Power BI: herziening architectuur met AI als strategie

Samenvatting

Power BI telt meer dan 70 modellen; een Reddit-gebruiker wil de architectuur met AI opnieuw opbouwen.

Power BI-architectuur: wat er gebeurt

Binnen het bedrijf bestaan veel dubbele rapporten en datamodellen. Nieuwe rapportaanvragen lijken vaak op eerdere verzoeken, maar leiden toch tot een nieuw klein model in plaats van hergebruik van bestaande onderdelen.

De organisatie heeft meer dan 70 modellen, waarvan de meeste slechts één rapport bedienen. De auteur gebruikte PowerShell om de code van alle rapporten te downloaden, inclusief modellen, M-query’s, verbindingen en berekeningen. Daarna ontstond het idee om de Power BI-architectuur volledig opnieuw op te bouwen met AI. De precieze rol van AI en de beoogde architectuur blijven in het fragment onuitgewerkt.

Waarom Power BI-architectuur belangrijk is

De casus draait om versnippering. Wanneer vergelijkbare rapporten elk een eigen model krijgen, ontstaat logica op meerdere plaatsen. Een wijziging in een berekening of verbinding vraagt dan eerst om inzicht in de onderlinge afhankelijkheden. Het probleem zit dus niet alleen in het aantal rapporten, maar ook in de manier waarop modellen opnieuw worden gebruikt.

De PowerShell-inventaris vormt een concreet vertrekpunt. De organisatie beschikt nu over broncode en configuratie-informatie waarmee doublures, gedeelde berekeningen en terugkerende querypatronen kunnen worden vergeleken. Dat maakt de architectuurdiscussie controleerbaarder dan een herontwerp zonder overzicht van het bestaande landschap.

AI verandert die volgorde niet automatisch. Zonder duidelijke inventaris kan een nieuwe architectuur dezelfde versnippering opnieuw introduceren. De kernvraag blijft welke modellen en logica samen horen en welke uitzonderingen bewust apart moeten blijven.

Concrete takeaway voor Power BI

Gebruik de PowerShell-export eerst als inventaris. Groepeer rapporten op gedeelde M-query’s, verbindingen, berekeningen en modelstructuur voordat je modellen samenvoegt of AI inzet. Leg per voorgestelde herziening vast welk bestaand model wordt hergebruikt en welke logica verdwijnt. Zo wordt de architectuurkeuze toetsbaar, ook als de uiteindelijke aanpak met AI nog niet vastligt.