Ga naar de inhoud

Power BI specialist Amsterdam

Vanuit Amsterdam bouwen we Power BI-modellen op een geordend dataplatform, zoals het platform dat we ontwikkelden voor het Koninklijk Concertgebouworkest.

Ons dataplatform maakt de informatie van het Koninklijk Concertgebouworkest sneller vindbaar

De informatie van het orkest lag versnipperd over verschillende systemen, archieven en databronnen. We koppelden, structureerden en standaardiseerden die data in een dataplatform op Databricks en Azure, met Delta Lake, Unity Catalog en dbt.

Lees de case

Waarom telt elke afdeling een ander aantal verkochte kaarten?

Marketing telt per verkoopdatum, de zakelijke leiding per voorstelling en de subsidieverantwoording per kalenderjaar. Een Power BI-specialist van ons brengt die tellingen samen in één model, met vastgelegde definities per seizoen en per zaal.

Plan een gesprek

Een rapport voor een podium rekent met seizoenen, zalen en verkoopmomenten

Bespreek je rapportage

Seizoen naast kalenderjaar

Een datumtabel hoeft volgens Microsoft geen kalenderjaar te volgen. Zo rapporteer je per seizoen en verantwoord je toch per kalenderjaar.

Verkoop en voorstelling apart

Een kaart verkocht in het voorjaar voor een concert in het najaar: met twee datumrollen in het model zie je beide momenten.

Op het platform dat er ligt

Power BI leest uit Databricks SQL warehouses. Voor het Koninklijk Concertgebouworkest bouwden we het dataplatform op Databricks en Azure.

Ticketdata eerst samenbrengen

Kaartverkoop en bezoekersgedrag horen eerst op één plek. Voor See Tickets brachten we ticket- en gedragsdata samen op een schaalbaar Azure-platform.

Elke telling krijgt een definitie voordat er een rapport komt

  1. Tellingen naast elkaar

    Welke rapporten zijn er, wie telt kaarten, bezoekers of omzet, en volgens welke definitie en periode?

  2. Eén model bouwen

    Een stermodel met voorstellingen, zalen, verkoopkanalen en een datumtabel met seizoen, op jullie bronnen of platform.

  3. Verversen en beheren

    Incrementeel verversen, toegang per rol en versiebeheer. Daarna beheert jullie eigen team het model, of wij.

Volstaat het rapport uit ons kaartverkoopsysteem nog?

Toets het in een gesprek

Past als

Kaartverkoop, bezoekers en financiën staan in verschillende systemen, afdelingen tellen elk op hun eigen manier en je wilt per seizoen, zaal en voorstelling hetzelfde cijfer zien.

Past niet als

Je werkt met één systeem en het standaardrapport daarvan volstaat, of niemand is eigenaar van de definities. Dan is een rapport uit dat systeem, of eerst data governance, verstandiger.

Waar de omvang van afhangt

Hoeveel bronnen er zijn, of er al een dataplatform ligt, hoeveel seizoenen historie je wilt zien, hoeveel rollen toegang krijgen en wie het model daarna beheert.

Moet er eerst een platform komen?

Niet altijd. Met één of twee bronnen kan Power BI er rechtstreeks op werken. Combineer je kaartverkoop, archief, fondsenwerving en financiën, dan is een dataplatform eronder de stevigere basis.

Rechtstreeks op de bron, op Fabric of op Databricks: waar staat jullie model?

Rechtstreeks op de bron

Kies dit als één systeem, zoals de kaartverkoop, de meeste vragen beantwoordt. Staat dat systeem in je eigen netwerk, dan loopt de verversing via een gateway.

Op Microsoft Fabric

Kies dit als je al in Microsoft 365 werkt en vooral wilt rapporteren uit meerdere bronnen. Ons advies als rapportage de hoofdzaak is, zie Fabric.

Op Databricks

Kies dit als er grote of gevarieerde bronnen zijn, zoals archieven, of als er later modellen bijkomen. Zo bouwden we het platform voor het Concertgebouworkest.

Vanaf de Westerdoksdijk bouwden we al voor een orkest en een ticketingplatform

Data Science Lab werkt sinds 2016 met data en AI, vanuit ons kantoor aan de Westerdoksdijk in Amsterdam. We zijn Microsoft Partner voor Fabric en Databricks Partner, en werkten onder meer voor het Koninklijk Concertgebouworkest en See Tickets.

Plan een kennismaking

Jullie tellingen per seizoen en zaal leggen we in het eerste gesprek naast elkaar

Stef Stoelwinder

Stef Stoelwinder

Business Development

Stef is je eerste aanspreekpunt. In het eerste gesprek bespreken we je rapporten, je bronnen en hoe jullie een seizoen tellen.

