Eigen dataplatform op Azure & Microsoft Fabric

 Bronsystemen zoals Tobias AX, Business Central, GRIP, Visma, Wocas, Vabi en publieke databronnen vormen de basis voor betrouwbare datakoppelingen. 

 Data wordt geautomatiseerd opgehaald, gevalideerd en gestandaardiseerd binnen Azure en Microsoft Fabric.
Hiermee voorkomen we handmatige verwerking en inconsistenties. 

 Op basis van het lakehouse worden betrouwbare datamodellen opgebouwd voor rapportages, sturing en analyses.
Deze modellen vormen de basis voor Power BI en verdere AI-toepassingen. 

 Gebruikers werken met dashboards en analyses in Power BI, volledig geïntegreerd met het onderliggende dataplatform.
Altijd dezelfde definities, altijd actuele inzichten. 

Data wordt pas beschikbaar gesteld wanneer een verwerking volledig en correct is afgerond. Dit voorkomt half gevulde datasets en onbetrouwbare rapportages bij herstarts of verstoringen in pipelines. 

Meerdere processen kunnen gelijktijdig data lezen en schrijven, terwijl gebruikers altijd met een consistente dataset werken. Datastromen beïnvloeden elkaar niet, ook niet bij gelijktijdige updates. 

Alle wijzigingen in data zijn inzichtelijk en te volgen. Eerdere versies kunnen eenvoudig worden geraadpleegd of hersteld voor audits, foutanalyse of herverwerking. 

 Het platform ondersteunt het bijwerken en samenvoegen van data. Hierdoor zijn correcties in historische datasets mogelijk, zonder dat complete tabellen opnieuw opgebouwd hoeven te worden.