dit platform in voor vrijwel alle vraagstukken op deze pagina. Elk van deze problemen is er in de praktijk aantoonbaar goed mee op te lossen.
“Onze data zit overal”
Wanneer omzet in het ERP staat, de pipeline in het CRM en marge bij finance, moet je die werelden eerst betrouwbaar samenbrengen. Qlik combineert deze bronnen binnen één analysemodel; voor lokale systemen zonder cloudkoppeling gebruiken we de Qlik Data Gateway.
“Onze cijfers spreken elkaar tegen”
Discussie over cijfers verdwijnt pas als een definitie maar op één plek bestaat. In Qlik leggen we berekeningen vast als master items in een gedeelde bibliotheek, zodat marge in ieder dashboard exact hetzelfde is.
“We krijgen geen antwoord op vervolgvragen”
Een statisch rapport beantwoordt één vraag en roept drie nieuwe op. De associatieve engine van Qlik laat je vrij doorklikken van totaal naar detail en toont ook wat er juist niet bij een selectie hoort. Vervolgvragen beantwoord je zelf, zonder nieuw rapport aan te vragen.
“Rapportages kosten te veel tijd”
Het terugkerende export- en plakwerk verdwijnt doordat Qlik Cloud bronnen volgens schema ververst, rapportages via abonnementen verstuurt en alerts geeft bij afwijkingen. Mensen beoordelen afwijkingen in plaats van cijfers te produceren.
“We weten vooral wat er gisteren gebeurde”
Qlik Cloud is een beheerd cloudplatform: geen eigen servers, altijd de actuele versie en verversing zo vaak als de beslissing vraagt. Overweeg je de overstap? Lees de vergelijking Qlik Sense versus Qlik Cloud of het stappenplan voor een Qlik Cloud-migratie.
“We willen AI gebruiken”
Insight Advisor en Qlik Answers beantwoorden vragen in gewone taal, direct op je gemodelleerde data. Omdat ze op het centrale datamodel werken, gelden daar dezelfde definities en autorisaties als in de dashboards. Met een goede fundering is dit verantwoord te activeren.
Soms is een nieuw dashboard niet de eerste stap
Een advies is pas iets waard als het ook kan luiden: dit hoeft niet. Vier situaties waarin we iets anders adviseren dan bouwen.
Hoe QDTA een vraagstuk aanpakt
We beginnen met zeven vragen over je informatieproces, nog voordat er over bouwen wordt gesproken. De antwoorden bepalen wat er gebouwd wordt, en of er gebouwd wordt.
Welke beslissing moet beter?
Welk besluit wordt nu te laat, te moeizaam of op gevoel genomen? Daar beginnen we, nog voordat er over dashboards wordt gesproken.
Welke informatie ontbreekt?
Wat zou je moeten weten om dat besluit goed te nemen, en in welke vorm en frequentie?
Waar staat die data?
In welke systemen zit de benodigde informatie en hoe komen we erbij?
Kunnen we de cijfers vertrouwen?
Kloppen definities, kwaliteit en volledigheid? Verschillen tussen afdelingen worden hier zichtbaar en opgelost.
Welke handmatige stappen kunnen verdwijnen?
Welke exports, controles en correcties zijn te automatiseren zodra de data centraal staat?
Wat is de kleinste oplossing die direct waarde levert?
Liever binnen enkele weken een werkend inzicht dat dagelijks wordt gebruikt dan maandenlang ontwerpen.
Wat kunnen we daarna uitbreiden?
Van het eerste inzicht naar automatische rapportages, alerts, forecasting en waar zinvol AI. Op volgorde van waarde.
Uit de praktijk
Letterlijke fragmenten uit bestaande QDTA-referenties.
Michiel heeft met zijn Qlik Sense-datamanagement een werkelijk indrukwekkende transformatie bij ons teweeggebracht; dankzij zijn deskundigheid en toewijding zijn wij naar een hoger niveau getild en beschikken wij nu over haarscherp inzicht in onze data.
Michiel onderscheidt zich door zijn sterke combinatie van inhoudelijke kennis en technische expertise. Hij denkt niet alleen mee over de businessbehoefte, maar weet deze ook effectief te vertalen naar stabiele en gebruiksvriendelijke Qlik-dashboards en rapportages.
Veelgestelde vragen
Wanneer heeft mijn organisatie Business Intelligence nodig?
Let op vier signalen: rapportages kosten structureel handwerk, informatie komt uit meerdere systemen, afdelingen werken met verschillende cijfers of managementinformatie komt te laat om bij te sturen. Hoe meer signalen je herkent, hoe groter de kans dat BI zich snel terugverdient. De beslisboom hierboven geeft een eerste indicatie. Lees ook: Wat is Business Intelligence?
Is Business Intelligence alleen voor grote bedrijven?
