Bij ideeds geloven we dat leren het best gebeurt door te doen. Daarom krijgen Young Potentials de kans om hands-on ervaring op te doen met data en business intelligence. Een mooi voorbeeld daarvan is de opdracht die Ines recent uitvoerde. Ze kreeg de vrijheid om zelf een dataset te kiezen en deze te verwerken in een Power BI-dashboard. Haar keuze? De sportdata uit Strava.
“Ik was veel bezig met Strava en zag dat een proefabonnement extra analyses bood. Dat bracht me op het idee om zo’n analyses zelf te bouwen in Power BI. Zo kon ik mijn eigen inzichten creëren zonder abonnement”, vertelt Ines enthousiast.
Van ruwe data naar bruikbare inzichten
Het proces begon met het verzamelen van de juiste gegevens. Ines haalde haar Strava-gegevens binnen via de API, een technisch uitdagend proces dat een autorisatieprocedure vereiste. Vervolgens zette ze Azure Data Factory in om de data naar een SQL Server database te sturen. Hier modelleerde ze de data in dimensies en feitentabellen om structuur aan te brengen.
“De uitdaging lag vooral in het correct ophalen en opslaan van de gegevens. Ik had nog nooit met Azure gewerkt en moest veel opzoeken. Gelukkig kreeg ik waardevolle begeleiding van Pieter en het team.”
Met de dataset klaar, kon ze deze verbinden met Power BI en beginnen met de visualisaties. Het eindresultaat? Een dynamisch dashboard waarin ze haar sportactiviteiten kon analyseren: afstanden, intensiteit, frequentie en locatie-inzichten. “Het leukste was om te spelen met de grafieken en écht bruikbare inzichten te creëren”, zegt ze.
Leren door te doen, groeien met begeleiding
Bij ideeds geloven we sterk in de combinatie van zelfstandigheid en begeleiding. Pieter, ervaren BI-expert en mentor van Young Potentials, begeleidde Ines in haar traject.
“We geven jonge talenten graag opdrachten waar ze zelf voeling mee hebben. Zo kunnen ze zich volledig focussen op de technische kant zonder eerst de context van de data te moeten doorgronden”, legt Pieter uit.
Tijdens wekelijkse feedbackmomenten bespraken ze de aanpak, best practices en mogelijke verbeteringen. Pieter hielp haar niet alleen met technische vragen, maar gaf ook inzicht in hoe een professionele BI-oplossing wordt opgebouwd.
“Ines ging meteen aan de slag, wat we net wilden. Daarna hebben we samen bekeken hoe we dit naar een meer ‘enterprise-ready’ oplossing konden brengen. Zo leert ze niet alleen hoe iets werkt, maar ook waarom bepaalde keuzes beter zijn”, aldus Pieter.
Lessen en toekomstperspectief
Uit deze oefening heeft Ines veel geleerd. Het werken met API’s bleek een complexer proces dan verwacht. Ze ontdekte dat er efficiëntere manieren zijn om data te verwerken, zoals via Azure Data Factory of Synapse. Ook het belang van datakwaliteit werd duidelijk: niet alle geëxporteerde gegevens uit Strava waren even betrouwbaar, wat haar dwong om kritisch te kijken naar de brondata.
“Door zelf trial-and-error te ervaren en begeleiding te krijgen van mijn collega’s, snap ik nu veel beter hoe je een datastructuur opzet en waarom dat belangrijk is”, reflecteert Ines.
De komende maanden zal ze haar BI-skills verder uitbreiden in klantprojecten. Eerst zal ze focussen op front-endvisualisaties, daarna volgt een diepere duik in de meer technische aspecten van data-analyse.
Basis voor de toekomst
Bij ideeds geloven we dat leren door te doen de sleutel is tot groei. We laten Young Potentials experimenteren met data, maar zorgen tegelijkertijd voor sterke begeleiding. Dat stelt hen in staat om sneller te groeien en niet alleen tools te leren, maar ook strategisch na te denken over data-oplossingen.
“We trainen onze mensen zoals we onze BI-oplossingen bouwen: gestructureerd, doelgericht en met oog voor de toekomst. Dit project van Ines is daar een perfect voorbeeld van”, besluit Pieter.