Welke cijfers over seizoen, zaal of kaartverkoop moeten bij ons kloppen?

Vertel om welke rapporten en bronnen het gaat. Je krijgt antwoord per mail, of we plannen een eerste gesprek.

Vul een geldig e-mailadres in.

Laat ons weten waar we je mee kunnen helpen.

Veelgestelde vragen

Hij bouwt het deel tussen je bronnen en het rapport dat iedereen opent: hoe de tabellen samenhangen, waar omzet en bezettingsgraad worden berekend en wie wat mag zien. Of je hem Power BI specialist, Power BI consultant of Power BI expert noemt, het werk is hetzelfde.

Bij een culturele instelling zijn voorstellingen, zalen, verkoopkanalen en seizoenen de vaste bouwstenen van dat model. Hoe we Power BI in elke sector inrichten, van datamodel tot beheer, lees je bij Power BI consultant.

Instellingen met een vierjarige subsidie uit het Amsterdamse Kunstenplan 2025-2028 verantwoorden volgens de regeling van het Amsterdams Fonds voor de Kunst jaarlijks over het voorgaande kalenderjaar, met onder meer een jaarrekening en een bestuursverslag. Programmering en kaartverkoop plannen veel instellingen juist per seizoen.

Microsoft schrijft dat een datumtabel volledige jaren moet beslaan, maar dat zo'n jaar geen kalenderjaar hoeft te zijn. Met een kolom voor het seizoen naast het kalenderjaar haal je beide uit hetzelfde model. Meer over data in de sector lees je bij data en AI voor de cultuursector.

Door de datum twee rollen te geven. Microsoft noemt dat een role-playing dimension: een dimensie die dezelfde feiten op verschillende manieren filtert, zoals op besteldatum, verzenddatum of leverdatum. Tussen twee tabellen kan in Power BI maar één relatie actief zijn. Daarom maak je vaak per rol een eigen datumtabel, met Power Query of als berekende tabel in DAX.

Voor een podium zijn dat de verkoopdatum en de voorstellingsdatum.Zo zie je hoe de verkoop voor een concert zich in de periode ervoor opbouwde, en vergelijk je die met dezelfde voorstelling in een vorig seizoen.

Ja. Volgens de documentatie van Azure Databricks verbind je Power BI Desktop met clusters en Databricks SQL warehouses, en publiceer je data vanuit Azure Databricks naar de Power BI-service.

Wil je het semantische model laten verversen als de verwerking op het platform klaar is, dan kan dat met een Power BI-taak in een Databricks-job. Daarvoor maak je eerst een Power BI-verbinding in Unity Catalog. Het platform dat we voor het Koninklijk Concertgebouworkest bouwden, draait op Databricks en Azure, met Delta Lake, Unity Catalog en dbt.

Dan gebruik je een on-premises data gateway: Windows-software die je lokaal installeert en die de Power BI-service verbindt met bronnen in je eigen netwerk. De gateway werkt met uitgaande verbindingen, dus je hoeft geen inkomende poorten te openen.

De kaartverkoop van eerdere seizoenen hoef je niet bij elke verversing opnieuw te laden. Met incrementeel verversen deelt Power BI de tabel op in partities en ververst het alleen de recente periode; de historie blijft staan. Dat werkt ook met een Pro-licentie.

Ja, met beveiliging op rijniveau in het semantische model. Een rol krijgt een DAX-filter, bijvoorbeeld alleen de voorstellingen in de eigen zaal, en in de Power BI-service koppel je er mensen of groepen uit Microsoft Entra ID aan. Dat filter werkt alleen voor de rol Viewer; een beheerder, lid of inzender van de werkruimte ziet alles.

Welke gegevens over individuele kopers in een rapport horen, bepaal je met je privacy-officer. Vaak volstaat een telling per voorstelling.

Ja. Data Science Lab heeft zijn kantoor aan de Westerdoksdijk in Amsterdam. Een eerste gesprek kan bij jullie, bij ons of online.

Zoek je iemand die een periode in je eigen team meebouwt aan rapporten en modellen, lees dan over een BI consultant inhuren. Wil je een opgeleverde rapportage als project, dan bespreken we dat in het eerste gesprek.

Als het standaardrapport uit je kaartverkoopsysteem al geeft wat de zakelijke leiding vraagt, en niemand die cijfers met andere bronnen combineert. Ligt het probleem bij definities of eigenaarschap, dan helpt een nieuw rapport weinig: begin dan bij data governance.

Wil je één afgebakend rapport laten opleveren, lees dan hoe we Power BI-dashboards opbouwen vanuit de beslissing die ze moeten ondersteunen.