Wat is Business Intelligence? Uitleg, tools en voorbeelden voor MKB

Je hebt de data. Dat is het probleem niet. Je hebt verkoopgegevens in je CRM, financiele data in je boekhouding, websitestatistieken in Google Analytics en klantfeedback in je e-mail. Het probleem is dat al die data in verschillende systemen zit en dat je er geen samenhangend verhaal uit kunt halen.

Hoeveel kost het je om een klant te werven? Welke producten zijn het meest winstgevend (niet qua omzet, maar qua marge)? In welke regio groei je het snelst? Als je voor die antwoorden een middag in Excel moet duiken, heb je een business intelligence-probleem.

Business intelligence, of BI, helpt je om van ruwe data naar bruikbare inzichten te gaan. In dit artikel leg ik uit wat het is, welke tools er zijn, wat het kost en of het realistisch is voor MKB-bedrijven. Spoiler: het is toegankelijker dan je denkt, maar het vraagt wel discipline.

Wat is business intelligence precies?

Business intelligence is het geheel van methoden, processen en technologieen waarmee je bedrijfsdata verzamelt, analyseert en presenteert om betere beslissingen te nemen. Dat klinkt formeel, dus laat me het simpeler zeggen: BI maakt van je data informatie, en van informatie actie.

De kern van BI is het omzetten van ruwe getallen in visuele rapportages en dashboards die je in een oogopslag kunt lezen. In plaats van een spreadsheet met 10.000 rijen zie je een grafiek die laat zien dat je omzet in het tweede kwartaal 12% is gegroeid, maar dat je marge tegelijkertijd met 3% is gedaald. Dat is een verhaal dat actie vraagt, en dat verhaal verbergt zich in die spreadsheet.

BI omvat een aantal onderdelen:

Dataverzameling. Data ophalen uit je verschillende bronnen: CRM, boekhouding, webshop, website-analytics, social media. Dit gebeurt via API-koppelingen of directe database-verbindingen.

Dataopslag. De verzamelde data wordt opgeslagen in een centraal punt, vaak een datawarehouse of datalake. Voor MKB-toepassingen is dit soms gewoon een goed gestructureerde database.

Data-analyse. Het doorzoeken, filteren en bewerken van data om patronen en trends te vinden. Van simpele vergelijkingen (“omzet dit jaar versus vorig jaar”) tot complexere analyses (“welke combinatie van factoren voorspelt klantverlies het best?”).

Datavisualisatie. Het presenteren van analyses in grafieken, dashboards en rapporten die mensen daadwerkelijk begrijpen en gebruiken. Dit is waar de meeste BI-tools in uitblinken.

Wat me opvalt: veel ondernemers denken dat BI iets is voor grote bedrijven met data-afdelingen. Tien jaar geleden was dat misschien zo. Maar de tools zijn inmiddels zo gebruiksvriendelijk en betaalbaar geworden dat een ondernemer met 10 medewerkers er net zoveel baat bij kan hebben. De schaalverschillen zitten in de hoeveelheid data, niet in de bruikbaarheid van de inzichten.

Het verschil met “gewoon rapporteren” in Excel? BI-tools zijn dynamisch. Je klikt op een dalende omzetlijn en zoomt in: welke producten dalen? In welke regio? Bij welk type klant? Die interactiviteit maakt het verschil tussen data bekijken en data begrijpen.

Hoe werkt business intelligence?

Het BI-proces volgt een logische keten. Ik loop het stap voor stap door met een concreet voorbeeld.

Stap 1: Bronnen koppelen. Stel, je bent een groothandel. Je verkoopdata zit in je ERP systeem, je klantinteracties in je CRM, je websiteverkeer in Google Analytics en je advertentiekosten in Google Ads. De eerste stap is al die bronnen verbinden met je BI-tool.

De meeste moderne BI-tools bieden standaardconnectoren voor populaire software. Power BI heeft er meer dan 200, Looker Studio (gratis) biedt connectoren voor alle Google-producten en tientallen andere tools. Voor minder gangbare software gebruik je de API of een tussenprogramma als Zapier of Fivetran.

Stap 2: Data structureren. Ruwe data is rommelig. Klantennamen zijn inconsistent gespeld, datums staan in verschillende formaten, en sommige velden zijn leeg. In deze stap maak je de data schoon en uniform. Dit is eerlijk gezegd het minst glamoureuze maar meest tijdrovende deel van BI. Kenners zeggen dat 80% van een BI-project gaat over data opschonen en 20% over het bouwen van dashboards.

