Ik wil snel inzicht. Ik wil een rapport. Hoe moeilijk kan dat zijn?
Je kent het scenario vast. De data uit een SaaS-oplossing moet beter weergegeven worden, of je zoekt gewoon een manier om makkelijker inzichten uit je data te halen. Je vraagt het aan, en weken later ligt er een rapport.
In gesprekken met klanten merk ik dat ons advies daar vaak bovenop komt. In plaats van alleen het rapport, komen er ineens meer zaken bij: een datawarehouse, een data pipeline, verschillende tools. En dan hoor ik regelmatig hetzelfde antwoord terug: "Ik wil geen sportauto, ik wil een step. Hou het simpel."
Dat verlangen naar snelheid is logisch. Met een MCP-koppeling of data dump in Excel heb je tegenwoordig binnen vijftien minuten direct toegang tot je data in een AI-tool, en rolt er een rapport uit. Waarom zou je dan nog investeren in die sportauto? Waarom niet gewoon een connector of handmatige datadump in Excel, aangevuld met een AI-model dat de rest doet?
Het antwoord zit niet in de snelheid van de eerste stap. Dat werkt vaak prima. Het zit in wat er gebeurt zodra je verder wilt.
Wat een AI-model bouwt op basis van een datadump is vaak een black box. Wat er precies onder de motorkap gebeurt, is voor jou en je team niet inzichtelijk. En op een gegeven moment loop je tegen een muur op.
Het model snapt niet wat je bedoelt, welke bedrijfsdefinitie je hanteert, hoe bepaalde data eigenlijk bij elkaar hoort. Of nog erger: de structuur van de datadump verandert, en je rapport breekt. De persoon die de dump zou moeten aanleveren, vergeet het, of is op vakantie. Cijfers die incompleet zijn, worden door AI niet ineens compleet.
Uiteindelijk komt het altijd neer op hetzelfde: kun je aan je model uitleggen wat iets betekent? Wat de juiste definitie is? Hoe data met elkaar samenhangt, en wat wel en niet mag? Zonder dat fundament blijf je met een connector of een datadump handmatig bezig met aanpassen en opschonen.
Dit betekent niet dat starten met een step verkeerd is. Een snelle manier om eerste inzichten te krijgen, is vaak precies wat nodig is om te bewijzen dat data-gedreven werken waarde oplevert.
Maar het is goed om vooraf te weten dat groei bijna altijd om een volgende stap vraagt. Vroeg of laat wil je dingen vastleggen, zodat de hele organisatie hetzelfde ziet en hetzelfde bedoelt. Zodat je kunt zien wat er onder de motorkap gebeurt, of in elk geval kunt sturen hoe data gebruikt wordt.
Je hoeft niet met een sportauto te beginnen, of zelfs maar te eindigen. Maar reken er wel op dat je mogelijk uiteindelijk een auto nodig hebt om echt vooruit te komen.
Herken je dit spanningsveld tussen snel resultaat en houdbare inzichten? Ik ga graag met je in gesprek om te kijken wat voor jouw situatie de juiste volgende stap is, of dat nu een snelle quickscan is of een dieper gesprek over je datafundament.