Workshop: Power BI

CNS heeft het afgelopen jaar diverse workshops georganiseerd voor corporaties. Deelnemers konden kennismaken met de mogelijkheden van Power BI. Binnen de workshop worden de nieuwste ontwikkelingen die Power BI heeft doorgemaakt meegenomen. Ook voor gebruikers met enige ervaring is voldoende uitdaging in deze praktische workshop.

Gedurende de zomerperiode vinden er geen workshops plaats, maar kunt u zich wel inschrijven voor deelname in september. Inschrijven

CNS biedt deze workshop ook aan als Incompany workshop. Voor meer informatie kunt u contact opnemen met ilse.van.der.steen@cns.nl / 06-24863383

Stadgenoot kiest voor DQ Monitor CNS

Na Woonstad Rotterdam kiest ook Stadgenoot voor data op orde met DQ Monitor. Gestart wordt met een nulmeting voor inzicht in de actuele datakwaliteit op het gebied van woningwaardering en vastgoedkenmerken. Met de uitkomsten hiervan kunnen heel gerichte verbeteringen worden aangebracht. Vervolgens vindt er een structurele monitoring plaats om de data op orde te houden.
Stadgenoot krijgt ook de mogelijkheid om binnen DQ Monitor eigen controles uit te gaan voeren. Dit biedt een corporatie ook ondersteuning in heel specifieke eigen data kwaliteits issues.

BI en de AVG

Op 25 mei 2018 worden de nieuwe Europese privacyregels van kracht. Hoewel CNS in haar producten geen nieuwe persoonsgegevens vastlegt, heeft deze wetgeving wel consequenties voor het gebruik van het datawarehouse. Het is uiteraard niet de bedoeling dat de gegevens die binnen de operationele systemen keurig beveiligd zijn, voor iedereen vrijelijk te benaderen zijn via het datawarehouse.

In de praktijk komen wij twee verschillende doeleinden tegen voor het gebruik van persoonsgegevens binnen onze BI-oplossing. Ten eerste worden de gegevens in onze BI-oplossing gebruikt om resultaten van de organisatie te analyseren. Binnen deze analyses wordt vaak gedetailleerde informatie opgevraagd om de data te controleren of om deze te exporteren naar Excel voor bijvoorbeeld what-if-analysis. Voor dit doeleinde is het niet noodzakelijk om de betrokken personen te identificeren. Wij raden voor dit type aan om de gegevens zo veel mogelijk te anonimiseren. In dat geval is de data niet meer te koppelen aan individuele personen en wordt daarom niet meer als persoonsgegevens beschouwd.

Het tweede type gebruik is het maken van (actie-)lijsten die in het bronsysteem niet of heel moeilijk te realiseren zijn. In dit geval is het wel noodzakelijk om de individuele personen te kunnen identificeren. Voor dit type gebruik is het zaak om de juiste autorisatie aan te brengen zodat het risico op oneigenlijk gebruik zo laag mogelijk is.

CNS heeft een white paper beschikbaar waarin uitgebreid wordt beschreven wat de gevolgen zijn van de AVG voor rapportage en analyse binnen woningcorporaties. Ook gaan we dieper in op de richtlijnen voor het inrichten van uw BI-omgeving conform de AVG. U kunt dit white paper hier downloaden.

Er zal een balans moeten worden gevonden om aan de AVG te voldoen zonder daarbij een onwerkbare situatie te creëren. Daarvoor is een risicoanalyse nodig van waaruit een stappenplan kan worden afgeleid om naar de nieuwe situatie toe te groeien. Om u daarbij te helpen biedt CNS de AVG Scan aan. Het resultaat van de AVG Scan is overzicht van de persoonsgegevens die aanwezig zijn in uw datawarehouse en adviezen over de te volgen stappen om aan de AVG te voldoen. Klik hier om meer te weten te komen over de AVG Scan.

