Van idee naar waarde: zo pak je een Fabric-implementatie pragmatisch aan

“We hebben gehoord dat Fabric dé oplossing is, dus we moeten er iets mee.” Zonder een helder plan, een eigenaar of concrete use case, kan het leiden tot te groot starten, veel praten over architectuur, maar weinig zichtbare waarde voor de business. Of het gaat om een migratie van een huidige BI-oplossing of het starten met BI, het is goed om niet gelijk te groot te beginnen: een beperkte scope, maar wel een volledige keten van begin tot eind, met duidelijk eigenaarschap.

Een succesvolle Fabric-implementatie gaat niet vanzelf: met een pragmatische aanpak weet je welke stappen je zet, waar je snel resultaat boekt en hoe je het project beheersbaar houdt. In deze tweede blog over Microsoft Fabric leggen we uit hoe je dit concreet aanpakt, zodat je klein kunt starten, snel waarde laat zien én tegelijkertijd een herhaalbare structuur opzet voor de toekomst gebruik van ons framework als dat in jullie situatie past.

Begin bij de businessvraag, niet bij Fabric

Een Fabric-implementatie slaagt alleen als duidelijk is waarom je begint. Niet omdat Fabric “de nieuwe standaard” is, maar omdat er concrete vragen zijn die vandaag te veel tijd, discussie of handmatig werk kosten. Door te starten vanuit herkenbare use-cases zorg je voor focus en direct draagvlak bij de business.

Klein starten en end-to-end bouwen

In plaats van alles tegelijk te willen oplossen, werkt het beter om één use-case volledig uit te werken: van brondata tot model en rapportage. In de praktijk adviseren wij daarom om te beginnen met (een deel van) één bronsysteem, zoals Dynamics F&SC (voorheen F&O) of AFAS, zodat je begint met bijvoorbeeld Sales of Finance. Zo laat je snel waarde zien en wordt duidelijk wat wel en niet werkt. Die eerste keten hoeft niet perfect te zijn, maar vormt wél een praktisch voorbeeld voor volgende use-cases. Daarnaast dwingt het ook om na te denken over de juiste architectuur die past bij jullie situatie. Wij merken dat je tijdens een implementatie toch altijd tegen architectuur issues en keuzes aanloopt. Het is fijn om daar op kleine schaal over na te denken en eventueel eerdere stappen aan te passen door voortschrijdend inzicht, in plaats van dat je veel onnodig werk hebt gedaan.

Duidelijke scope en eigenaarschap vanaf het begin

Een pragmatische aanpak vraagt om scherpe keuzes: wat valt binnen scope, wat niet, en wanneer vinden we het resultaat “goed genoeg”? Door dit vooraf vast te leggen, voorkom je dat het project te groot wordt of blijft doorschuiven. Minstens zo belangrijk is eigenaarschap: wie is verantwoordelijk voor de data, wie beslist bij twijfel, en wie voelt zich eigenaar van het eindproduct? Zonder duidelijk eigenaarschap blijven keuzes vaak liggen, ontstaan vertragingen en ontstaat onduidelijkheid over wie het werk afrondt.

Door te beginnen bij één bron, zoals bijvoorbeeld AFAS financieel, met als doel een betrouwbare maandelijkse rapportage, voorkom je dat extra wensen zoals meer KPI’s of extra afdelingen ervoor zorgen dat dit doel uit beeld verdwijnt. Door vooraf af te spreken dat het eindproduct beperkt blijft tot één bron en een vaste set KPI’s, én door één business owner aan te wijzen die het resultaat beoordeelt en goedkeurt, ontstaat een concreet en haalbaar eindproduct. Dit zorgt ervoor dat het team weet wanneer het werk klaar is, beslissingen snel worden genomen en het resultaat daadwerkelijk wordt gebruikt. Uiteraard kun je hierna voortborduren en andere bronnen aansluiten en de set van rapportages uitbreiden.

Structuur aanbrengen met een eigen framework

Om snelheid en samenhang te behouden, werken wij met ons eigen framework voor Fabric-implementaties, genaamd BDM-Delta. Dit framework combineert een gestandaardiseerd ETL-proces met data-orchestratie, zodat data uit verschillende bronnen betrouwbaar wordt verzameld, opgeschoond, getransformeerd en klaargezet voor rapportages of analyses, op het juiste moment en in de juiste volgorde. Zo kunnen teams zich richten op het benutten van de data, in plaats van op het handmatig beheren van datastromen. Dit zorgt voor een snellere implementatie en migratie naar Fabric en een basis voor self-service en verdere automatisering.