Trage rapportages zijn een veelvoorkomend probleem binnen organisaties die werken met tools als Excel, Power BI of Looker Studio. In dit artikel leggen we uit waar die traagheid vandaan komt, waarom Excel je grootste bottleneck kan zijn, en hoe data modelleren jouw dashboards sneller, betrouwbaarder en beter maakt.
Trage dashboards: herkenbare frustratie
Je opent je Power BI-rapport en het duurt tientallen seconden (of minuten!) voordat de cijfers verschijnen. Er staan allerlei dubbele, moeilijk herleidbare gegevens in zoals subtotalen uit de excel. Of je werkt met een Excel-bestand van 100 MB dat steeds vastloopt als je een draaitabel aanpast.
Herkenbaar? Je bent niet de enige. Veel organisaties lopen tegen de grenzen aan van hun huidige rapportage aanpak. Maar waar gaat het dan mis?
De oorzaken van trage rapportages:
1. Geen ster model of sterschema model gebruiken
Een van de grootste fouten is het ontbreken van een goed dimensioneel datamodel. Veel rapporten worden direct gebouwd op ruwe exports of tabellen uit bronsystemen, zonder structuur of gedefinieerde relaties. Hierdoor worden berekeningen in een voor Power BI onlogische volgorde uitgevoerd, wat zorgt voor lange laadtijden.
De analyse motor van Power BI werkt het beste als de gebeurtenissen zoals een verkoop in een tabel staan en alle informatie over bijvoorbeeld de klant of de vestiging in andere tabellen en er een relatie ligt tussen de tabellen. Een relatie is bijvoorbeeld een klantnummer dat voorkomt in de verkoop en in de klantdimensie. Zo kan Power BI zorgen dat bij gebruik van een filter eerst het filter wordt toegepast. Op die kleinere set gegevens wordt de berekening en weergave van het rapport gemaakt.
Gevolgen:
- Trage dashboards
- Inconsistente KPI’s
- Foutgevoelige berekeningen
- Slechte gebruikerservaring
2. Excel als rapportagetool gebruiken
Excel is geen data platform. Toch wordt het vaak ingezet als centrale plek voor data-analyse omdat tal van systemen exporteren naar excel of csv. Excel. Die excel of een andere platte export verwerken kan lastig zijn:
- De export staat vol met overbodige data, een dump van alles en nogwat
- Meerdere tabbladen met formules met harde waardes in de formule
- Dubbele gegevens, handmatig gekopieerde tabbladen
- Geen centrale definities van cijfers zoals valuta’s of percentages
- Ruwe data en berekende waarden staan soms naast elkaar
Excel is handig voor snelle analyses, maar absoluut ongeschikt als fundament voor betrouwbare en schaalbare rapportages. Je verliest overzicht, snelheid en controle. Bovendien verandert de excel soms waardoor je niet over dezelfde gegevens beschikt.
3. Slecht gestructureerde data
Zonder data voorbereiding of data transformatie werk je met grote, rommelige datasets waarin elke filter of berekening extra tijd kost. Vooral als je werkt met miljoenen rijen aan brondata zonder aggregatie of compressie.
Aandachtspunten: Databricks vereist aanzienlijke kennis voor de opzet en het onderhoud, en de kosten kunnen snel oplopen. Daarnaast is orchestratie via andere applicaties soms noodzakelijk. Databricks vraagt wat meer technische expertise dan andere platformen.
Ideale organisatieprofiel: Databricks is erg geschikt voor middelgrote en grotere organisaties met meerdere teams, verschillende disciplines en een sterke focus op grote datasets en machine learning/ AI.
De oplossing: rapportages versnellen met data modelleren
Wil je écht snelle dashboards bouwen en betrouwbare inzichten delen? Dan is data modelleren in een zogenaamd dimensioneel- of stermodel essentieel. Hiermee kunnen we zorgen dat het rapport aansluit bij de gebruiker en Power BI techologie.
Wat is een stermodel?
Een stermodel is een logische structuur van tabellen en relaties die ervoor zorgt dat je rapportages:
- Duidelijk gestructureerd zijn, makkelijker voor de gebruiker.
- Minimale overbodige gegevens en dubbelingen
- Goed werken met de rekenkracht in Power BI
Waarom data modelleren werkt
- Herbruikbare data: één bron, meerdere inzichten.
- Consistente KPI’s: iedereen rekent met dezelfde definities.
- Schaalbare rapportages: geen herhalend handwerk meer.
Hoe ziet een goed datamodel eruit?
Wat is het dimensionele stermodel:
- Eén centrale feitentabel (bijv. verkopen)
- Meerdere dimensietabellen (bijv. klant, product, tijd)
- Relaties zijn helder en efficiënt
- Berekende waarde staan op de juiste plek en zijn herleidbaar naar de ruwe data
Deze structuur wordt ondersteund in Power BI, SQL, dbt, en moderne data platformen zoals Azure Fabric en Databricks .
Zo begin je met beter datamodel bouwen
Wil je jouw rapportages versnellen en betrouwbaarder maken? Volg dan deze stappen:
- Weet welke vragen het rapport moet beantwoorden. Zodat overbodige data niet geladen hoeft te worden.
- Inventariseer je belangrijkste gebeurtenissen zoals een verkoop (feiten) en attributen ofwel dimensies. Een dimensie zegt iets over de gebeurtenis zoals klant, product, tijd).
- Breng relaties tussen deze entiteiten in kaart.
- Controleer het detailniveau ofwel granulariteit. Voor een maandrapportage is data over verkopen per minuut wellicht niet nodig.
- Implementeer het model in Power BI, transformeer en schoon de data met PowerQuery in Power BI of gebruik een dataplatform als Azure Fabric of Databricks om de data voor te bewerken.
- Test en valideer: kloppen de KPI’s, zijn de laadtijden beter?
KVL helpt je rapportages versnellen
Bij KVL helpen we organisaties om te transformeren van ‘Excelchaos’ naar snel ladende, betrouwbare dashboards. Dat doen we met:
- Praktische trainingen in data modelleren en datawarehouse fundamentals
- Analyse van jouw rapportage problemen
- Ontwerp van efficiënte datamodellen
- Ondersteuning bij migratie van Excel naar Power BI of een data platform
Gratis intake of training volgen?
Wil jij af van trage rapportages, onbetrouwbare cijfers of Excel-ellende? Plan een gratis intake of schrijf je in voor onze training Data Modelleren.
