BI van de volgende generatie: sneller van data naar beslissingen

Waarom we Next-Gen BI onder de aandacht willen brengen

De meeste Belgische bedrijfsleiders met wie we spreken, hebben data. Maar antwoorden ontbreken.

Een bedrijfsvraag die in dertig seconden beantwoord zou moeten zijn, zoals "waardoor daalde onze brutomarge vorige maand?", kost dagen:

• twee dagen om het datateam te bereiken,

• nog eens twee dagen om het antwoord in een rapport terug te vinden…

en tegen dan is de beslissing al genomen, op gevoel.

Het probleem zit in het ontwerp, niet in de analyse. En er is een oplossing!

De voorbije twee jaar zijn drie mogelijkheden samengekomen en zo ver ontwikkeld dat ze ook voor middelgrote Belgische bedrijven praktisch inzetbaar zijn, niet alleen voor multinationals met datateams van honderd mensen. Op deze pagina leggen we uit welke mogelijkheden dat zijn en hoe u weet of uw organisatie er klaar voor is.

Wat er veranderd is in BI, en waarom dat nu relevant is

Business intelligence zoals de meeste organisaties die vandaag toepassen, is ontworpen voor een wereld met wekelijkse rapportagecycli en centrale analyseteams. Medewerkers dienen aanvragen in, datateams bouwen dashboards… en tegen de tijd dat het resultaat er is, is de vraag alweer veranderd.

Het goede nieuws: op drie vlakken is er onlangs iets veranderd.

Taalmodellen kunnen bedrijfsvragen nu betrouwbaar omzetten in dataquery's

Vragen "wat is onze omzet per regio dit kwartaal in vergelijking met vorig jaar?" en een correct antwoord met bronvermelding krijgen, zonder SQL te schrijven, kan nu echt in een productieomgeving. Dat kan met tools zoals Databricks Genie, Snowflake Cortex Analyst en Microsoft Fabric Data Agent.

AI kan nu de volledige ontwikkelcyclus van dashboards versnellen

Wat vroeger weken duurde, van de briefing tot een opgeleverd en bijgestuurd Power BI-rapport, duurt volgens onze ervaring nu dagen.

AI neemt het repetitieve werk over:

• Vereisten omzetten in nieuwe measures

• Eerste visualisaties genereren

• De visuele identiteit van het dashboard verfijnen

Het menselijke werk verschuift van produceren naar beoordelen.

Het dataplatform is de noodzakelijke basis geworden

Analysechatbots en dashboards die met AI worden gebouwd, werken alleen betrouwbaar als de onderliggende data schoon, goed beheerd en betrouwbaar zijn. Het goede nieuws is dat moderne platformen (Fabric, Databricks, Snowflake) die basis echt haalbaar maken voor organisaties die daar vroeger onvoldoende mensen voor hadden.

Geen zorgen: geen van deze mogelijkheden vereist een transformatieprogramma. U kunt ze stapsgewijs invoeren, vertrekkend van waar uw organisatie vandaag staat.

Drie mogelijkheden, één verschuiving: van rapporteren naar antwoorden

Analysechatbots: stel een vraag aan uw data en krijg het antwoord

Een analysechatbot verbindt uw medewerkers rechtstreeks met uw data via een gespreksinterface. In plaats van op een rapport te wachten, typt een gebruiker een vraag in gewoon Engels (of een andere taal) en krijgt die een correct antwoord met bronvermelding, vaak binnen enkele seconden.

De echte waarde zit in de veranderingen in de werking die mogelijk worden wanneer teams niet langer moeten wachten:

• Minder ad-hocaanvragen aan het datateam

• Snellere beslissingen op basis van data

• Eén gedeelde "versie van de waarheid" voor alle afdelingen, die niet langer discussiëren over welke spreadsheet actueel is

Toch een waarschuwing: dit werkt alleen als de onderliggende data betrouwbaar zijn. Een chatbot op basis van inconsistente, slecht beheerde data zal vol overtuiging foute antwoorden geven. En dat is veel erger dan een traag rapport…

Daarom beoordelen we eerst de datakwaliteit en het databeheer voordat we een klant een chatbot aanraden. Soms is de juiste aanbeveling voor de invoering van Next-Gen BI om eerst die basis te verbeteren, vóór er een gespreksinterface bovenop komt.