Marcel Zondervan geeft visie op datakwaliteit


Tijdens de CorporatieGids LIVE kennisdag heeft Marcel Zondervan, manager digitale innovatie en transformatie bij Woonstad Rotterdam, deelnemers van de CNS kennissessie meegenomen in zijn visie op datakwaliteit. Aan de hand van voorbeelden uit de dagelijkse processen binnen woningcorporaties en innovatieve projecten met Big Data werd het belang van data op orde duidelijk. Mythes, veelgehoorde bezwaren en ervaringen van deelnemers rondom datakwaliteit werden uitgewisseld.

Naast bewustzijn binnen de organisatie biedt monitoring ondersteuning bij de kwaliteit van data. Een goed startpunt daarbij is een nulmeting om een objectief beeld te krijgen van de actuele datakwaliteit.

Benieuwd naar uw eigen datakwaliteit? Neem dan contact met ons op voor meer informatie over de nulmeting op het gebied van woningwaardering en vastgoedkenmerken.

Woonstad neemt CNS dViZie in gebruikt voor de aanlevering van dVi

Na een uitgebreid testtraject heeft Woonstad Rotterdam besloten om dViZie van CNS in te zetten voor de aanlevering van de dVi naar CorpoData. Woonstad heeft ruim 54.000 verhuureenheden en 6.000 verkochte eenheden met een onderhoudsverplichting door heel Rotterdam. Het aanleveren van alle data, inclusief de juiste tellingen is voor een corporatie met de grootte van Woonstad Rotterdam een flinke klus.

Tot nu toe stelde Woonstad hoofdstuk 2 van de dVi via meerdere exports naar Excel samen. Hieruit werden de verschillende tabellen berekend waarbij ook de cijfers van het voorgaande jaar werden meegenomen.

“Met de vele handmatige handelingen die we moeten doen om de data te verzamelen en te bewerken, ben ik heel wat tijd kwijt met het samenstellen van de dVi”, zegt Irene de Boer, medewerker business reporting bij Woonstad. “En bij een corporatie met de grootte van Woonstad Rotterdam is het onvermijdelijk dat je datavervuiling tegen komt. Daardoor gaat veel tijd verloren om data te controleren en vervolgens aan te passen.

Ook het uitzoeken van de nieuwe kenmerken die elk jaar weer worden uitgevraagd levert hoofdbrekens op. “Het komt voor dat ik alle berekeningen en aanpassingen heb gedaan, om er vervolgens achter te komen dat je nog een nieuw kenmerk over het hoofd hebt gezien.”, aldus Irene.

Met dViZie is het totale eenhedenbestand snel over te halen om vervolgens eventuele handmatige wijzigingen door te voeren. Deze wijzigingen worden goed gedocumenteerd zodat altijd terug is te vinden hoe de data tot stand is gekomen.
“Niet alleen wordt de kwaliteit van de data die we aanleveren verbeterd.”, stelt Irene, “We hebben ook meer grip op de data in de bronsystemen. En we kunnen de gegevens uit dViZie ook gebruiken voor de jaarrekening, onder andere bij het berekenen van de bedrijfswaarden.”

Woonstad heeft gemerkt dat het overgaan op een andere manier van werken wel even tijd kost om aan te wennen. Daarnaast was een goede controle nodig om de aansluiting met het bronsysteem tot in detail te regelen. Maar na deze eerste investering verwacht Woonstad veel tijdwinst in de komende jaren.

“Naast een efficiënter proces om de data te verzamelen en te bewerken, zien we veel winst in de automatische vertaalslag van al die gegevens naar het rapport.”, besluit Irene, “CNS zorgt er voor dat de nieuwe eisen die we elk jaar tegen komen al in het rapport zijn verwerkt, dus met een druk op de knop kunnen we straks de rapporten genereren.”

Verantwoording met een druk op de knop

Het opleveren van dVi kan een flinke uitdaging zijn. Niet alle gegevens zijn beschikbaar in de vorm zoals CorpoData die vereist. Daarnaast verandert en vermeerdert de uitvraag jaarlijks en is de term zelfrijzend bakmeel synoniem geworden voor de jaarlijkse verantwoording. Gelukkig gaat dit in de komende 5 jaar stapsgewijs verbeteren door de inwerkingtreding van het convenant “Verbeteren informatievoorziening”, wat een flinke administratieve lastenvermindering voor woningcorporaties tot gevolg moet hebben. Echter de aanlevering voor de dVi 2017 moet nog gewoon op de oude manier gedaan worden met een flinke dosis aan informatie. De aanlevering moet voor 1 juli zijn afgerond.

