Van ruwe data naar scherpe inzichten

Oplossingen die impact maken

Power BI

In de afgelopen jaren heb ik talloze dashboards gebouwd, bedrijven geholpen met datagedreven werken, en trainingen gegeven aan teams om zelfstandig inzichten uit hun data te halen.

Python

Met een MSc in Data Science is Python natuurlijk een must. Ik ontwikkel op maat gemaakte scripts voor dataverwerking, voorspellende analyses en machine learning. Daarnaast automatiseer ik complexe dataflows.

SQL

Met SQL zorg ik ervoor dat ruwe data wordt omgezet in betrouwbare informatie. Van het bouwen van overzichtelijke datamodellen tot het optimaliseren van queries voor snelle dashboards en rapportages.

Voorbeeld-pipeline: MRERES → CSV → Database in seconden

Samen met de business het knelpunt scherp gemaakt en vervangen door een Python-tool die regels bulk opbouwt, naar CSV schrijft en de database veilig overschrijft.

van minutennaar seconden per run
duizendenregels ingeladen
maandenhandwerk bespaard

Uitdaging

  • Ongestructureerde MRERES-bestanden en andere CSV/JSON/XML bronnen.
  • Handmatig knip-en-plak vóór elke import (foutgevoelig, tijdrovend).
  • Geen eenduidige validatiestap; inconsistenties in de database.

Oplossing (pipeline)

  1. Inname: bestanden uit map/API; naam & schema automatisch herkend.
  2. Validatie: controles op duplicaten, verplichte velden, types & datums.
  3. Bulk builder: Python (pandas) bouwt records in bulk op.
  4. CSV-staging: schrijf naar CSV; hash/log voor traceerbaarheid.
  5. Upsert: veilige overschrijving in SQL-database (insert/update).

Resultaat

  • Doorlooptijd ↓ van minuten naar seconden per import.
  • Duizenden regels foutloos verwerkt met audit-log.
  • Maanden werk bespaard door automatisering & herhaalbaarheid.

Stack: Python (pandas), CSV-staging, SQL-database (upsert), optioneel Fabric/Lakehouse.

Techniek (kort)
  • Parser + validatie (schema/typen/verplichte velden).
  • Bulk-opbouw in pandas → .to_csv() → database upsert.
  • Logging (runs, aantallen, fouten) en simpele rollback.
# schets
df = read_inputs(paths)           # CSV/JSON/XML
df = validate(df)                 # types/required/duplicates
df = transform(df)                # opschonen + business rules
df.to_csv("staging.csv", index=False)
upsert_to_sql("staging.csv")      # insert/update + audit

Onze oplossingen

Power BI

Finance dashboards

  • General Ledger (GL) overzicht
  • AR/AP dashboards
  • Liquiditeitsrapportages & kasstroom
  • Budgettering & prognoses
  • Analyse van kosten & uitgaven
  • Three-way match (IR vs GR vs PO)

Resultaat: sneller sluiten, minder handwerk, audit-proof.

Sales dashboards

  • Omzet- en verkoopanalyse
  • Kwartaal- en maanddoelen
  • Klantsegmentatie & verkooptrends (Winners & Losers)
  • Per-regio prestatievergelijking
  • Winstgevendheid per productlijn

Resultaat: focus op winstgevende segmenten en targets.

Management dashboards

  • KPI’s voor management
  • Overzicht bedrijfsprestaties
  • Vergelijking afdelingen
  • Inzicht in strategische doelstellingen
  • Projectstatus & voortgang

Resultaat: 1 pagina voor beslissingen, drill-through indien nodig.

HR dashboards

  • Personeelsverdeling & demografie
  • Ziekteverzuim & verloop
  • Werving & sollicitaties
  • Beoordelingen & beloning
  • Training & ontwikkeling

Resultaat: voorspelbare capaciteit en lagere uitstroom.

Energie dashboards

  • Verbruik (kWh, gas, water)
  • Kostenanalyse
  • Vergelijking per locatie
  • Duurzaamheidsdoelen & voortgang
  • Predictieve behoefte-analyse

Resultaat: grip op kosten en CO₂-doelen.

Python

Custom data-analyses & ETL

  • Bulk import MRERES-bestanden
  • Data-extractie uit CSV/JSON/XML
  • Geautomatiseerde datavoorbereiding
  • Integratie uit databases/APIs/spreadsheets

Resultaat: van minuten handwerk naar seconden per run.

Extractie uit Azure Blob Storage

  • Automatiseren van blob-extracties
  • Integratie van meerdere containers
  • Sync tussen on-prem en Azure
  • Validatie & voorbereiding voor BI

Resultaat: robuuste datastroom voor dashboards & AI.

Forecasting (ML)

Sales forecasts

  • Tijdreeksanalyse & ML-modellen
  • Trendanalyse & seizoenspatronen
  • Scenario’s voor sales-strategieën

Resultaat: nauwkeuriger plannen en minder voorraadstress.

Forecasts voor inventaris

  • Vraagvoorspelling & voorraadniveaus
  • Inkoopoptimalisatie met voorspellende analyse
  • Detectie van trends en tekorten

Resultaat: lagere voorraadkosten, hogere servicegraad.