1️⃣ Het probleem, een voorbeeld
Een organisatie heeft een helpdesk waar mensen vragen stellen of problemen melden. Ze willen weten:
Welke vragen het vaakst gesteld worden.
Welke problemen of klachten het vaakst voorkomen.
Hierdoor kunnen ze beter beslissingen nemen en verbeteringen toepassen.
2️⃣ Hoe wordt de data verzameld
De helpdesk slaat alles digitaal op. Veel systemen hebben een API, dat is een soort digitale deur waar je informatie uit kunt halen.
Stel je voor: de API is een virtuele postbode.
Je vraagt “laat me alle tickets zien van afgelopen maand”, en de API brengt die gegevens terug.
3️⃣ Data opslaan in een centrale plek
Alle informatie die de API geeft, wordt in een datawarehouse gezet. Denk hieraan als een grote digitale opslagplaats waar alles netjes bij elkaar ligt:
Zo kan je over tijd trends zien (bijvoorbeeld: welke vraag steeds terugkomt).
Alles is overzichtelijk, dus makkelijk te analyseren.
4️⃣ KPI’s bepalen
Met de opgeslagen data kun je belangrijke cijfers en inzichten (KPI’s) maken:
Meest gestelde vragen: welke vragen komen het vaakst binnen?
Top 10 problemen: welke dingen gaan regelmatig mis?
Andere voorbeelden: gemiddelde reactietijd, aantal opgeloste tickets per week, etc.
5️⃣ Data visualiseren
Daarna gebruik je Power BI, een programma waarmee je cijfers overzichtelijk kunt tonen:
Staafdiagrammen, taartdiagrammen of lijngrafieken.
Bijvoorbeeld een grafiek van de Top 10 meest voorkomende problemen.
Of een overzicht van hoe vaak een vraag per week gesteld wordt.
Zo kan het management snel zien waar het goed gaat en waar verbetering nodig is, zonder door duizenden tickets te hoeven kijken.
6️⃣ Samengevat
Helpdesk ontvangt vragen.
API haalt die gegevens op.
Datawarehouse slaat alles op.
KPI’s worden bepaald: meest voorkomende vragen, topproblemen, enz.
Power BI laat het visueel zien zodat het management snel kan handelen.
Het hele proces zorgt ervoor dat beslissingen data-gedreven zijn en dat de organisatie efficiënter kan werken.