Kneden, masseren en sprokkelen van data

De dVi vereist dat er specifieke vastgoedindelingen worden aangeleverd. Het primaire systeem kan anders ingericht zijn, omdat er voor interne sturing andere indelingen worden verondersteld of omdat VERA of de marktwaardebepaling specifieke indelingen voorschrijft die hiervan afwijken. Denk hierbij aan de dVi woning-categorieën, de indeling volgens marktwaardebepaling, VERA eenheidsoorten en detailsoorten welke alle verschillend zijn. Daarnaast kan het zijn dat er op een hoger niveau wordt geadministreerd en dat de dVi een gedetailleerdere presentatie van de cijfers wenst. Dit zijn een aantal voorbeelden waardoor woningcorporaties allerhande data eerst moeten verzamelen, anders moeten structureren en wellicht vanuit meerdere bronnen de gevraagde informatie bij elkaar moeten sprokkelen. Dit vergt een enorme inspanning die ook nog foutgevoelig is. Het bij elkaar sprokkelen en bewerken van data maakt het moeilijk om de uiteindelijk opgeleverde informatie te herleiden tot de bron.

De oplossing: dViZie

CNS levert sinds een aantal jaren een tool, dViZie, die geautomatiseerd gegevens inleest en deze presenteert in de dVi-opmaak. De woningcorporatie hoeft zich slechts te richten op validatie van de gegevens en niet meer op het verzamelen en structureren van de data. Tevens is het mogelijk om de ingelezen data te bewerken, te verwijderen of toevoegingen te doen aan de set. Dat laatste indien de data in de bron anders is ingedeeld of wanneer er informatie mist voor de dVi-aanlevering. Al deze bewerkingen worden uiteraard gelogd, zodat er altijd de mogelijkheid is om data te kunnen herleiden tot de brongegevens. Dit scheelt heel veel tijd en ook veel fouten. Het volgende dVi-jaar kan er worden verdergegaan met de eindstand van de vorige aanlevering.

Testen bij CorpoData 

Om optimaal voorbereid te zijn op onze 2018 release testen we samen met CorpoData de portal waarmee de woningcorporaties hun 2017 dVi-cijfers moeten aanleveren. Onze rapportages vanuit de tool tonen met 1 druk op de knop het geselecteerde hoofdstuk in het CorpoData-formaat.

De nabije toekomst

Het convenant gaat een administratieve lastenverlaging genereren voor de sector door enerzijds een system-tot-system-aanlevering mogelijk te maken en anderzijds de opgevraagde dVi-informatie te verminderen. Toekomstige aanpassingen in dVi-uitvraag worden uiteraard doorgevoerd in onze tool en daarnaast zullen we vanuit dViZie een system-to-system-aanlevering mogelijk maken. Tenslotte helpen wij als CNS om VERA te valideren en completer te maken door zitting te nemen in de VERA dVi/dPi werkgroep. Binnen deze groep zullen we ook adviezen aandragen om de CorpoData-uitvraag meer in lijn te brengen met de bestaande standaarden zoals VERA. In het convenant wordt immers gesproken over de toetsing van nut en noodzaak van de uitvraag. Deze adviezen sluiten daarbij goed.

RGS en uitbreiding tooling

De invoering van het referentie grootboek schema (RGS) biedt voor CNS een mooie kans om het financiële hoofdstuk (H3) van de dVi op te nemen voor de 2019-aanlevering. Het RGS maakt het mogelijk om het eigen grootboek te koppelen aan universele RGS-codes. Deze RGS-codes corresponderen met SBR-codes die gebruikt worden voor de toekomstige system-to-system-aanlevering. Door onze tooling uit te breiden met dVi hoofdstuk 3, ondersteunen en ontzorgen we corporaties voor hun jaarlijkse verantwoording, letterlijk met een druk op de knop!

