De toegevoegde waarde van een dataplatform zoals Microsoft Fabric voor mkb'ers
In een tijdperk waarin data het nieuwe goud is, kunnen ook mkb-bedrijven enorme voordelen halen uit hun data. Het is technisch gezien mogelijk om databronnen rechtstreeks aan Power BI te koppelen en zo snel dashboards te maken. Veel organisaties verbinden bijvoorbeeld direct een Excel-bestand of een database met Power BI om inzichten te krijgen. Dit directe koppelen werkt vlot voor eenvoudige analyses, maar brengt beperkingen met zich mee zodra de data omvangrijker of complexer wordt. Hier komt een dataplatform zoals Microsoft Fabric om de hoek kijken. In deze blog bespreken we waarom een tussenlaag in de vorm van een modern dataplatform zoveel voordelen biedt voor het mkb – niet alleen nu, maar ook met het oog op de toekomst. We leggen uit hoe het historisch opslaan van data kansen creëert voor AI en machine learning, en zetten de belangrijkste voor- én nadelen op een rij.
Direct koppelen vs. een dataplatform
Wanneer je direct verbindt van Power BI naar verschillende databronnen, kun je snel aan de slag. Echter, naarmate je meer databronnen en rapportages krijgt, loop je tegen uitdagingen aan. Zo ontstaan er vaak meerdere versies van "de waarheid" als elk Power BI-rapport zijn eigen dataverbindingen en berekeningen heeft. Verschillende afdelingen kunnen dan met afwijkende cijfers werken, wat verwarring en frustratie veroorzaakt. Bovendien is er bij directe koppelingen weinig centrale data-governance: definities van KPI's en berekeningen kunnen per rapport verschillen. Complexere analyses – bijvoorbeeld rapporten die data uit diverse systemen combineren – worden lastig schaalbaar te onderhouden zonder centrale tussenlaag.
Een dataplatform als tussenstap lost deze problemen op. In plaats van elk rapport apart aan een bron te koppelen, laad je data eerst het platform in. Microsoft Fabric is zo'n platform dat alle aspecten van dataverwerking integreert tot één geheel. Je kunt het zien als een centrale verzamel- en verwerkingsplek voor al je bedrijfsdata. Dit platform fungeert als één enkele bron van waarheid voor de organisatie, waardoor iedereen met dezelfde, gevalideerde data werkt. Power BI rapporten verbinden vervolgens met het dataplatform in plaats van direct met de bronsystemen. Dit zorgt voor consistentie, betere prestaties en beheersbaarheid.
Wat is Microsoft Fabric?
Microsoft Fabric is een relatief nieuw, alles-in-één dataplatform van Microsoft dat speciaal is ontworpen om data-analyse toegankelijker en krachtiger te maken. Het gaat verder dan traditionele datawarehouses door meerdere functies te combineren in één oplossing. Met Fabric krijg je een centraal datafundament genaamd OneLake – een cloud data lake waar alle data samenkomt. Bestaande Microsoft-diensten (zoals Power BI, Azure Data Factory, Synapse Analytics) worden hierin geïntegreerd met nieuwe functionaliteiten op één uniform platform.
Voor mkb-bedrijven betekent dit dat je niet meer afzonderlijke systemen voor ETL, dataopslag, analyse en BI hoeft te beheren. Fabric levert end-to-end mogelijkheden: van data-inname en -opslag tot geavanceerde analytics en rapportage in Power BI. Doordat alles naadloos samenwerkt, hoef je minder specialistische kennis in huis te hebben om toch een goede data-omgeving op te zetten. Microsoft Fabric draait volledig in de cloud (Software-as-a-Service), waardoor je geen servers of complexe infrastructuur zelf hoeft te onderhouden. Je kunt klein beginnen en later opschalen wanneer je meer data of zwaardere analyses wilt doen – ideaal voor een groeiende mkb-organisatie.
Voordelen van een dataplatform voor het mkb
Een modern dataplatform als Microsoft Fabric biedt talloze voordelen. Hieronder bespreken we de belangrijkste pluspunten, toegespitst op de mkb-praktijk:
Alle data op één plek, één waarheid: Met een dataplatform breng je gegevens uit diverse bronnen (zoals Excel-bestanden, ERP-systemen, CRM, databases, cloud-applicaties of API's) samen in één omgeving. Dit levert één geconsolideerd beeld van de werkelijkheid op. Iedereen kijkt naar dezelfde cijfers, wat de betrouwbaarheid van rapportages vergroot. Dankzij centralisatie ontstaat een enkele bron van waarheid voor alle data, wat het beheren en gebruiken ervan een stuk eenvoudiger maakt. Je voorkomt versnipperde informatie en weet zeker dat beslissingen worden genomen op basis van consistente, gevalideerde data.