Tools waarmee we werken:

• Databricks Genie

• Snowflake Cortex Analyst

• Microsoft Fabric Data Agent

• Maatwerk voor organisaties met specifieke beveiligings- of integratievereisten

Bekijk hier onze eerlijke vergelijking.

Dashboards bouwen met AI: sneller inzichten opleveren

De traditionele oplevercyclus van Power BI volgt een bekend patroon:

1. Verkennende workshops

2. Datamodellering

3. Visueel ontwerp

4. Feedbackrondes & aanpassingen

5. Goedkeuring

Voor een gemiddeld complex rapport duurt dat meestal vier tot zes weken, langer als betrokkenen de briefing blijven aanpassen.

AI verandert twee onderdelen van die cyclus:

• Het verkort de vertaalslag door bedrijfsvereisten om te zetten in eerste measures en een visuele indeling die concreet genoeg zijn om meteen op te reageren, in plaats van iets te moeten bedenken vanaf een leeg blad.

• Het maakt bijsturen snel genoeg om van "kunnen we het anders proberen?" een gesprek van dertig minuten te maken, in plaats van twee weken vertraging.

Volgens onze ervaring duurt een rapport waarvoor vroeger twee weken nodig waren, nu drie dagen. Dat zagen we in opdrachten waarin we met Claude Code dashboards ontwikkelden met AI-ondersteuning. Het werk dat overblijft (afstemming met betrokkenen, validatie van de datalogica, het verhaal achter de cijfers, governance…) is precies het werk dat echt menselijke expertise vraagt.

Naast snelheid is er nog een resultaat: de kans is groter dat dashboards daadwerkelijk worden gebruikt, omdat de bijstuurcyclus kort genoeg was om echt aan te sluiten bij wat gebruikers nodig hebben.

Dataplatform: de basis die alles betrouwbaar maakt

Elke organisatie die analysechatbots of dashboards met AI-ondersteuning invoert, komt uiteindelijk bij dezelfde vraag uit: "Kunnen we vertrouwen op wat het systeem ons vertelt?" Het antwoord hangt bijna volledig af van het onderliggende dataplatform.

Een modern dataplatform zoals Microsoft Fabric, Databricks of Snowflake biedt drie zaken die in traditionele BI-omgevingen vaak ontbreken:

• Eén plek waar data worden opgeslagen en beheerd

• Duidelijke verantwoordelijkheid voor de definitie van elke meetwaarde

• De schaalbaarheid om meer gebruikers en toepassingen te ondersteunen zonder voortdurend brandjes te blussen.

Voor kleine en middelgrote organisaties is de praktische vraag: "welk platform past bij onze technologie, ons team en ons budget?" Er is geen universeel antwoord. We hielpen klanten Fabric te kiezen omdat ze al sterk op Microsoft inzetten en een klein datateam hadden. Andere klanten hielpen we Databricks te kiezen omdat hun datavolumes en ML-toepassingen dat vereisten. En sommige klanten vertelden we dat ze nog helemaal geen nieuw platform nodig hadden: met beter beheer van wat ze al hadden, konden ze nog twee jaar verder.

Is uw organisatie klaar voor Next-Gen BI?

De fout die we het vaakst zien, is dat organisaties een van deze mogelijkheden invoeren voordat de voorwaarden vervuld zijn. Stel uzelf vooraf enkele eerlijke vragen:

Over analysechatbots

Zijn alle teams het eens over de definities van uw belangrijkste meetwaarden? Als "omzet" in drie afdelingen drie verschillende dingen betekent, zal een chatbot alle drie getrouw weergeven. Dat helpt niet.

Over dashboards met AI-ondersteuning

Heeft iemand duidelijk de verantwoordelijkheid voor uw bestaande dashboards? Zo niet, dan helpt AI u sneller nieuwe dashboards te bouwen. Maar het onderliggende probleem van dashboards die niemand onderhoudt, wordt alleen groter.

Over dataplatformen

Is er intern minstens één persoon verantwoordelijk voor de data-architectuur, al is het deeltijds? Een modern platform zonder interne verantwoordelijke vervalt doorgaans in dezelfde versnippering die het moest verhelpen.

Als u op een van deze vragen nee antwoordt, is dat geen reden om te stoppen. Wel om daar te beginnen, met ondersteuning, voordat u er nieuwe mogelijkheden aan toevoegt.

Hoe Agilytic helpt

De aanpak van Agilytic voor Next-Gen BI bestaat uit drie fasen, afgestemd op waar u vandaag staat.