 

Interesse om uw 2017 dVi aanlevering aanzienlijk te vereenvoudigen? Neem dan contact op met sales@cns.nl of bel 088 388 00 05

 

#woningcorporaties #convenantverbetereninformatievoorziening #RGS #dVi #dPI #dViZIE #CNS International #Aedes #VERA #CorpoData #datawarehouse #verantwoording #informatievoorziening #ILT #autoriteit wonen #businessintelligence

Datakwaliteit – geen issue meer in 2018!?

Datakwaliteit geen issue meer in 2018!?

In mijn vorige blog “De noodzaak van datakwaliteit” heb ik beschreven waarom datakwaliteit belangrijk is voor woningcorporaties. Het principe van “garbage in is garbage out” manifesteert zich op diverse (primaire) processen. Enkele genoemde voorbeelden waren: foutieve WWS-puntentelling door verkeerde vastlegging of ontbrekende vastgoedkenmerken, hierdoor is de berekende huur niet correct met als gevolg dat er een te hoge of te lage marktwaarde in verhuurde staat wordt berekend. Of allerlei operationele zaken die een verkeerde afhandeling tot gevolg kunnen hebben, zoals verkeerd onderhoud of problemen bij toewijzingen. Tenslotte moet er op diverse vastgoedkenmerken verantwoord worden en hebben data-issues hier ook zeker impact op. Dit is extra zuur, omdat er enorm veel tijd zit in het aanleveren van verantwoordingsinformatie.

 Bovenstaande voorbeelden geven zeker geen compleet beeld. Mijn punt is dat vrijwel elk proces en elke vorm van rapportage last heeft van datakwaliteit-issues. Een goede datakwaliteit zal uiteindelijk resulteren in een hogere klanttevredenheid omdat er minder fouten worden gemaakt in de communicatie naar de huurder en in minder tijd (en kosten) voor het afhandelen van klachten en fouten. In deze blog wil ik naar voren brengen hoe we in dit nieuwe jaar de corporatiesector gaan helpen om dit probleem terug te brengen tot een acceptabel en beheersbaar niveau.

 

Onderbuikgevoel

Binnen woningcorporaties leeft vaak het gevoel dat er data-issues zijn, maar hoeveel en waar ze precies zitten is niet altijd bekend. Dit onderbuikgevoel is voldoende reden om over de datakwaliteit te mopperen, zeker wanneer iemand binnen zijn of haar functie afhankelijk is van goede data maar de data zelf niet invoert. Soms wordt een project opgezet om (vaak handmatig) enkele datakwaliteitschecks te doen. Afhankelijk van welke checks worden gedaan, geeft dit een eerste beeld van de datakwaliteit binnen de organisatie. Vervolgens is het zaak om verbeteringen aan te brengen en de data goed te houden. Zo’n eenmalige verbeterronde komen we nog weleens tegen, maar na deze ronde houdt het vaak op. Na verloop van tijd zien we de datakwaliteit weer richting het oude niveau zakken.

 

Nulmeting

Het meten van de datakwaliteit kan echter ook geautomatiseerd. Naast aanwezigheidscontroles (is het veld ingevuld?) en inhoudelijke controles (zou deze waarde kunnen kloppen?) zouden er ook setcontroles moeten worden gedaan. Overeenkomstige type VHE’s binnen complexen worden dan met elkaar vergeleken; bij een ingestelde afwijking volgt een signalering. Bijvoorbeeld als niet alle tussenwoningen van een complex hetzelfde bouwjaar hebben of dat er een afwijkende WOZ-waarde van meer dan 5% af van het gemiddelde is. Het meten van de datakwaliteit op dit moment, de nulmeting, dient een compleet beeld en beoordeling te geven van alle belangrijke datavelden en zouden bovenstaande 3 soorten controles moeten bevatten.

