Home › Cases
Hoe breng je een Power BI-rapport terug van 24 seconden naar 1,3 seconde?
Door het probleem op te lossen waar het zit. De laadtijd van 24 seconden kwam niet door Power BI maar door een datamodel dat de bedrijfsprocessen niet volgde, met DAX die dat moest compenseren. Model opnieuw opgezet, elke measure herschreven en gemeten met Server Timings: de zwaarste visual laadt nu in 1,3 seconde.
Waterbouw en offshorePower BI, DAX, Tabular Editor
De uitdaging
De maatwerkoplossingen in Power BI waren over de jaren zo complex geworden dat de DAX-berekeningen eronder bezweken. De laadtijd van de kernvisualisaties liep op tot meer dan 24 seconden. De wens lag onder de 700 milliseconden.
Onze aanpak
We zijn niet bij de rapporten begonnen maar bij het model. De bedrijfsprocessen zijn in kaart gebracht en vertaald naar een vereenvoudigd datamodel. Daarna is elke measure herschreven en met Server Timings gemeten, zodat per berekening zichtbaar werd waar de tijd heen ging.
| Waar de tijd zat | Wat je merkt | Wat het oploste |
|---|---|---|
| Model volgt het proces niet | Elke visual rekent hetzelfde opnieuw uit | Processen in kaart, model erop vereenvoudigd |
| DAX compenseert het model | Formules die niemand meer durft aan te raken | Elke measure herschreven, niet gerepareerd |
| Optimaliseren op gevoel | Sneller op de ene plek, trager op de andere | Server Timings per measure als meetlat |
Resultaat
De zwaarste visualisatie laadt in 1.300 milliseconden, de meeste andere onder de 300. Ten opzichte van meer dan 24 seconden is dat het verschil tussen een rapport dat open blijft staan en een rapport dat wordt weggeklikt.
Wat daarna volgde
Het team ging door naar productie-implementatie en haalde meer projecten en teamleden aan boord op het nieuwe model, dat daarvoor is opgezet.
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 is een traag rapport zelden een Power BI-probleem?
Omdat de rekentijd bijna altijd in het model zit. Als de tabellen niet aansluiten op hoe het werk in elkaar zit, moet DAX dat achteraf goedmaken, en dat kost per visual opnieuw tijd. Een sneller rapport begint dus bij het model, niet bij de visuals.
Wat is Server Timings en waarom werk je ermee?
Het laat zien hoeveel tijd de opslagengine kwijt is en hoeveel de formule-engine. Zonder die meting optimaliseer je op gevoel en verplaats je het probleem. Met die meting weet je per measure of je iets hebt opgelost.
Blijft het snel als er projecten en gebruikers bij komen?
Dat was de opzet. Het vereenvoudigde model is gebouwd om mee te groeien, zodat nieuwe projecten en teamleden erop aansluiten zonder dat de laadtijd weer oploopt.
Wat is een realistische laadtijd om op te sturen?
De wens hier lag onder de 700 milliseconden. Dat haalt de meerderheid van de visuals nu; de zwaarste blijft op 1,3 seconde. Dat is de eerlijke uitkomst: niet alles wordt even snel, maar het verschil met 24 seconden is het verschil tussen wel en niet gebruiken.