Power BI werkruimte-architectuur

Wanneer je Power BI inzet binnen een organisatie, is structuur essentieel. Een doordachte indeling van werkruimtes, datasets en apps voorkomt chaos en versnelt de samenwerking tussen teams. In deze blog leggen we uit hoe een typische Power BI werkruimte-architectuur eruitziet, met focus op het mkb.

Wat zie je in het model?

Bovenstaand diagram laat zien hoe je Power BI werkruimtes logisch indeelt per team of domein. Binnen de Dev Team Workspace worden databronnen via dataflows opgehaald, gemodelleerd tot datasets of datamarts en vervolgens beschikbaar gesteld aan andere werkruimtes zoals Finance, Sales of Klantinzichten.

Waarom deze aanpak?

• Schaalbaar: Elke afdeling werkt in z’n eigen omgeving, zonder elkaars werk te beïnvloeden.
• Herbruikbaar: Eén dataset (single-source-of-truth) wordt gedeeld met meerdere rapportages.
• Veilig: Rechten zijn per werkruimte of app te beheren.

De lagen uitgelegd

Een goede Power BI architectuur bestaat vaak uit drie lagen:

• ETL Layer: Hier gebeurt de extractie en verrijking met Power BI Dataflows.
• Data Modeling Layer: In deze laag bouw je één centrale dataset met DAX-logica.
• Visual Layer: Rapporten en dashboards worden gedeeld via apps.

Data-opslag in lagen: Bronze, Silver, Gold

Steeds meer organisaties werken met een bronze-silver-gold structuur binnen Microsoft Fabric of andere lakehouse-architecturen. Deze opbouw helpt om je data stap voor stap betrouwbaarder en bruikbaarder te maken.

• Bronze: de ruwe, onbewerkte data uit bronsystemen. Deze data wordt vaak alleen opgeslagen, zonder logica of filtering.
• Silver: opgeschoonde en gestandaardiseerde data. Hier worden kolomnamen, types en structuur gelijkgetrokken. Ideaal voor analyse of modellering.
• Gold: business-ready data – bijvoorbeeld KPI-tabellen, samenvattingen of rapportageklare tabellen die worden gevoed naar Power BI.

Als je met Power BI werkt in een professionele setting, dan is deze gelaagde structuur een onmisbare basis voor herbruikbaarheid, governance en schaalbaarheid. Microsoft Fabric biedt dit direct aan via Lakehouse, Pipelines en de Warehouse-laag.

Tip

Begin klein, bijvoorbeeld met één centrale dataset en werk later toe naar deze structuur. Werk samen met een data engineer of consultant om dit goed neer te zetten. Het voorkomt later dubbele datasets, trage dashboards of onduidelijke eigenaarschap.

← Terug naar het blogoverzicht