 

Gerichte verbeteringen

In een ideale situatie worden de gecontroleerde velden toegewezen aan data-eigenaren die vervolgens met een plan van aanpak komen voor verbetering. Niet elke corporatie heeft de mogelijkheid om mensen hierop te zetten. Het gaat namelijk niet om een eenmalige verbetering, maar een structurele en dus blijvende verbetering van de datakwaliteit. Het is een ongoing project. De nulmeting moet het voor de corporatie mogelijk maken om zeer gericht en efficiënt verbeteringen door te voeren. De corporatie moet daarbij zelf het tempo kunnen bepalen. Zeker bij signaleringen waarbij een medewerker kenmerken in de woning fysiek moet controleren (zoals m2 of lengte aanrechtblad) is het niet realistisch om de gehele portefeuille binnen een jaar uit te voeren. In zo’n geval kan er worden gekozen om bij natuurlijke mutatie alle signaleringen uit de controles na te gaan of, wanneer een reparatie is ingepland, meteen de betreffende kenmerken na te lopen. Stapje voor stapje wordt de datakwaliteit verbeterd.

 

Plan-Do-Check-Act (PDCA)     

Naast de nulmeting en gerichte verbetering is het belangrijk om de voortgang te monitoren. Als er opnieuw fouten worden gemaakt, dan moet er op tijd worden bijgestuurd. De datakwaliteits-tooling moet eenvoudig inpasbaar zijn in een PDCA-cyclus. Monitoring is cruciaal om naar verloop van tijd niet weer af te zakken naar het oude niveau. Daarnaast is er vanuit de accountancybranche steeds meer interesse in dit onderwerp. Het pleit voor een woningcorporatie als deze kan laten zien hoe het met de datakwaliteit is gesteld, hoeveel deze reeds is verbeterd en dat de organisatie “in control” is over haar eigen data.

 

Hoe helpen wij de corporatiebranche?

CNS biedt dit jaar een nulmeting aan op het domein van WWS waardering en Vastgoedkenmerken, waarbij de datakwaliteits-tooling (DQ monitor) direct op het ERP-systeem wordt aangesloten. Met deze nulmeting geven we uw datakwaliteit een rapportcijfer. Vanuit de DQ monitor kunt u direct naar het gesignaleerde veld in het ERP- systeem navigeren om wijzigingen gericht aan te brengen. Dit faciliteren we een maand. Bij aanschaf van de DQ monitor worden de kosten van de nulmeting in mindering gebracht op de jaarlijkse kosten. CNS faciliteert na de aanschaf periodieke checks waarbij inzichtelijk wordt gemaakt welke verbeteringen zijn aangebracht, waar nieuwe fouten zijn opgetreden en wat de algemene trend is. Op deze wijze kan de corporatie datakwaliteit opnemen in hun Plan-Do-Check-Act cyclus. Meer informatie: 088-3880005 of verkoop@cns.nl

Power BI in de praktijk deel 3: Power BI on-premise

Power BI is een populaire, zeer gebruiksvriendelijke BI-tool die uitstekend geschikt is voor self-service BI. Het inrichten van de rapportage-omgeving en het samenstellen van de datasets vereist echter wel enige specialistische kennis. CNS heeft de afgelopen tijd corporaties geholpen met specifieke vraagstukken op het gebied van Power BI. Daarnaast hebben we een aantal workshops gegeven om corporatiemedewerkers kennis te laten maken met Power BI.

In mijn vorige blog heb ik verteld hoe wij een klant hebben geholpen met het overdragen van een rapport dat door een gebruiker was gemaakt aan de IT-afdeling. In deze blog vertel ik over de technische ondersteuning die wij hebben gegeven voor het inrichten van een volledige on-premise installatie van Power BI.

Bij de introductie was Power BI alleen in de cloud beschikbaar, wat geheel in lijn is met Microsofts Cloud-First strategie. Vanaf het begin was het echter duidelijk dat veel organisaties (nog) niet bereid zijn om gevoelige informatie in rapportages aan de cloud toe te vertrouwen. Gelukkig heeft Microsoft afgelopen zomer het volledig on-premise draaien van Power BI mogelijk gemaakt met de release van Power BI Report Server.

Inmiddels hebben wij de eerste klant geholpen met de implementatie van Power BI on-premise. Hiermee gaat de klant zelf dashboards en interactieve rapportages ontwikkelen op basis van het CNS-datawarehouse. Om het beheer van data en definities centraal te houden is er voor gekozen om Power BI in combinatie met het Tabular Model van Microsoft SQL Server te gebruiken. In eerste instantie wordt een aantal rapportages ontwikkeld om het grootste deel van de informatiebehoefte af te dekken. In een later stadium worden de mogelijkheden voor self-service analyse ingezet.

