Veel beslissers zijn zich niet bewust van de mogelijkheden van het Microsoft Power Platform, en dat is een gemiste kans. Dit platform biedt namelijk talloze praktische toepassingen om processen te optimaliseren en digitaliseren.

Het goede nieuws? De kans is groot dat je het al in huis hebt!

Maar benut je het Power Platform optimaal? Zonder een duidelijke aanpak blijft het vaak bij ongestructureerde inzet van losse onderdelen. Ben je benieuwd hoe jouw organisatie meer waarde kan halen uit technologie die je al bezit? In deze masterclass laten we het je zien.

Bekijk drie Power Platform praktijkvoorbeelden

In deze online sessie laten we zien hoe verschillende applicaties binnen en het buiten Microsoft Power Platform samenwerken om bedrijfsprocessen slimmer en efficiënter te maken. Geen theorie, maar een kijkje onder de motorkap van drie waardevolle implementaties:

• Order2Cash – Van factuur tot betaling zonder gedoe. Automatiseer facturatie, betalingsherinneringen en cashflow-analyse met Power Automate, Power BI en Power Apps. Minder fouten, snellere betalingen.
• OnboardingApp – Geef nieuwe medewerkers een vliegende start. Automatiseer het proces van systeemtoegang, apparatuuraanvragen en training met slimme workflows en data-inzichten.
• Customer Order Portal – Minder e-mails, meer overzicht. Laat klanten zelf bestellingen en orderstatussen inzien, direct gekoppeld aan je backend-systemen. Efficiënter voor hen, tijdbesparend voor jou.

Daarnaast ontdek je hoe Copilot AI-gestuurde automatisering toevoegt aan je processen. Copilot helpt je om data slimmer te benutten, processen te versnellen en workflows proactief te verbeteren – zonder extra complexiteit.

En na dit webinar?

Dat hangt er natuurlijk vanaf waar jouw organisatie nu staat. Hier zijn drie routes die we vaak terugzien bij onze klanten:

1. Niks doen – en blijven aanrommelen in e-mails en Excel.

Klinkt flauw, maar het is wat veel teams uiteindelijk (onbedoeld) doen. Alles blijft zoals het was, met handmatige processen, foutgevoelige taken en verloren tijd.

2. Zelf aan de slag met een pilot.

Je hebt de ideeën, nu de actie. Start klein met één proces dat écht pijn doet—denk aan onboarding, orderafhandeling of rapportage. Bouw met Power Automate of Power Apps je eigen oplossing, en leer onderweg.
👉 Tip: zoek iemand in je team die al handig is met Power BI of SharePoint—die is vaak sneller up-and-running dan je denkt.

3. Samen je kansen in kaart brengen.

We helpen je graag om samen te bepalen:
📌 Waar zit de meeste winst?
⚙️ Welke processen kun je slim automatiseren met wat je al hebt?
💡 Hoe zorg je dat gebruikers het ook echt gaan gebruiken?

👉 Plan hier een vrijblijvende verkenning – dan kijken we wat voor jullie werkt.

Je kent het wel. Je opent een Excelbestand, ziet een bak aan verkoopcijfers en denkt: “Waar begin ik?” Wat als je in plaats van filteren, klikken en grafieken bouwen gewoon een knop kon indrukken? En dat er dan direct een helder overzicht voor je ligt, inclusief inzichten én slides voor je volgende meeting? Goed nieuws: dat kan. Dankzij AI-agents. En ze zijn niet futuristisch. Ze zijn er al.

Data gebruiken, niet verdrinken

Er wordt al jaren gepraat over datagedreven werken, maar de praktijk blijft achter. Volgens 360Suite gebruikt slechts 26% van de medewerkers hun BI-tools effectief. Niet omdat ze niet willen, maar omdat het vaak ingewikkeld blijft. Rapporten maken kost tijd. Inzichten verzamelen vergt kennis. En beslissingen blijven daardoor langer liggen dan nodig.

Een AI-agent helpt je precies daar. Het maakt data bruikbaar, begrijpelijk en direct toepasbaar. In seconden.

Wat is een AI-agent precies?

Geen robot. Geen chatbot. Gewoon een slimme digitale collega die je helpt je data te begrijpen. Zebra BI is daar een goed voorbeeld van. Je uploadt je dataset en krijgt in no-time een visueel overzicht met heldere conclusies. De tool ziet trends, geeft suggesties en bouwt je presentatie meteen mee.

