Waarom kloppen mijn Power BI‑rapportages niet?

Vijf veelvoorkomende oorzaken in de praktijk

Power BI wordt in veel organisaties ingezet om inzicht te creëren in processen, prestaties en resultaten. De verwachting is helder: één centrale plek waar cijfers samenkomen en waarop gestuurd kan worden.

Toch blijkt in de praktijk regelmatig dat rapportages afwijken van wat verwacht wordt. Totalen komen niet overeen, KPI’s verschillen per rapport en cijfers leiden tot discussie.

De oorzaak wordt vaak in Power BI gezocht.
In de praktijk ligt die meestal eerder in de dataketen.

Power BI laat zien wat wordt aangeleverd.
Als de uitkomst niet klopt, is het proces daarvoor het logische startpunt.

1. Verschillende definities van dezelfde KPI

KPI’s worden niet altijd organisatiebreed op dezelfde manier geïnterpreteerd.
Een begrip als omzet kan bijvoorbeeld verschillen per afdeling:

  • financiële administratie rekent exclusief btw;
  • sales werkt met brutobedragen;
  • operationele teams hanteren een ander meetmoment.

Wanneer deze definities niet expliciet zijn vastgelegd, ontstaan meerdere versies van dezelfde KPI. Power BI verwerkt de beschikbare data, maar corrigeert deze verschillen niet.

2. Handmatige bewerkingen in Excel

Excel is in veel organisaties een vaste schakel in de dataketen.
Data wordt geëxporteerd, handmatig aangepast en vervolgens gebruikt als bron. Bijvoorbeeld door:

  • het verwijderen van rijen;
  • het aanpassen van kolomnamen;
  • het toevoegen van correcties.

Deze stappen zijn vaak begrijpelijk, maar worden niet altijd vastgelegd of reproduceerbaar gemaakt. Daardoor ontstaat verschil tussen brondata en rapportage.

3. Processtappen die niet expliciet zijn vastgelegd

Naast handmatige bewerkingen zijn er vaak processtappen die impliciet blijven.
Bijvoorbeeld:

  • een macro die handmatig gestart moet worden;
  • een bestand dat eerst geopend moet zijn;
  • een vaste volgorde van handelingen.

Zolang deze stappen consistent worden uitgevoerd, blijft het proces stabiel. Zodra een stap ontbreekt, heeft dat direct effect op de uitkomst.

4. Wijzigingen in bronsystemen

Bronsystemen veranderen regelmatig, bijvoorbeeld door updates of aanpassingen in inrichting.
Dit kan gevolgen hebben voor:

  1. kolomnamen;
  2. structuur van exports;
  3. volgorde van velden;
  4. aanwezigheid van lege of extra waarden.

Power BI blijft werken volgens de bestaande logica, maar de input verandert. Daardoor ontstaan afwijkingen die niet direct zichtbaar zijn in het dashboard zelf.

5. Ontbreken van datadiscipline

Onder deze oorzaken ligt meestal één gemeenschappelijke factor: het ontbreken van datadiscipline.

Datadiscipline bestaat uit:

  • duidelijke afspraken over data;
  • consistent gebruik van definities;
  • vastgelegde processtappen;
  • eigenaarschap op data en datakwaliteit.

Zonder deze basis ontstaan verschillen in werkwijze, interpretatie en verwerking van data.

Zoals we bij Florijn vaak benoemen:

Power BI is zo betrouwbaar als de data die wordt aangeleverd.

Waar ligt de oplossing?

Wanneer rapportages afwijken, ligt de oplossing meestal niet in het aanpassen van het dashboard, maar in het verbeteren van het proces dat de data aanlevert.

Praktisch betekent dit:

  • definities vastleggen en uniform toepassen;
  • handmatige stappen beperken of structureren;
  • procesafspraken expliciet maken;
  • verantwoordelijkheden toewijzen;
  • veranderingen in bronnen actief volgen.

Door de dataketen als geheel te bekijken, wordt duidelijk waar afwijkingen ontstaan en hoe deze structureel kunnen worden opgelost.

Tot slot

Afwijkingen in Power BI‑rapportages zijn zelden het gevolg van het visualisatieplatform zelf.
Ze zijn meestal het resultaat van keuzes, werkwijzen en afhankelijkheden in het proces daarvoor.

Wie de betrouwbaarheid van dashboards wil verbeteren, begint daarom bij de bron: de manier waarop data wordt vastgelegd, bewerkt en doorgegeven binnen de organisatie.