Als eerste hebben wij advies gegeven over de in te zetten hardware, software en de instellingen hiervan. De verschillende onderdelen van de oplossing stellen hun eigen eisen aan beschikbare resources en een goede afstemming is belangrijk voor een optimale performance. Ook hebben wij de installatie van de software voor onze rekening genomen. Alle onderdelen zijn op de verschillende databronnen aangesloten en overal is de juiste beveiliging ingesteld zodat gebruikers alleen toegang hebben tot de rapporten en data waar zij recht toe hebben.

Naast de technische ondersteuning, hebben we onze klant ook geholpen om een snelle start te maken met Power BI. We hebben twee rapporten gebouwd om deze vervolgens over te dragen aan de medewerkers van de klant. Zo zijn de eerste rapporten snel beschikbaar en krijgen de medewerkers training on-the-job. In de toekomst blijven we deze klant begeleiden bij de ontwikkeling en het onderhoud van de rapportages.

Met deze derde en laatste blog in de serie Power BI in de Praktijk heb ik een indruk gegeven van de ondersteuning die CNS kan bieden bij het volledig on-premise inzetten van Power BI. De blog-serie laat zien hoe Power BI op verschillende manieren ingezet kan worden. Naast de ondersteuning die hierin naar voren is gekomen, kan CNS ook standaardrapporten in Power BI bieden, waarmee heel snel over een breed scala aan onderwerpen kan worden gerapporteerd.
Meer weten over de hulp die CNS kan bieden voor de inzet van Power BI? Neem dan contact op met onze verkoopafdeling.

Power BI in de praktijk deel 2: Samenwerking IT en gebruikers

Power BI is een populaire, zeer gebruiksvriendelijke BI-tool die uitstekend geschikt is voor Self-Service BI. Het inrichten van de rapportage-omgeving en het samenstellen van de datasets vereist echter wel enige specialistische kennis. CNS heeft de afgelopen tijd corporaties geholpen met specifieke vraagstukken op het gebied van Power BI. Daarnaast hebben we een aantal workshops gegeven om corporatiemedewerkers kennis te laten maken met Power BI.

In mijn vorige blog heb ik verteld hoe CNS een klant heeft geholpen met het maken van een rapport waarin we op ad hoc-basis een aantal databronnen integreren. In deze blog vertel ik meer over hoe wij een klant hebben geholpen met het overdragen van een rapport dat een gebruiker had gemaakt, naar de IT-afdeling.

Power BI maakt het voor medewerkers van corporaties mogelijk om zelf een gedeelte van hun informatiebehoefte in te vullen. Zonder technische kennis kunnen goed ogende rapportages worden samengesteld en gedeeld. Iedereen die handig is met het gebruik van data in Excel, kan aan de slag met Power BI. In veel gevallen voldoen deze rapporten om een ad-hoc-vraag mee te beantwoorden of om een eerste indruk te krijgen van de situatie die wordt onderzocht. Regelmatig is het echter wenselijk om de kwaliteit van de data te verbeteren, meer data te integreren of het verversen van het rapport te automatiseren. Hiervoor is wel kennis nodig van de IT infrastructuur en de onderliggende systemen.

Deze situatie kwamen wij tegen bij een klant van ons in de regio Haaglanden. Een gebruiker had een Power BI-rapport gemaakt voor dagelijks onderhoud. De afdeling was tevreden met de inhoud van het rapport, maar het verversen van de data gebeurde handmatig door data naar een een aantal spreadsheets te exporteren in deze weer te importeren. Dit kostte te veel tijd en was bovendien gevoelig voor fouten. Wij hebben er voor gezorgd dat de data centraal beschikbaar kwam via Microsoft SQL Server Analysis Services en hebben het rapport hierop aangesloten. Sindsdien bevat het rapport altijd de meest actuele data. Daarnaast wilden de gebruikers informatie over first-time-fix-rates en de urenregistratie van servicemedewerkers integreren. Deze toevoegingen vereiste, naast complexe logica, ook gecontroleerde toegang tot bepaalde databronnen. Met twee dagen werk hebben we deze extra informatie in het rapport ingebouwd.