Fase 1: beoordeling van de BI-gereedheid (1-2 weken)

We bekijken uw huidige datalandschap (kwaliteit, governance, tools, team) en bepalen welke mogelijkheden voor u nu het waardevolst en het haalbaarst zijn. U krijgt een aanbeveling met duidelijke prioriteiten, zonder verkooppraatje voor een leverancier.

Fase 2: gerichte implementatie (3-15 weken)

Samen met uw team bouwen we de eerste chatbot, de eerste groep dashboards met AI-ondersteuning en/of de eerste module van het dataplatform. We werken iteratief, zodat u zo snel mogelijk werkende resultaten ziet.

Fase 3: ingebruikname en opschaling

De technologie is het makkelijke deel. Teams anders laten werken om antwoorden te vinden, is moeilijker. We blijven betrokken met opleidingen, feedbackrondes en het uitwerken van governance. Een tool die niemand gebruikt, is immers geen succes.

We vervangen uw datateam niet. Onze rol is om hun slagkracht te vergroten en medewerkers de autonomie te geven waar ze al langer om vragen.

Waarom Agilytic

Agilytic is sinds 2016 een Belgisch adviesbureau voor data en AI, met meer dan 400 gerealiseerde projecten in de financiële sector, retail, gezondheidszorg, logistiek, vastgoed en de publieke sector. We zijn onafhankelijk: geen leverancierspartnerschappen, geen wederverkoopmarges en geen belang om het ene platform boven het andere aan te bevelen.

Onze Managing Partner, Julien Theys, is professor data science aan Solvay Brussels School en IHECS en adviseert regelmatig directies en raden van bestuur over datastrategie. Die combinatie van academische grondigheid en praktische uitvoering is ongewoon in deze markt. Daardoor kunnen we in dezelfde week van nut zijn in een bestuurskamer én in een sprint voor data engineering.

We kennen ook de Belgische context. De datamaturiteit, de gebruikelijke teamgroottes, de regelgeving en het haalbare veranderingstempo verschillen hier van wat wereldwijde leveranciers beschrijven. We vertalen wat mogelijk is naar wat praktisch werkt, voor uw organisatie, in België, vandaag.

Veelgestelde vragen over de nieuwe generatie business intelligence

Moeten we onze volledige dataomgeving vervangen om AI in BI te benutten?

Nee. In de meeste gevallen kunt u een chatbot of een dashboard met AI-ondersteuning toevoegen aan wat u al hebt, als de datakwaliteit voldoende is. De platformkeuze wordt belangrijk wanneer u verder wilt opschalen dan een eerste toepassing.

Waarin verschillen analysechatbots van Power BI Copilot?

Power BI Copilot helpt u dashboards te maken en te gebruiken binnen Power BI. Analysechatbots maken rechtstreeks verbinding met de onderliggende data, vaak zonder vast dashboard. Ze beantwoorden verschillende gebruikersbehoeften: Copilot is er voor analisten die rapporten verfijnen, een chatbot voor medewerkers die snel antwoorden nodig hebben.

Gaat AI onze data-analisten vervangen?

Nee, maar het werk verandert. AI neemt repetitieve productietaken over. De menselijke expertise die overblijft, wordt waardevoller: weten welke vraag te stellen, nagaan of het antwoord steek houdt en een correct cijfer omzetten in een beslissing. Organisaties die AI goed invoeren, maken hun analisten doorgaans vrij voor waardevoller werk in plaats van personeel af te bouwen.

Hoe snel zien we resultaten?

• Voor een dashboardproject met AI-ondersteuning op een schone datalaag: drie tot vijf dagen voor een eerste werkende versie

• Voor een analysechatbot op een schone datalaag: twee tot vier weken.

• Voor de basis van een dataplatform: acht tot twintig weken, afhankelijk van de omvang

Organisaties die al in datakwaliteit investeerden, boeken het snelst resultaat. Zij kunnen er meteen AI bovenop bouwen.

Praat met ons over de nieuwe generatie business intelligence

Vraagt u zich af of uw organisatie klaar is voor analysechatbots, dashboards met AI-ondersteuning of een modern dataplatform? Dan is een kort gesprek het nuttigste vertrekpunt. Dertig minuten, zonder slides of verplichtingen. U krijgt een eerlijke inschatting van waar u staat en wat een realistische volgende stap is.

Plan een gesprek