Stap 3: Analyses bouwen. Nu kun je vragen stellen aan je data. Je bouwt berekeningen (measures) en dimensies. Bijvoorbeeld: totale omzet per productcategorie per maand, gedeeld door het aantal klanten. Dat geeft je de gemiddelde klantwaarde per categorie over tijd.

Stap 4: Visualiseren. Je vertaalt je analyses naar grafieken, tabellen en dashboards. Een goed dashboard heeft maximaal 5-7 visualisaties die de belangrijkste KPI’s tonen. Te veel informatie op een dashboard werkt averechts: het wordt overweldigend in plaats van verhelderend.

Stap 5: Actie ondernemen. Dit is waar het vaak misgaat. Prachtige dashboards die niemand bekijkt of waar niemand actie op onderneemt. BI is pas waardevol als het leidt tot betere beslissingen. Daarom is het verstandig om BI te koppelen aan je besluitvormingsproces: een wekelijkse review van het sales-dashboard, een maandelijkse analyse van marketingkosten versus resultaten.

Realtime versus periodiek. Voor de meeste MKB-bedrijven is realtime BI niet nodig. Een dagelijkse of wekelijkse update is voldoende. Realtime dashboards zijn duurder om te onderhouden en leiden tot “dashboardverslaving”: constant staren naar cijfers in plaats van actie ondernemen.

Waarom is business intelligence belangrijk voor bedrijven?

Beslissingen op basis van feiten. Dit klinkt voor de hand liggend, maar de werkelijkheid is dat veel MKB-beslissingen worden genomen op gevoel, ervaring of anekdotisch bewijs. “We krijgen veel klachten over product X” is een gevoel. “Product X heeft een retourpercentage van 14%, vergeleken met 3% gemiddeld” is een feit dat tot actie leidt.

Een e-commerce bedrijf in sportartikelen dat ik ken, ontdekte via BI dat hun bestverkochte product tegelijkertijd hun grootste verliespost was. De verkoopprijs was te laag gezet ten opzichte van de inkoopkosten plus retourkosten. Zonder BI hadden ze dat product waarschijnlijk nog een jaar door laten draaien.

Snellere reactietijd. Als je wekelijks je KPI’s bekijkt in een dashboard, spot je problemen weken eerder dan wanneer je aan het einde van het kwartaal de boeken opent. Een dalende conversieratio op je website? In een dashboard zie je dat binnen een week. In een kwartaalrapport zie je het pas na drie maanden.

Klantsegmentatie. BI helpt je om je klanten te groeperen op basis van gedrag, waarde en behoeften. Een accountantskantoor ontdekte via BI dat 15% van hun klanten 60% van de omzet genereerde, maar ook 70% van de supportvragen. Dat inzicht leidde tot een aanpassing van hun dienstenpakketten en prijsstructuur.

Marketingeffectiviteit. Welk kanaal levert de meeste klanten op? Niet de meeste bezoekers of de meeste likes, maar daadwerkelijke klanten. BI kan die volledige trechter zichtbaar maken: van advertentie-impressie via websitebezoek naar lead naar klant. Dat helpt je marketingbudget daar te besteden waar het het meest oplevert.

Maar ik wil ook eerlijk zijn over de beperkingen. BI is geen kristallen bol. Het toont wat er is gebeurd en wat er nu gebeurt. Voorspellingen (predictive analytics) zijn mogelijk maar complexer en minder betrouwbaar, zeker met de beperkte datavolumes van de meeste MKB-bedrijven. En BI is zo goed als je data: rommel erin, rommel eruit.

Business intelligence in de praktijk: voorbeelden

Hoe gebruiken bedrijven business intelligence in het dagelijks werk? Deze voorbeelden tonen concrete toepassingen waar mkb-ondernemers direct herkenning in vinden.

Voorbeeld 1: Recruitmentbureau met Power BI

Een recruitmentbureau in Amsterdam (18 medewerkers) wilde inzicht in de volledige recruitmentfunnel: van vacature-intake tot plaatsing. Ze gebruikten Bullhorn als CRM en hadden data verspreid over Bullhorn, LinkedIn Recruiter en hun boekhoudsoftware.

Met Power BI (10 euro per gebruiker per maand) bouwden ze een dashboard dat toonde: gemiddelde doorlooptijd per vacature, kosten per plaatsing per kanaal, en omzet per recruiter. De investering in Power BI plus een freelance BI-consultant voor de initiiele setup kostte 8.000 euro.

Het inzicht dat de meeste impact had: ze ontdekten dat vacatures via een specifiek nicheplatform drie keer sneller werden gevuld dan via LinkedIn, tegen een derde van de kosten. Ze verschoven 40% van hun sourcingbudget. Het resultaat na zes maanden: 22% meer plaatsingen bij gelijkblijvende kosten.