Microsoft Fabric Data Agent gaat nog een stap verder. Die monitort je data in real-time. Zie het als een collega die je direct waarschuwt als er iets opvalt, bijvoorbeeld een plotselinge omzetdaling. Inclusief context én aanbeveling. Zo ben je niet meer afhankelijk van de maandelijkse rapportage. Je kunt meteen bijsturen.

En het mooiste? Je kunt met deze tools praten alsof je tegen een collega praat. Je typt gewoon: “Waarom is de marge in regio Zuid gedaald?” en je krijgt antwoord. In begrijpelijke taal.

Wat betekent dit voor dataprofessionals?

AI neemt je werk niet over. Het maakt je werk beter. Je hoeft minder dashboards te bouwen en kunt meer tijd besteden aan wat ertoe doet: collega’s helpen om slimme beslissingen te nemen. Je rol verschuift van bouwer naar begeleider. Van maker naar coach.

Jij zorgt dat de data klopt. Jij helpt bij het stellen van de juiste vragen. En jij maakt het verschil tussen alleen maar rapporteren en daadwerkelijk verbeteren.

Wat betekent dit voor je organisatie?

AI-agents hebben impact. Minder druk op schaarse specialisten. Meer snelheid in besluitvorming. En vooral: een organisatie die wendbaarder wordt. Want als data sneller bij de juiste mensen komt, kunnen zij sneller handelen. Zo simpel is het.

Volgens Accenture verliezen medewerkers gemiddeld vijf werkdagen per jaar door gebrekkige datavaardigheden. Dat is een volle werkweek per persoon. Zonde van de tijd én het geld.

En volgens G2 is het gebruik van BI-oplossingen sinds de pandemie met 49% gestegen. De behoefte is duidelijk. De tools zijn er. Nu nog slim gebruikmaken van wat mogelijk is.

De toekomst is nu

AI-agents veranderen hoe we werken. Ze maken data toegankelijk. Ze helpen je sneller beslissen. En ze zorgen voor betere gesprekken, betere keuzes en betere resultaten. En je hoeft niet te wachten tot je “er klaar voor bent”. Je kunt vandaag beginnen.

Bekijk zelf hoe dicht bij deze toekomst al is. In onderstaande video laat de CEO van Zebra BI zien hoe het werkt, gewoon live en zonder poespas.

Waarom is een Single Source of Truth cruciaal?

Bedrijven bestaan uit mensen, processen en systemen. Deze drie componenten zorgen ervoor dat de organisatie functioneert. Data wordt dagelijks in systemen vastgelegd, maar vaak blijft deze verspreid over verschillende afdelingen en tools.

De gevolgen van gefragmenteerde data

🚨 Inconsistente rapportages – Verschillende afdelingen hanteren verschillende cijfers.
⏳ Handmatig werk – Veel tijd gaat verloren aan het verzamelen, combineren en controleren van data.
🔎 Beperkte inzichten – Data wordt niet optimaal benut voor strategische beslissingen.

Een Single Source of Truth voorkomt deze problemen en zorgt ervoor dat iedereen werkt met één versie van de waarheid.

Hoe krijg je data uit je operationele systemen naar een centraal platform?

Om data uit verschillende systemen te halen en bruikbaar te maken voor analyses, is een proces nodig dat bestaat uit drie stappen:

1. Ingestie (Extract & Load) – Data wordt uit de bronsystemen gehaald en centraal opgeslagen.
2. Transformatie (Transform) – Data wordt schoongemaakt, gecombineerd en verrijkt met business logic.
3. Distributie (Serve) – Data wordt klaargemaakt voor gebruik in rapportages, dashboards en analyses.

Dit proces wordt beheerd door data-engineering en vormt de basis van een SSOT.

Hoe volwassen is jouw organisatie op het gebied van data?

Niet elk bedrijf is op hetzelfde niveau als het gaat om datagedreven werken. Er zijn drie hoofdfases:

Niveau 1 – Basis (Startfase)

Data wordt vooral handmatig beheerd, vaak in Excel.
Er is weinig tot geen automatisering.
De focus ligt op het verzamelen van data, maar nog niet op analyse of optimalisatie.
Uitdaging: Hoe krijg je grip op data zonder complexiteit?
Oplossing: Beginnen met een eenvoudige database of een no-code oplossing zoals TimeXtender.