Data-integratie voor rijkere inzichten: Door data uit meerdere bronnen te combineren via Fabric, kun je analyses doen die voorheen niet mogelijk waren. Denk aan het koppelen van verkoopdata uit je ERP aan klantcontactgegevens uit je CRM en websitestatistieken uit Google Analytics. Via het platform kun je deze uiteenlopende databronnen samenbrengen en relaties leggen. Zo ontdek je verbanden – bijvoorbeeld hoe marketingcampagnes het verkoopvolume beïnvloeden, of hoe klanttevredenheid samenhangt met interne procesdata – die verborgen zouden blijven als je elke bron afzonderlijk in Power BI zou bekijken. Data uit verschillende systemen wordt via Fabric overzichtelijk en bruikbaar gemaakt, zodat je altijd met geïntegreerde en kloppende cijfers werkt.
Betere prestaties en schaalbaarheid: Een dataplatform kan de prestaties van je BI-omgeving aanzienlijk verbeteren. Doordat data vooraf wordt opgeschoond, bewerkt en eventueel samengevat in het platform, hoeven Power BI-rapporten minder zware berekeningen op runtime uit te voeren. Veel berekeningen zijn als het ware al "voorgekookt" in het datawarehouse of de data lakehouse. Dit betekent snellere dashboards en minder vertraging, ook als de hoeveelheid data groeit. Bovendien ontlast je de bronsystemen (zoals je transactiedatabase of ERP) van zware query's, omdat de analyses op het platform draaien. Microsoft Fabric is ontworpen om mee te schalen met je datavolume; het platform kan automatisch op- en afschalen bij wisselende datavolumes en grotere datasets. Zo kan een mkb-bedrijf klein beginnen zonder hoge kosten, en gaandeweg uitbreiden naarmate de data(omgeving) en behoefte aan inzichten toenemen.
Historische data en trendanalyses: Een enorm voordeel van een tussenlaag is dat je data historisch kunt opslaan. In veel operationele systemen worden gegevens continu overschreven – je ziet alleen de actuele stand van zaken. Met een dataplatform kun je momentopnames (snapshots) van data maken en historische gegevens bijhouden. Hierdoor wordt tijdreeksanalyse mogelijk: je kunt trends over maanden en jaren inzichtelijk maken (bijvoorbeeld omzetgroei per kwartaal, voorraadniveaus door de tijd heen, veranderingen in klantgedrag). Sterker nog, het platform maakt het relatief eenvoudig om zogenaamde slowly changing dimensions en andere tijdsgebonden analyses toe te passen. Dit historisch besef is cruciaal voor voorspellende analyses. Met behulp van historische data kunnen AI-modellen immers toekomstige trends en patronen voorspellen – denk aan vraagprognoses, klantverloop voorspellen of financiële forecasting. Als je nu begint met het verzamelen en opslaan van alle relevante data, leg je de basis om in de toekomst dergelijke AI-gedreven inzichten te verkrijgen. Met andere woorden: vandaag je data op orde hebben, betekent morgen klaar zijn voor machine learning.
Toekomstbestendig door AI-integratie: Microsoft Fabric is ontwikkeld met het oog op de toekomst. Het platform heeft AI en machine learning functionaliteiten ingebouwd – zo kun je direct aan de slag met analyses en zelfs voorspellende modellen binnen de Fabric-omgeving. Doordat Fabric continu wordt doorontwikkeld, integreert het nieuwe opkomende technologieën naadloos. Dit zorgt ervoor dat mkb-bedrijven die nu op Fabric inzetten, ook klaar zijn voor de ontwikkelingen van morgen. Wanneer AI-toepassingen (zoals Microsoft's Copilot of andere AI-services) verder gemeengoed worden, kun je ze eenvoudig toepassen op de data die je al in Fabric verzameld hebt. Fabric voorziet in een schaalbare architectuur en regelmatige updates, zodat jouw datafundament meegroeit met nieuwe mogelijkheden. Zo blijft je bedrijf wendbaar en kan het nieuwe data-gedreven kansen grijpen, zonder telkens het wiel opnieuw te hoeven uitvinden.