Voorbeeld 2: Webshop met Looker Studio (gratis)

Een webshop in biologische voeding (5 medewerkers) had geen budget voor dure BI-tools. Ze gebruikten Google’s gratis tool Looker Studio (voorheen Data Studio) om data uit Google Analytics, Google Ads en hun Shopify-webshop samen te brengen.

Het dashboard toonde: omzet per verkeersbron, kosten per acquisitie per kanaal, en productprestaties. Ze bouwden het zelf, met hulp van YouTube-tutorials. Tijdinvestering: circa 20 uur.

De ontdekking: hun Google Ads-campagnes genereerden veel klikken maar weinig aankopen (kosten per acquisitie: 42 euro). Hun e-mailmarketing genereerde minder verkeer maar veel meer aankopen (kosten per acquisitie: 6 euro). Ze halveerden hun Ads-budget en investeerden het verschil in e-mailmarketing. Het resultaat: 30% hogere omzet bij 15% lagere marketingkosten.

Voorbeeld 3: Installatebedrijf met Excel als BI-tool

Ja, Excel kan een BI-tool zijn. Een installatiebedrijf in de installatietechniek (25 medewerkers) begon met BI in Excel. Ze exporteerden maandelijks data uit hun planning en urenregistratie en bouwden een dashboard met draaitabellen en grafieken.

Het dashboard toonde: marge per project, productiviteit per monteur en gemiddelde doorlooptijd. Niets fancy, maar het gaf de directeur voor het eerst inzicht in welke projecttypen winstgevend waren en welke niet.

Na een jaar stapten ze over naar Power BI omdat de Excel-aanpak te veel handmatig werk vergde (elke export en import kostte twee uur per maand). Maar het Excel-startpunt was waardevol: het dwong ze na te denken over welke KPI’s echt belangrijk waren voordat ze investeerden in een tool.

Voorbeeld 4: Horecaketen met Tableau

Een keten van vijf restaurants in Zuid-Holland (80 medewerkers totaal) gebruikte Tableau om operationele data te analyseren: omzet per locatie, per dagdeel, per productcategorie. Gecombineerd met weersdata en evenementenkalenders.

Ze ontdekten patronen die niet zichtbaar waren in losse rapportages. Locatie 3 had een lagere omzet op donderdagavond, behalve wanneer er een evenement was in het nabijgelegen theater. Op die avonden was de omzet 180% hoger. Door de personeelsplanning hierop af te stemmen (extra personeel op theateravonden, minimale bezetting op reguliere donderdagen), bespaarden ze circa 15.000 euro per jaar aan personeelskosten.

Tableau kost 70 euro per gebruiker per maand. Met drie gebruikers en een implementatietraject van 12.000 euro was de totale jaarinvestering circa 15.000 euro. De besparing dekte dat in het eerste jaar al.

Business intelligence voor MKB: waar begin je?

Niet bij de tool. Begin bij de vragen. Welke drie vragen zou je willen beantwoorden als je alle data van je bedrijf in een oogopslag kon zien?

Typische startvragen voor MKB:

• Wat is onze werkelijke winstmarge per product of dienst?
• Welke marketingkanalen leveren daadwerkelijk klanten op?
• Welke klanten zijn het meest waardevol en waarom?

De drie meest geschikte BI-tools voor MKB:

Looker Studio (Google) is gratis en ideaal als startpunt. Het integreert naadloos met Google-producten (Analytics, Ads, Search Console) en biedt connectoren voor tientallen andere tools. De beperkingen: complexere analyses zijn lastig, en het is minder geschikt voor grote datasets. Maar voor een eerste BI-ervaring is het perfect.

Power BI (Microsoft) kost 10 euro per gebruiker per maand en biedt veel meer mogelijkheden dan Looker Studio. Sterke integratie met Microsoft-producten (Excel, Dynamics, Azure). Geschikt voor bedrijven die al in het Microsoft-ecosysteem zitten. De leercurve is gemiddeld: je kunt basisdashboards maken zonder technische kennis, maar voor geavanceerde analyses heb je DAX-kennis nodig (een formuletaal vergelijkbaar met Excel-formules).

Tableau kost 70 euro per gebruiker per maand en staat bekend om de beste visualisatiemogelijkheden. Geschikt voor bedrijven die complexere analyses willen en bereid zijn te investeren in kennis. De leercurve is steiler dan Power BI, maar de resultaten zijn vaak mooier en interactiever.

