In finance is het samenbrengen van ERP-systemen en BI-dashboards essentieel voor écht datagedreven werken. Een modern ERP-systeem zit boordevol operationele en financiële data, maar zonder een duidelijke visualisatielaag blijft die informatie versnipperd over losse rapporten. Je moet telkens opnieuw gegevens verzamelen, controleren en samenvoegen, wat leidt tot vertraging, fouten en beperkte inzichten. Door je ERP direct aan te sluiten op een BI-dashboard beschik je over real-time informatie, werk je met één enkele bron van de waarheid en kun je direct inspelen op veranderende omstandigheden.
Van businessvraag naar KPI-focus
Een succesvolle integratie begint niet bij technologie, maar bij de vraag wat je écht wilt bereiken. Zet daarom eerst een concrete businessvraag op papier, zoals hoe je cashflow beter kunt beheersen of waar je uitloopt op projectbudgetten. Samen met de CEO, CFO, controller en andere stakeholders bepaal je vervolgens de belangrijkste KPI’s:
- Werkkapitaal: inzicht in welke middelen direct beschikbaar zijn en hoe je deze optimaal inzet
- Days Sales Outstanding (DSO): meet hoe snel je klanten betalen en waar je incassoproces verbeterd kan worden
- Budget vs. actual analyses: geef inzicht in afwijkingen en de onderliggende oorzaken
Met deze KPI’s als kompas kun je gerichter tooling selecteren en het datamodel inrichten. Het voorkomt dat je dashboards vullen met data waar niemand iets mee doet.
Toolselectie én datamodel in één adem
Wanneer je op zoek gaat naar een BI-oplossing, kijk je eerst naar de technische mogelijkheden van de connectoren. Maar minstens zo belangrijk zijn de aspecten veiligheid, schaalbaarheid en onderhoud. Een ERP-systeem als Microsoft Dynamics, SAP S/4HANA of Oracle NetSuite vraagt om een modulair platform dat meegroeit met je organisatie.
Voordat je data in je dashboard verschijnt, ontwerp je een gestandaardiseerd datamodel in je datawarehouse. Dit datamodel vormt de ruggengraat van al je rapportages:
- Dimensies: definiëren kolommen zoals ‘klant’, ‘product’ en ‘periode’, zodat data consistent en herbruikbaar is
- Feiten: bevatten kwantitatieve meetgegevens zoals omzet, kosten en voorraden
- Referentietabellen: bieden extra context, bijvoorbeeld valutaschalen of toewijzing van kostenplaatsen
Dit model voorkomt dat verschillende afdelingen hun eigen berekeningen en definities hanteren, wat leidt tot een eenduidige rapportagecultuur.
Gefaseerde implementatie voor maximale impact
Een grote, allesomvattende implementatie kan verlammend werken. Daarom kies je voor een gefaseerde aanpak, waarin elke fase een duidelijk afgebakend doel heeft. Zo kun je snel waarde tonen en bijsturen waar nodig.
- Fase 1: Kernprocessen
In deze fase richt je je op financiële grootboekpostingen en verkooporders. Je bouwt het fundament waarop latere uitbreidingen steunen. Het doel is een eerste proof-of-concept dat werkt, zodat belanghebbenden zien wat er mogelijk is. - Fase 2: Uitbreiding
Na de eerste successen voeg je inkoop, voorraadbeheer en projectadministratie toe. Door geautomatiseerde workflows krijg je zicht op het volledige proces van inkoop tot betaling. - Fase 3: Fine-tuning
Met feedback van de CFO, controller en BI-analist verfijn je rapportages. Misschien ontbreekt er een cruciale KPI of moet een visualisatie eenvoudiger. De continue iteratie zorgt voor een dashboard dat écht aansluit op de dagelijkse praktijk.
Best practices voor krachtige dashboards
Een dashboard is pas waardevol als het niet alleen informeert, maar ook aanzet tot actie. Daarom houd je per pagina de focus op maximaal vijf stuurbare KPI’s. Geef gebruikers de mogelijkheid om door te klikken wanneer ze meer details willen:
- Focus per pagina: geen overdaad aan cijfers, maar kerngetallen die direct verband houden met beslissingen
- Context toevoegen: toon afwijkingen ten opzichte van budget, jaar-op-jaar-vergelijkingen of benchmarks
- Automatische alerts: stel meldingen in bij drempeloverschrijdingen (bijv. DSO > 60 dagen) en vraag het systeem proactief om waarschuwingen
- Visuele consistentie: houd kleurcodes en grafiektypen uniform, zodat de lezer niet telkens hoeft te schakelen
Met deze aanpak informeer je niet alleen, maar stimuleer je ook actie en verantwoordelijkheid.
De meest voorkomende valkuilen
Ook de beste plannen lopen soms mis. De valkuilen zijn bekend, maar worden vaak over het hoofd gezien:
- Te technisch starten
Je denkt dat meer features automatisch beter zijn, terwijl ze vaak afleiden van de eigenlijke businessvraag. - Onvoldoende datakwaliteit
Slechte of incomplete data leidt tot onbetrouwbare dashboards. Investeer dus vroeg in datacleansing en governance. - Gebrekkig change management
Gebruikers vertrouwen de nieuwe tool pas als ze begrijpen wat de voordelen zijn. Plan training en communicatie bewust in. - Scope-creep tijdens pilot
Begin klein en voeg pas later complexe koppelingen toe. Zo houd je zicht op de voortgang. - Performanceoverschatting
Real-time dashboards kunnen zware query’s vereisen. Optimaliseer je datawarehouse met indexering en aggregatietabellen.
De volgende stap: AI en predictive analytics
Heb je de integratie op orde, dan opent zich een wereld aan advanced analytics. Met machine-learningmodellen op je historische financiële data kun je niet alleen terug- of actueel kijken, maar juist vooruitkijken:
- Zelflerende cashflowprognoses die zich aanpassen aan nieuwe data
- Vroegtijdige afwijkingsdetectie door anomaliedetectie in grote datasets
- Scenario-simulaties waarin je macro-economische variabelen kunt wijzigen en de impact direct ziet
Dit stelt je in staat om van een rapportage-gedreven werkwijze over te stappen naar een anticipatie-gedreven organisatie, waarin je niet alleen reageert op gebeurtenissen, maar ze actief voorkomt.