Efficiëntie en minder handwerk: Een centraal dataplatform kan bovendien de efficiëntie verhogen. Processen voor data-inwinning, schoonmaak en combinatie kunnen worden geautomatiseerd in plaats van handmatig Excel-bestanden samenvoegen of allerlei losse exports te draaien. Dit bespaart tijd voor je medewerkers en vermindert de kans op fouten. Daarnaast kunnen gegevensmodellen en berekeningen die eenmaal in Fabric zijn ingericht, hergebruikt worden voor verschillende analyses en rapporten. Je hoeft niet voor elke nieuwe Power BI dashboard weer van nul te beginnen – je bouwt voort op de bestaande datalaag. Ook het beheer wordt eenvoudiger: in plaats van tientallen afzonderlijke koppelingen en Excelletjes, bewaak je één geïntegreerde dataomgeving. Dit alles maakt datagedreven werken laagdrempeliger en toegankelijker voor het mkb. Modern analytics platforms zoals Fabric democratiseren geavanceerde data-analyse, doordat er minder specialistische IT-ingrepen nodig zijn en business-analisten zelf met betrouwbare data kunnen werken.
Nadelen en aandachtspunten
Hoewel de voordelen groot zijn, is het ook belangrijk stil te staan bij de mogelijke nadelen of aandachtspunten van het gebruik van een dataplatform:
Initiële investering: Het opzetten van een goed dataplatform vergt een investering in tijd, geld en kennis. In vergelijking met ad-hoc koppelingen kost het bouwen van een datafundament vooraf meer inspanning. Er moeten data pipelines worden ontwikkeld en modellen opgezet. Voor kleine organisaties met zeer eenvoudige informatiebehoefte kan dit in eerste instantie aanvoelen als "te veel". Echter, deze investering betaalt zich terug in betere inzichten en minder herstelwerk achteraf.
Complexiteit van architectuur: Een extra laag (het dataplatform) betekent een complexere architectuur. Er komt een component bij tussen de bronsystemen en Power BI. Dit vraagt om beheersing: je moet zorgen dat de datastromen goed lopen, up-to-date blijven en dat de platformprestaties op peil zijn. Het vergt dus ook iets meer technische kennis om te onderhouden. In de praktijk betekent dit vaak dat er iemand met data engineering of BI-architectuur expertise betrokken moet zijn om het platform draaiende te houden. Voor mkb's zonder interne IT-afdeling is het aan te raden om een partner of externe specialist te betrekken voor deze taak.
Kosten: Afhankelijk van de gekozen oplossing en hoeveelheid data kunnen er licentiekosten of cloudkosten verbonden zijn aan een platform als Microsoft Fabric. Fabric werkt met een schaalbaar capaciteit-gebaseerd model, wat gunstig kan zijn, maar er is mogelijk een upgrade nodig ten opzichte van alleen een losse Power BI-licentie. Het is belangrijk om vooraf de kosten en baten in kaart te brengen. In onze blog Inzicht in de maandelijkse kosten van Microsoft Fabric: tips en voorbeeldscenario's geven we meer details over het prijsmodel en concrete kostenvoorbeelden voor mkb-scenario's. Het goede nieuws is dat Fabric toelaat om klein te beginnen (met relatief lage kosten) en pas meer te betalen naarmate je het intensiever gaat gebruiken – je groeit dus in kosten mee met je behoefte.
Aandacht voor real-time behoefte: Voor de meeste managementrapportages is een dataplatform perfect, maar als je echt real-time operationele sturingsinformatie nodig hebt (bijvoorbeeld per minuut updates van sensordata), moet je daarop ontwerpen. Traditioneel hadden datawarehouses moeite met realtime, maar moderne platforms zoals Fabric hebben ook mogelijkheden voor real-time analytics (zoals Fabric Event Streams en Real-Time Analytics). Toch is het goed te beseffen dat er altijd enige latentie is wanneer data eerst door een platform gaat. Bepaal dus welke gegevens echt realtime moeten zijn en welke met vertraging van bijvoorbeeld enkele uren of een dag nog prima bruikbaar zijn. Vaak kun je een hybride aanpak hanteren: kritieke realtime data direct monitoren, terwijl meeste analyses via het platform lopen.
Organisatorische adoptie: Het werken met een centrale databron vergt soms ook een cultuuromslag binnen de organisatie. Medewerkers moeten oude werkwijzen (zoals lokale Excel-lijsten) durven loslaten en vertrouwen op het nieuwe platform. Dit vraagt training, verandering van mindset en goed change management. De voordelen komen alleen tot hun recht als het platform ook daadwerkelijk dé bron van waarheid wordt die iedereen gebruikt. Gelukkig zien we dat zodra medewerkers de snelheid en betrouwbaarheid van een goed BI-dashboard ervaren, ze al snel overtuigd raken van het nut van het platform.
Kortom, de nadelen zijn overkomelijk en wegen in veel gevallen niet op tegen de voordelen, mits het platform goed wordt geïmplementeerd en beheerd. Voor mkb-bedrijven is het vooral belangrijk om gefaseerd te werk te gaan: begin met een haalbaar deelproject, boek een succes, en breid dan uit. Zo houd je de investering behapbaar en kun je interne draagvlak opbouwen.
