Het AI-ready semantisch model als fundament voor Self-Service BI

Een succesvol Self-Service BI-platform begint niet bij dashboards, maar bij een sterk semantisch model. Het is de laag die data vertaalt naar herkenbare businessbegrippen, KPI’s, definities en relaties die gebruikers begrijpen én vertrouwen.

Toch blijkt dat in de praktijk vaak een uitdaging. Veel semantische modellen zijn technisch correct, maar missen de context die business users nodig hebben. Measures zijn niet altijd duidelijk gedefinieerd, beschrijvingen ontbreken en belangrijke kennis zit verspreid in documentatie die snel veroudert of nauwelijks wordt geraadpleegd.

In deze updatesessie bekijken we hoe je een semantisch model optimaal voorbereidt op zowel Self-Service BI als AI-toepassingen zoals Microsoft Copilot en Data Agents. Je leert hoe je businesscontext rechtstreeks integreert in het model zelf, zodat gebruikers én AI-systemen beschikken over de juiste informatie op het juiste moment.

Zo evolueert het semantisch model van een technische rapporteringslaag naar een gedeelde taal tussen business, BI-teams en AI.

Wat mag je verwachten?

• Waarom het semantisch model het fundament vormt voor succesvolle Self-Service BI
• Hoe je modellen begrijpelijk maakt voor business users
• Waarom klassieke documentatie vaak tekortschiet
• Hoe je context en businesslogica integreert in het model zelf
• Hoe metadata, descriptions en measures bijdragen aan betere AI-antwoorden
• Hoe je bestaande Power BI- of Fabric-modellen stap voor stap AI-ready maakt
• Q&A

Schrijf je in en ontdek hoe je vandaag al de basis legt voor betrouwbare Self-Service BI én succesvolle AI-adoptie.