Laudame Financials Ontdek meer

Stel je eens voor, je moet jouw inzichten over de prestaties en/of kansen van jouw organisatie presenteren. Als je wilt dat jouw boodschap écht overkomt, dan heb je een sterk verhaal nodig. Door gebruik te maken van interactieve datavisualisaties maak je de presentatie levendig. Zo zorg je ervoor dat jouw boodschap daadwerkelijk binnenkomt bij het publiek.

Stel je eens voor, je moet jouw inzichten over de prestaties en/of kansen van jouw organisatie presenteren. Als je wilt dat jouw boodschap écht overkomt, dan heb je een sterk verhaal nodig. Door gebruik te maken van interactieve datavisualisaties maak je de presentatie levendig. Zo zorg je ervoor dat jouw boodschap daadwerkelijk binnenkomt bij het publiek.

Niet alleen in presentaties, maar ook in het alledaagse werk kan datavisualisatie een flink verschil maken. Power BI is hiervoor bij uitstek geschikt. Met Power BI kun je dashboards en rapportages gemakkelijk delen met de rest van de organisatie. Door het juist en aantrekkelijk visualiseren van de (bedrijfs)gegevens, zorg je ervoor dat de visualisaties op een eenduidige manier (nieuwe) inzichten verschaffen waardoor je de business in staat stelt om betere beslissingen te nemen.

Datavisualisatie biedt enorm veel mogelijkheden, maar de praktijk blijkt toch vaak weerbarstiger. Accurate, relevante en aantrekkelijke visualisaties ontwikkelen is een vak apart. Toch is datavisualisatie in beginsel niet anders dan het spelen met je data. Een goed dashboard valt of staat met een goed gegevensmodel. Voordat je dus met datavisualisatie aan de slag gaat, moet je eerst zorgen dat je gegevensmodel in orde is.

"Een goed dashboard valt of staat met een goed gegevensmodel."

Jouw gegevensmodel in Power BI

Dashboards en rapporten worden gebouwd in de Power BI Desktop-omgeving. Dit is ook de plek waar je je gegevensmodel creëert. Je gegevensmodel kan bestaan uit veel verschillende databronnen. De meest gebruikte databronnen zijn Excel-bestanden of -databases. Andere databronnen zijn bijvoorbeeld tekstbestanden, Facebookgegevens, resultaten uit Google Analytics of de prestatie van je website.

Wanneer de databronnen geïmporteerd zijn in Power BI, kan je de data structureren en opmaken. Het structureren en opmaken van de data doe je in de Power Query Editor. Dit betekent dat de originele databronnen niet van structuur of opmaak veranderen. De handelingen die je uitvoert in de Power Query Editor worden opgeslagen en opnieuw uitgevoerd zodra je de databron (met nieuwe data) opnieuw importeert of ververst.

Deze handelingen zijn ook zichtbaar in het scherm ‘Toegepaste stappen’. Het voordeel hiervan is dat handelingen ongedaan gemaakt kunnen worden en/of de volgorde van handelingen gewijzigd kan worden. Vooral dit laatste is belangrijk, maar de mogelijkheden hiervan worden vaak onderschat. Het belangrijkste bij het structureren en opmaken is dat het gegevensmodel zo eenvoudig mogelijk moet worden opgebouwd. De centrale vraag die hierbij gesteld moet worden is: is mijn gegevensmodel duidelijk voor een mede-financial die het gegevensmodel voor het eerst ziet?

Relaties tussen tabellen

Tot dusver was jouw gegevensmodel gericht op het structureren en opmaken van een individuele databron, ook wel tabel genoemd. Voor het creëren van nieuwe inzichten is het waardevol om data uit meerdere tabellen (databronnen) met elkaar te combineren. Dit is mogelijk door het leggen van relaties tussen tabellen. Relaties kunnen gelegd worden tussen tabellen die een gemeenschappelijke “sleutel” hebben. Voorbeelden van “sleutels” zijn: klantnummer, productnummer en medewerkernummer. Dit zijn de kolommen die in beide tabellen voorkomen waardoor de tabellen aan elkaar gerelateerd kunnen worden.

Er wordt onderscheid gemaakt tussen twee typen tabellen, namelijk feitentabellen en dimensietabellen. Een feitentabel bestaat uit data en is in beginsel nooit uniek. Een dimensietabel daarentegen bestaat uit omschrijvingen en is vrijwel altijd uniek. De meest bekende relatie tussen tabellen is de 1-op-veel relatie. Dit is een relatie tussen een dimensietabel (1 = uniek) en een feitentabel (veel = niet uniek). Goed om te onthouden is dat een tabel in hetzelfde gegevensmodel zowel een feiten- als dimensietabel kan zijn. Dit is afhankelijk van de relatie (in de ene relatie dus een dimensietabel en in de andere juist een feitentabel).

Met een gestructureerd en overzichtelijk gegevensmodel heb je een grote stap gezet in de juiste richting. In de volgende artikelen bespreken we 10 gouden regels voor het maken van goede rapportages en gaan we dieper in op de mogelijkheden van DAX, de formuletaal in Power BI. Dit biedt jou als financial handvatten om Power BI succesvol in te zetten.

Waarom zou jij als financial iets met Power BI moeten?

In het eerste artikel van deze serie gingen we in op de ‘waarom?’-vraag van Power BI. Dat artikel lees je hier.

In het volgende artikel in deze serie bespreken we 10 gouden regels voor een goede rapportage in Power BI. Dat artikel lees je hier.

Download de Whitepaper

Iedere organisatie is anders, maar op hoofdlijnen geloven we dat er vier cruciale thema’s zijn voor het succesvol implementeren en gebruiken van Power BI. Onze jarenlange ervaring op het snijvlak van Finance & IT (en specifiek Power BI) hebben we samengebracht in de Whitepaper ‘In Control met Power BI’. Benieuwd wat Power BI voor jou kan betekenen? Download dan snel de Whitepaper.