Praktijkvoorbeelden voor het mkb
Hoe kan dit er in de praktijk uitzien? Enkele korte scenario's laten de meerwaarde van een dataplatform voor mkb zien:
Voorbeeld 1: Retailer combineert verkoop- en marketingdata: Stel, je runt een kleine retailketen. Je hebt verkoophistorie in je kassasysteem (POS) en online bestellingen via een webshopplatform. Daarnaast gebruik je een marketingtool of social media voor promoties. Door al deze data samen te brengen in Fabric, kun je in één dashboard zien hoe online campagnes de winkelverkopen beïnvloeden. Je legt verbanden tussen advertentiekosten en omzet, of tussen seizoensgebonden Facebook-acties en het aantal transacties in de winkels. Ook kun je historisch bekijken welke producten het goed doen per seizoen en daarop anticiperen met inkoop. Dit alles was veel lastiger als de gegevens verspreid bleven over losse Excel-exporten en systeemrapportages.
Voorbeeld 2: Productiebedrijf met IoT-data en ERP: Een maakbedrijf (mkb) heeft enerzijds een ERP-systeem voor voorraad en orders, en anderzijds machines op de werkvloer die sensordata genereren (IoT). Met een dataplatform kun je beide datastromen koppelen. Zo kun je productie-efficiëntie naast ordergegevens leggen: welke orders hadden afwijkingen en wat zeggen de sensormetingen over die productierun? Door historische data op te slaan, kun je eventueel machine learning toepassen om voorspellend onderhoud in te richten – je combineert historische sensordata met storingsregistraties om te voorspellen wanneer een machine waarschijnlijk onderhoud nodig heeft. Dit vermindert onverwachte stilstand. Power BI rapporten tonen de productieprestatie, terwijl het platform op de achtergrond alle data bijhoudt voor diepere analyses.
Voorbeeld 3: Dienstverlener met CRM en financiën: Een dienstverlenend mkb-bedrijf (bijv. een consultancy) kan Fabric inzetten om zowel urenregistratie en projectadministratie (uit bijvoorbeeld een ERP of boekhoudpakket) als klantgegevens uit een CRM en eventueel Excel-voorspellingsmodellen te combineren. Hiermee maak je één totaalbeeld per klant: hoeveel uur is er gewerkt, tegen welke omzet, wat is de klanttevredenheid (misschien uit een enquête-tool) en hoe verloopt de sales pipeline bij die klant. Door deze bronnen samen te brengen, kun je de rendementen per klant of project inzichtelijk maken en gericht actie ondernemen waar nodig. Ook hier geldt: directe koppelingen hadden dit beeld moeilijk kunnen geven, omdat data uit finance, CRM en externe bronnen niet makkelijk samenkomen zonder platform.
Bovenstaande voorbeelden illustreren dat, ongeacht de branche, het combineren van verschillende databronnen via een platform als Microsoft Fabric leidt tot rijkere inzichten en betere beslissingen. In elk scenario krijgt de ondernemer bruikbare informatie die voorheen verstopt zat in afzonderlijke silos.
Conclusie
Waar je als mkb-bedrijf wellicht eerst geneigd was om "even snel" Power BI direct op een paar bestanden of een database los te laten, is het de moeite waard om een stap terug te doen en te kijken naar de strategische meerwaarde van een dataplatform. Natuurlijk, direct koppelen is laagdrempelig en een prima start om inzicht te krijgen. Maar als je bedrijf groeit, of je wilt serieus datagedreven werken, dan biedt een tussenlaag zoals Microsoft Fabric een stevig fundament voor betrouwbare, schaalbare en toekomstbestendige data-analyse.
Met Microsoft Fabric heb je alle bouwstenen in huis: van dataverzameling tot opslag, van verwerking tot visualisatie – geïntegreerd in één oplossing. Dit betekent minder losse tools en minder gedoe, en meer focus op inzichten en actie. Je data wordt een waardevolle strategische asset in plaats van een bijproduct. Bovendien positioneer je jouw organisatie voor de toekomst: je legt nu de basis om straks AI en machine learning effectief in te zetten, doordat je de benodigde historische data en infrastructuur al klaar hebt liggen.
Al met al is de investering in een dataplatform een investering in de informatiehuishouding en innovatiekracht van je bedrijf. Het mkb kan dankzij platforms als Fabric profiteren van technologieën die voorheen voorbehouden leken aan grote enterprises – tegen behapbare kosten en complexiteit. Sta dus niet stil; overweeg hoe jouw organisatie meer uit data kan halen. Een modern dataplatform kan hierbij de sleutel zijn tot nieuwe inzichten, efficiëntere processen en een voorsprong op de concurrentie.
