3 signalen dat je Power BI-strategie géén strategie is

Bijna elke organisatie die we spreken heeft Power BI. Weinig organisaties hebben een Power BI-strategie. Het verschil merk je niet aan het aantal rapporten, maar aan de vraag die niemand hardop stelt: op welk cijfer sturen we nu eigenlijk? Drie signalen die verraden dat je datavisualisatie hebt in plaats van een strategie. Ze zeggen niets over de kwaliteit van je tool en alles over de manier waarop je organisatie met cijfers omgaat.

Signaal 1: iedereen bouwt, niemand beslist

Het begint enthousiast. Finance maakt een dashboard, operations volgt, sales bouwt er zelf een bij. Binnen een jaar draaien er tientallen rapporten die niemand nog overziet, elk met eigen filters en eigen logica. Het symptoom is herkenbaar: in een directievergadering leggen twee mensen een ander omzetcijfer op tafel, en het gesprek gaat de eerste twintig minuten over wie gelijk heeft in plaats van over wat je met dat cijfer doet. Bij een productiebedrijf dat we begeleidden bestonden er elf versies van hetzelfde marge-rapport, geen enkele fout, allemaal anders gedefinieerd. 

Dat is geen adoptieprobleem, dat is een governanceprobleem. Niet meer rapporten lossen dit op, maar minder rapporten met een eigenaar per definitie. Zolang die eigenaar ontbreekt, groeit je rapportagelandschap sneller dan het inzicht dat het zou moeten opleveren, en betaal je twee keer: eenmaal in licenties en eenmaal in vergadertijd.

Signaal 2: je rapporteert wat meetbaar is, niet wat stuurt

Kijk eens naar wat er echt op je dashboards staat. In de meeste organisaties is dat wat het systeem toevallig makkelijk vrijgeeft: aantallen, omzet, uren, tickets. Wat de directie 's nachts wakker houdt, staat er zelden op, want dat vraagt data uit drie systemen en een afspraak over definities. Zo ontstaat een dashboard dat correct is en tegelijk irrelevant. Je herkent het aan het gedrag eromheen: het rapport wordt maandelijks netjes rondgestuurd en leidt nooit tot een beslissing. Een dienstverlener die we spraken had veertig visuals over bezetting en geen enkele over klantrendement, precies het cijfer waarop het businessmodel stond of viel. 

Een goede vraag om te stellen in je volgende overleg: welke beslissing hebben we het afgelopen kwartaal genomen op basis van dit rapport? Blijft het stil, dan meet je activiteit in plaats van richting. De oefening die daarop volgt is oncomfortabel maar kort: schrap wat geen beslissing voedt, en investeer die tijd in de twee of drie cijfers die je koers wel bepalen.

Signaal 3: de datakwaliteit is een discussie, geen afspraak

Het derde signaal is het meest hardnekkige. Er is geen eigenaar van de bron, dus elke afwijking wordt een discussie tussen IT en de business. IT zegt: het rapport toont wat er in het systeem staat. De business zegt: dan klopt het systeem niet. Beide hebben gelijk, en ondertussen daalt het vertrouwen in elk cijfer dat uit Power BI komt. Zodra dat vertrouwen weg is, gaan mensen terug naar hun eigen Excel, en heb je twee waarheden in plaats van een. 

Het onderliggende probleem zit zelden in de tool. Het zit in het feit dat niemand formeel eigenaar is van de definitie van klant, order of marge. Zonder die afspraak visualiseer je alleen sneller waar je het niet over eens bent. Het herstel begint dan ook niet in Power BI, maar in een gesprek van een uur waarin je per kerncijfer vastlegt wie de definitie bewaakt en wie ze mag wijzigen.