Niveau 2 – Groei (Schaalfase)

De organisatie heeft meerdere databronnen en een eerste data-architectuur.
Er wordt gewerkt met dashboards en automatische rapportages.
De uitdaging is data-integratie en -beheer: hoe zorg je dat systemen en databronnen goed samenwerken?
Uitdaging: Hoe maak je data toegankelijk en bruikbaar voor de hele organisatie?
Oplossing: Best-of-Breed aanpak met tools zoals Snowflake voor opslag en dbt voor transformatie.

Niveau 3 – Geavanceerd (Innovatiefase)

Data wordt actief ingezet om voorspellende analyses te doen.
Machine learning en AI worden gebruikt om bedrijfsprocessen te optimaliseren.
Er wordt gewerkt met een Lakehouse-architectuur en real-time data-verwerking.
Uitdaging: Hoe zet je data in als concurrentievoordeel?
Oplossing: Een pro-code aanpak met platforms zoals Databricks en Microsoft Fabric voor maximale flexibiliteit en schaalbaarheid.

💡 De vraag is: waar staat jouw organisatie nu en wat is de volgende stap?

Technologiekeuzes: Hoe kies je de juiste data-architectuur?

De keuze voor een data-architectuur hangt af van de hoeveelheid data, de technische expertise en de bestaande IT-infrastructuur.

Optie 1: All-in-One Platform (bijvoorbeeld TimeXtender)

Snelle implementatie zonder diepgaande technische kennis.
Geschikt voor bedrijven die snel aan de slag willen zonder een groot data engineering-team.
⚠️ Minder flexibiliteit en vendor lock-in.

Optie 2: Best-of-Breed Architectuur

Maximale flexibiliteit met de beste tools per onderdeel.
Combineert verschillende tools zoals Airbyte, Azure Data Factory en Snowflake.
⚠️ Vereist meer technische expertise en onderhoud.

Optie 3: Lakehouse Architectuur

Geschikt voor bedrijven met grote hoeveelheden data en geavanceerde analytics.
Data wordt opgeslagen in een data lake, wat goedkoper is voor grote datasets.
⚠️ Vereist een team met Python– en SQL-kennis.

No-Code, Low-Code & Pro-Code: Hoeveel controle heb je nodig?

Een van de belangrijkste keuzes bij data-engineering is hoeveel controle en technische expertise je nodig hebt.

No-Code: Snel beginnen zonder technische kennis
Geschikt voor bedrijven zonder data-engineers.
Tools zoals TimeXtender en Airbyte maken data-integratie eenvoudig.

Low-Code: De balans tussen gebruiksgemak en maatwerk
Geschikt voor bedrijven met enige data-expertise.
Tools zoals Azure Data Factory, dbt en Dagster bieden veel mogelijkheden zonder volledige programmeerkennis.

Pro-Code: Maximale controle voor technische teams
Voor organisaties met een sterk data-engineering team.
Platforms zoals Databricks, Snowflake en Microsoft Fabric bieden de meeste flexibiliteit en schaalbaarheid.

Wat levert een Single Source of Truth op?

• Sneller en beter beslissen – Iedereen werkt met dezelfde betrouwbare data.
• Handmatige processen automatiseren – Minder fouten, meer efficiëntie.
• Meer waarde uit data halen – Voorspellingen maken en strategisch sturen.
• Een schaalbare data-oplossing bouwen – Groeit mee met de organisatie.

Door de juiste architectuur en technologiekeuzes te maken, kan elke organisatie de stap zetten naar een SSOT.

Conclusie: Hoe maak je de juiste keuze?

De ideale data-architectuur hangt af van:
🔹 De hoeveelheid data – Werk je met enkele gigabytes of petabytes?
🔹 De technische kennis binnen je organisatie – Is er een team van data engineers of zijn er vooral business users?
🔹 De bestaande IT-infrastructuur – Werk je al met Microsoft Azure, Google Cloud of AWS?
🔹 De mate van flexibiliteit die je nodig hebt – Wil je een snelle oplossing of maximale controle?

Er is geen one-size-fits-all oplossing, maar door de juiste vragen te stellen kun je een data-strategie kiezen die aansluit bij je bedrijfsdoelen.

Volgende stappen: Wat kun je nu doen?

1. Doe de Data Maturity Scan om uit te vinden waar jouw organisatie staat op de volwassenheidsladder via deze link.
2. Neem contact op met Alexander Mik om verder te praten over een oplossing die werkt voor jouw organisatie.