5 Veelgemaakte fouten in data-analyse en hoe Power BI deze oplost

1. Meerdere versies van de waarheid

Veel organisaties werken met meerdere Excels of datamodellen, die door verschillende personen worden opgezet en beheerd. De opzet is vaak niet volledig transparant of gedocumenteerd. Dit leidt tot vragen als:

• Van waar komen alle gegevens?
• Welke gegevens zitten er allemaal in? Wat is er weg gefilterd?
• Welke manuele manipulaties zijn er doorgevoerd aan de data?
• Hoe worden de KPI’s precies berekend?
• …

Zeker in het geval van Excel-rapporteringen, beheren medewerkers graag nog hun eigen ‘Excelleke’ met bepaalde wijzigingen. Al snel ontstaan er verschillende versies van één bestand, waardoor het onduidelijk is wat nu de ‘juiste’ versie is. De verschillen tussen deze versies bemoeilijkt de besluitvorming en vermindert de betrouwbaarheid van analyses.

Door middel van een Power BI-rapportering creëer je deze versie van de waarheid op eenvoudige wijze. Je centraliseert verschillende tabellen uit verschillende bronnen (ERP, CRM, boekhouding etc.) op één plaats, schoont de data op, en gebruikt deze data als bron voor alle rapporteringen. Resultaat: duidelijkheid over en consistentie de data.

In het datamodel breng je deze data samen. Je legt de logische relaties tussen de tabellen en maak je de berekeningen op. Het toekomstbestendige model gebruik je voor de verschillende rapporten.
Resultaat: duidelijkheid over en consistentie van de data en de berekeningen.

2. Weinig tot geen beveiliging

Data moet correct worden beveiligd, vooral bij gevoelige informatie. Ben je zeker dat personen die de data of het rapport niet mogen zien, dit ook niet kunnen zien? 

Via de Power BI-applicatie bepaal je eenvoudig wie welke rapporten mag zien. Daarnaast zorg je er met Row-Level Security (RLS) voor dat gebruikers alleen de data zien waarvoor ze gemachtigd zijn. Elke vertegenwoordiger enkel z’n eigen klanten? De teammanager enkel de medewerkers uit zijn of haar team? Geen enkel probleem!

3. Geen realtime inzichten

Statische rapportages geven verouderde inzichten, waardoor organisaties niet snel genoeg inspelen op veranderende situaties. Dit leidt tot gemiste kansen of verkeerde strategische keuzes. Daarnaast houdt dit je ook weg van andere taken. Rapporten creëren of updaten is te vaak namelijk nog een tijdrovende opgave.

Dit geldt niet voor een Power BI-rapportering. Eens je rapportering opgezet is, beschik je door de automatische vernieuwingen steeds tot de meest recente gegevens. Daarnaast ondersteunt Power BI ook realtime data-streaming, zodat analyses altijd gebaseerd zijn op de meest actuele gegevens voor up-to-date beslissingen.

4. Slechte datakwaliteit

Organisaties onderschatten nog steeds het belang van datakwaliteit. Onvolledige, incorrecte of verouderde data leiden tot onnauwkeurige rapporten en bijgevolg ook verkeerde beslissingen. 

Tijdens de opzet van de rapportering biedt Power BI verschillende tools om je data op te schonen. Deze data cleaning is een cruciale eerst stap in de opzet. Doordat je deze data vervolgens centraal ter beschikking stelt, hoef je dit niet steeds opnieuw te doen. Je hergebruikt steeds de opgeschoonde gegevens.

Daarnaast is het ook interessant op je rapportering uit te breiden met controlerapporten (bv. alle klanten zonder BTW-nummer). Ze heb je te allen tijde een overzicht van de inconsistente gegevens en duidelijkheid over welke rechtzettingen je in het bronsysteem moet doen. 

5. Gebrek aan bruikbare inzichten uit grote hoeveelheden data

Veel ondernemingen hebben toegang tot enorme hoeveelheden data, maar hebben moeite om deze gegevens om te zetten in bruikbare inzichten. De rapportering is gefragmenteerd in verschillende bestanden en worden vaak overladen met te veel details, waardoor het lastig is om de belangrijkste trends en KPI’s snel te herkennen. 

Power BI centraliseert de rapportering op één plaats. Het brengt data van verschillende systemen samen in één of meerdere rapporten, en stelt deze ter beschikking op één centrale locatie voor de eindgebruikers. Je komt tot bruikbare inzichten door:

• Interactieve visualisaties en intuïtieve filters te gebruiken om de volledigheid aan data, of enkel een specifieke subset, te analyseren.
• Van high-level dashboards naar detailpagina’s tenavigeren. Je start met high-level KPI’s en trends, om vervolgens via drill-throughs of drill-downs meer in detail te treden.
• Via de steeds uitbreidende AI-functionaliteiten. Met tools zoals Quick Insights, Key Influencers en Decomposition Trees kun je eenvoudig belangrijke trends en factoren identificeren.