Dit is een goed voorbeeld van de mogelijkheden die Power BI biedt om rapportages door gebruikers zelf te laten samen stellen. Vervolgens is het rapport door de IT-afdeling geadopteerd, stabieler gemaakt en uitgebreid. Het resultaat is een rapport dat precies voldoet aan de behoefte van de gebruikers, maar ook aan de kwaliteitseisen van de organisatie.

In deze blog heb ik een voorbeeld gegeven van het opnemen van een ad hoc-rapportage in de set met officiële, door de organisatie goedgekeurde rapporten. In een volgend blog vertel ik hoe wij een corporatie hebben geholpen met het opzetten van een volledige on-premise Power BI-omgeving.

Power BI in de praktijk deel 1: Ad-hoc data integratie

Power BI is een populaire, zeer gebruiksvriendelijke BI-tool die uitstekend geschikt is voor Self-Service BI. Het inrichten van de rapportage-omgeving en het samenstellen van de datasets vereist echter wel enige specialistische kennis. CNS heeft de afgelopen tijd corporaties geholpen met specifieke vraagstukken op het gebied van Power BI. Daarnaast hebben we een aantal workshops gegeven om corporatiemedewerkers kennis te laten maken met Power BI. Tijd om deze ervaringen te delen! De komende weken kunt u daarom lezen over onze ervaringen met Power BI in de praktijk.

Power BI is uitermate geschikt om op een ad-hoc basis informatie uit verschillende bronnen in een dashboard te integreren. In een ideale wereld (vanuit IT gezien dan) vindt de integratie van data centraal en gecontroleerd plaats. In de praktijk is dat echter niet altijd haalbaar. Veel van deze ad- hoc-integraties zijn experimenteel van aard, ze zijn eenmalig of te beperkt qua inzet om via het datawarehouse te realiseren.

Om snel kleinschalige integratie op een economisch haalbare manier te realiseren kan Power BI worden ingezet. Omdat Power BI vele opties biedt om tot hetzelfde resultaat te komen is het handig om enigszins wegwijs te worden gemaakt in de vele mogelijkheden voor het laden, integreren en visualiseren van data. In dat kader hebben wij voor een corporatie in Zuid Holland een rapport gebouwd over de tevredenheid van klanten met uitgevoerde onderhoudstaken. Deze informatie wordt verzameld via enquêtes en zijn beschikbaar in Excel-bestanden. Om tot een zinvolle analyse van de klanttevredenheid te komen is het wel nodig om eigenschappen van geïnterviewde klanten vanuit het datawarehouse te koppelen aan de data in het spreadsheet.

Met twee dagen werk hebben wij een rapport kunnen realiseren dat op visuele wijze inzicht gaf in de klanttevredenheid naar invalshoeken zoals wijk, aannemer en leeftijd van de bewoner. Het resultaat gaf de corporatie niet alleen een goed inzicht in de status van de klanttevredenheid, maar ook van de mogelijkheden die Power BI biedt om snel een dergelijk rapportage te realiseren. Samen met de kennis die haar medewerkers hebben opgedaan in de onze workshop Power BI, biedt dit rapport een goede basis om de inzet van Power BI op te pakken binnen de BI-strategie van de corporatie.

In deze blog heb ik een voorbeeld gegeven van de manier waarop wij corporaties die Power BI overwegen kunnen helpen. In een volgend blog vertel ik hoe wij een corporatie hebben geholpen waar de gebruikers zelf al een Power BI rapport hadden gebouwd. Deze rapportage moest beter in de BI-infrastructuur worden ingepast zonder dat de mogelijkheden van de rapportbouwers werden ingeperkt.

Heeft uw organisatie advies of concrete ondersteuning nodig op het gebied van Power BI? CNS heeft de kennis in huis om ook uw case succesvol op te lossen. Neem gerust contact met ons op: 088- 388 0005 / verkoop@cns.nl.
Voor een heel praktische aanpak bent u van harte welkom tijdens een van de CNS Workshops Power BI.