Praktisch stappenplan:

1. Bepaal je drie belangrijkste vragen.
2. Inventariseer waar de data zit die je nodig hebt om die vragen te beantwoorden.
3. Start met Looker Studio of Power BI (gratis trial).
4. Bouw een eerste dashboard met maximaal vijf grafieken.
5. Gebruik het dashboard een maand lang wekelijks in je managementoverleg.
6. Evalueer: levert het actionable inzichten op? Zo ja, breid uit. Zo niet, stel betere vragen.

Budget voor een MKB-startpunt: 0 euro (Looker Studio + eigen tijd) tot 5.000 euro (Power BI + een dagdeel hulp van een BI-consultant voor de initiiele opzet).

Veelgestelde vragen over business intelligence

Wat is het verschil tussen business intelligence en data-analyse?

Data-analyse is een onderdeel van BI. BI is het bredere geheel: van dataverzameling en -opslag tot analyse en visualisatie. Een data-analist voert analyses uit. Een BI-oplossing omvat ook de infrastructuur, de dashboards en de processen waarmee die analyses structureel worden ingezet in de organisatie.

Heb ik een data-analist nodig voor BI?

Niet per se. Voor een basisdashboard in Looker Studio of Power BI kun je zelf aan de slag. Voor complexere analyses (voorspelmodellen, geavanceerde segmentaties) is specialistische kennis wel verstandig. Veel MKB-bedrijven huren een freelance BI-consultant in voor de opzet en onderhouden het dashboard daarna zelf.

Hoeveel data heb ik nodig voordat BI zinvol is?

Minder dan je denkt. Als je 100 klanten en een jaar aan verkoopdata hebt, kun je al zinvolle analyses maken. De kwaliteit van de data is belangrijker dan de kwantiteit. Honderd goed gestructureerde datapunten zijn meer waard dan 10.000 rommelige records.

Wat is het verschil tussen BI en een ERP systeem?

Een ERP systeem is operationele software: het voert je bedrijfsprocessen uit (factureren, voorraad beheren, etc.). BI is analytische software: het analyseert de data die je ERP en andere systemen genereren. Veel ERP systemen bieden basale rapportages, maar die zijn zelden zo flexibel en visueel als een dedicated BI-tool.

Is Excel een BI-tool?

Ja en nee. Excel kan dienen als BI-tool voor basale analyses, en veel bedrijven beginnen daar. Maar Excel heeft beperkingen: handmatige data-import, beperkte visualisaties, geen realtime connecties met databronnen, en het wordt onbeheersbaar bij grote datasets. Zie Excel als de fiets en Power BI als de auto: allebei brengen ze je van A naar B, maar de een is efficienter over lange afstanden.

Hoe bescherm ik gevoelige bedrijfsdata in BI-tools?

Goede BI-tools bieden rij- en kolomniveau beveiliging. Dat betekent dat je kunt instellen wie welke data mag zien. De salesmanager ziet zijn eigen regio, de directeur ziet alles. Kies altijd een tool die data versleuteld opslaat en die voldoet aan AVG-eisen. Cloudgebaseerde tools als Power BI en Tableau voldoen hier standaard aan.

Wat zijn KPI's en hoe relateren ze aan BI?

KPI’s (Key Performance Indicators) zijn de meetbare waarden die aangeven hoe goed je bedrijf presteert op specifieke doelen. Voorbeelden: omzet per maand, klanttevredenheidsscore, gemiddelde doorlooptijd van projecten. BI-dashboards worden gebouwd rondom je KPI’s. Zonder heldere KPI’s heb je een dashboard vol data maar geen richting. Begin altijd met het definieren van je 5-10 belangrijkste KPI’s voordat je een dashboard bouwt.

Meer informatie vind je bij IBM over business intelligence.

Kortom: Wat is business intelligence is een vraag die steeds meer ondernemers stellen. Met de juiste kennis maak je betere beslissingen voor je bedrijf.

Conclusie

Business intelligence is geen luxe meer voor grote bedrijven. Met gratis tools als Looker Studio en betaalbare opties als Power BI kan elk MKB-bedrijf beginnen met datagedreven besluitvorming. Het hoeft niet groot te starten. Een enkel dashboard met je vijf belangrijkste KPI’s kan al het verschil maken.

Mijn ervaring is dat het grootste obstakel niet de technologie is, maar de discipline. BI werkt alleen als je het structureel gebruikt. Een dashboard dat je een keer bouwt en daarna vergeet, is geldverspilling. Plan een vast moment per week om je cijfers te bekijken en er acties aan te koppelen.

En begin klein. Liever een simpel dashboard dat je elke week gebruikt dan een geavanceerd dashboard dat stof vergaart. De inzichten komen vanzelf als je de juiste vragen stelt aan je data.

Wil je hulp bij het opzetten van dashboards of het koppelen van je databronnen? Neem contact op met Red Factory voor persoonlijk advies.