Nee. Juist middelgrote organisaties hebben vaak veel systemen en veel Excel-handwerk, met een kleine staf die dat allemaal moet bijhouden. Moderne cloudplatforms zoals Qlik Cloud hebben de instapdrempel bovendien flink verlaagd: er is geen eigen serverpark of BI-afdeling nodig. De omvang van je organisatie bepaalt de schaal van de oplossing, niet het nut ervan.
Moeten we eerst een datawarehouse bouwen?
Niet per definitie. Qlik kan data rechtstreeks uit bronsystemen ophalen, transformeren en modelleren binnen het platform; voor veel organisaties is dat lange tijd voldoende. Een apart datawarehouse wordt interessant wanneer veel bronnen, afnemers of toepassingen dezelfde data nodig hebben. We beginnen bij de vraag, niet bij de architectuur. Lees ook: Wat is een datamodel?
Kan BI data uit meerdere systemen combineren?
Ja, dat is de kern van Business Intelligence. Het echte werk zit in de sleutels en definities: zorgen dat klant 1234 in het ERP dezelfde klant is als in het CRM, en dat omzet overal hetzelfde betekent. Als dat klopt, is het combineren technisch goed te doen.
Kunnen we onze bestaande Excel-rapportages blijven gebruiken?
Ja. Vaak is de eerste stap juist dat de bestaande Excel-rapportage blijft bestaan, maar gevoed wordt vanuit de centrale data in plaats van losse exports. Het handwerk verdwijnt, de vertrouwde vorm blijft. Daarna kun je stap voor stap overstappen op dashboards waar dat meerwaarde heeft.
Wanneer wordt Excel te kwetsbaar voor rapportages?
Zodra een bedrijfskritisch informatieproces afhangt van handmatige stappen: exports die iemand moet draaien, formules die maar één medewerker begrijpt, bestanden die per mail rondgaan en versies die naast elkaar bestaan. Voor persoonlijke analyses blijft Excel uitstekend; voor de informatievoorziening van de organisatie is het dan te fragiel geworden.
Wat is het verschil tussen een dashboard en Business Intelligence?
Een dashboard is de zichtbare bovenkant. Business Intelligence omvat ook alles daaronder: data ophalen en combineren, definities en berekeningen vastleggen, kwaliteit bewaken en informatie distribueren. Een dashboard zonder die lagen blijft wankel; met die lagen wordt het stuurinformatie. In het artikel Wat is Business Intelligence gaan we dieper op het begrip in.
Kan Qlik gekoppeld worden aan ons ERP of CRM?
Vrijwel altijd. Qlik heeft connectors voor databases, bestanden en REST API’s, waarmee gangbare ERP- en CRM-systemen goed te ontsluiten zijn. Voor lokale systemen zonder directe cloudkoppeling gebruiken we de Qlik Data Gateway. Wij hebben onder andere ervaring met Exact Online, AFAS en maatwerksystemen.
Moeten onze huidige systemen vervangen worden?
Nee. BI leest data uit je bestaande systemen en vervangt ze niet. Je ERP, CRM en financiële pakket blijven gewoon in gebruik; de BI-omgeving komt er als informatielaag bovenop.
Wat is het verschil tussen Qlik en Power BI?
Beide zijn volwassen BI-platforms. Power BI wordt vaak gekozen vanuit de Microsoft-licentiestructuur. Qlik onderscheidt zich met de associatieve engine, waarmee gebruikers vrij door alle data navigeren in plaats van langs vooraf gedefinieerde paden, en met sterke ingebouwde mogelijkheden voor datatransformatie en automatisering. QDTA kiest bewust voor diepgaande specialisatie in Qlik in plaats van oppervlakkige kennis van alle tools.
Kan AI mijn bedrijfsdata analyseren?
Ja, mits de fundering op orde is: data samengebracht, definities vastgelegd en kwaliteit geborgd. Qlik Cloud bevat AI-functionaliteit zoals Insight Advisor en Qlik Answers, die vragen in gewone taal beantwoordt op basis van het centrale datamodel.
Hoe weet ik of onze data betrouwbaar genoeg is voor AI?
Een praktische test: stel dezelfde vraag aan twee afdelingen. Krijg je hetzelfde antwoord? Zijn definities vastgelegd en is van cijfers te herleiden waar ze vandaan komen? Zo niet, dan is het verstandig eerst de fundering te leggen voordat je AI inzet. De Data Volwassenheid Assessment geeft hier in tien minuten een beeld van.
Waar begin je als er nog geen BI-omgeving is?
Bij één beslissing die beter moet, niet bij toolselectie. Kies het overzicht dat nu de meeste tijd kost of de meeste discussie oplevert, breng de benodigde data en definities op orde en bouw daar een eerste werkend inzicht op. Vandaaruit breid je uit op volgorde van waarde.
Eerst begrijpen waar het misgaat
Je hoeft vooraf niet te weten welk dashboard, datamodel of BI-platform je nodig hebt. Begin met de vraag waar informatie vandaag tijd kost, onvoldoende betrouwbaar is of te laat komt. Van daaruit bepalen we samen wat er werkelijk opgelost moet worden.