Home › Cases
Hoe migreer je 200 Oracle-rapporten naar 75 Power BI-dashboards?
Door niet alles over te zetten. Ruim 200 Oracle-rapporten werden 75 Power BI-dashboards, omdat eerst is uitgezocht welk rapport nog een beslissing ondersteunde en welk rapport alleen nog bestond. Wat overbleef is gebouwd binnen de architectuurstandaarden en de huisstijl van de organisatie.
Waterschap, publieke sectorOracle, QBIX, Power BI
De uitdaging
Het hoogheemraadschap is verantwoordelijk voor het waterbeheer in een groot deel van Utrecht en een deel van Zuid-Holland. De data-analyse en rapportage moesten effectiever, maar de bestaande systemen misten de flexibiliteit, nauwkeurigheid en efficiëntie die daarvoor nodig was.
Onze aanpak
Eerst een grondige analyse van de bestaande data-architectuur en de manier van rapporteren. Op basis daarvan zijn QBIX en Power BI ingezet, binnen de architectuurstandaarden en de huisstijl van de organisatie. Bestaande rapportages zijn verbeterd, nieuwe zijn gemaakt, en bij elke wijziging is het belang van de gebruiker afgewogen tegen dat van de organisatie.
| Wat je aantreft | Waarom dat blijft bestaan | Wat de migratie ermee doet |
|---|---|---|
| Varianten op hetzelfde rapport | Ooit gemaakt voor een vraag van toen | Samenvoegen tot een rapport met filters |
| Rapporten zonder eigenaar | Niemand durft ze weg te halen | Vraag welke beslissing het ondersteunt |
| Eigen opmaak per rapport | Elke bouwer koos zijn eigen weg | Architectuurstandaarden en huisstijl |
Resultaat
Ruim 200 Oracle-rapporten kwamen terug als 75 Power BI-dashboards. Snellere rapportages, hogere data-accuratesse en betere bruikbaarheid, met beschikbaarheid, prestaties en continuïteit geborgd.
Wat daarna volgde
De vervolgstap is het verkennen van AI en machine learning voor het voorspellen van waterbeheer en het verrijken van trendanalyse, met voorspellende modellen voor waterkwaliteit en dijkstabiliteit als doel.
Bekijk ook
Waar past dit in het geheel?
Bijna elke opdracht begint bij een dashboard en groeit door naar het platform eronder. De governance-laag daarbovenop bouwen wij onder de naam Databewuster.
-
Stap 1
Power BI-dashboard
Cijfers waar je op kunt sturen, op een gemodelleerde bron in plaats van op losse exports. Meestal binnen zes tot tien weken.
Power BiSon Wat kost dat → -
Stap 2
Dataplatform
Alle bronnen incrementeel naar een eigen laag in jouw tenant. Koppelingen, historie, datakwaliteitsregels en een model dat meegroeit.
Power BiSon Fabric of eigen opzet → -
Stap 3
Data governance erop
Definities, eigenaarschap en een catalogus buiten de code, zodat de organisatie het overneemt en de cijfers blijven kloppen.
Databewuster Hoe dat werkt →
Een half uur is genoeg om te weten of het past
Geen presentatie en geen offerte aan het eind. We lopen je bronnen langs, je definities en je grootste ergernis.
Plan een half uurVeelgestelde vragen
Waarom worden 200 rapporten er 75?
Omdat een deel van de 200 varianten op elkaar was: hetzelfde overzicht met een ander filter, ooit gemaakt voor iemand die er niet meer werkt. Een migratie is het natuurlijke moment om dat op te ruimen, want je raakt elk rapport toch aan.
Hoe bepaal je wat mee mag?
Per rapport de vraag welke beslissing het ondersteunt en wie die neemt. Levert dat geen antwoord op, dan gaat het niet mee. Dat is een gesprek met gebruikers, geen technische afweging.
Hoe voorkom je dat gebruikers hun rapport kwijtraken?
Door bij elke wijziging het belang van de gebruiker en dat van de organisatie tegen elkaar af te wegen, en dat expliciet te doen in plaats van stilzwijgend. Beschikbaarheid, prestaties en continuïteit waren daarbij de randvoorwaarden.
Wat levert het op naast minder rapporten?
Snellere rapportages, hogere data-accuratesse en een proces dat flexibeler en gebruiksvriendelijker is. De winst zit niet in het aantal maar in het feit dat wat er staat ook klopt en gevonden wordt.