Data Agents in Power BI en Microsoft Fabric: de complete praktische gids voor next-level data-analyse
Maarten Gerritsen
August 19, 2025
Ontdek Data Agents in Microsoft Fabric en Power BI: wat ze zijn, hoe ze werken en hoe je het datamodel voorbereidt. Leer over consistente definities, synoniemen en praktijkvoorbeelden.
Stel je voor dat je collega uit de financiële afdeling een vraag heeft over de kwartaalcijfers. In plaats van jou te bellen of een complex rapport te moeten interpreteren, typt ze gewoon: "Wat is onze brutomarge per productlijn dit kwartaal?" Binnen enkele seconden krijgt ze een helder antwoord, compleet met cijfers en uitleg. Dit is de kracht van Data Agents, een baanbrekende functie in Microsoft Fabric die de manier waarop we met bedrijfsdata omgaan volledig verandert.
Data Agents zijn conversatiegestuurde vraag-en-antwoord-systemen die je kunt bouwen op basis van je bedrijfsdata. Met deze technologie kunnen medewerkers, ook zonder technische expertise, vragen in gewone taal stellen over de data in Power BI of Fabric en direct contextrijke antwoorden krijgen. Onder de motorkap gebruikt de Data Agent generatieve AI (grote taalmodellen) om een gebruikersvraag te interpreteren, de juiste databron te kiezen en automatisch de benodigde query uit te voeren.
Om te begrijpen hoe krachtig Data Agents zijn, is het belangrijk om te zien hoe ze werken. De Data Agent fungeert als een slimme tussenpersoon voor je data, vergelijkbaar met een zeer ervaren data-analist die perfect Nederlands spreekt en alle databases van je bedrijf kent.
Het proces dat zich achter de schermen afspeelt, verloopt in vier logische stappen die naadloos in elkaar overvloeien:
Stap 1: Vraag analyseren en valideren: Wanneer iemand een vraag stelt, gebruikt de agent Azure OpenAI Assistant API's om de vraag te interpreteren. Denk hierbij aan het proces waarbij een ervaren analist eerst zou vragen: "Wat bedoel je precies met 'omzet'?" en "Over welke periode hebben we het?" De agent doet dit automatisch en controleert tegelijkertijd of de gebruiker toegang heeft tot de gevraagde informatie. Zo gelden altijd de juiste beveiligingsregels en beperkingen, net zoals je niet zomaar in elke kantoorlade mag kijken.
Stap 2: De juiste databron identificeren: Het systeem kijkt naar alle beschikbare dataschema's, van lakehouses en warehouses tot Power BI-datamodellen en KQL-databases. Dit is vergelijkbaar met een bibliothecaris die weet in welk boek het antwoord op je vraag staat. De agent kiest de bron die het beste bij de vraag past, soms zelfs meerdere bronnen als dat nodig is voor een compleet antwoord.
Stap 3: Query genereren in de juiste taal: Afhankelijk van de gekozen bron genereert de agent automatisch de juiste query. Dit kunnen SQL-statements zijn voor een lakehouse, DAX-formules voor een semantisch model, of KQL-queries voor een Kusto-database. Het bijzondere is dat de agent deze technische talen perfect beheerst, terwijl jij alleen maar Nederlands hoeft te spreken. De query wordt ook gevalideerd om ervoor te zorgen dat er alleen leesbewerkingen worden uitgevoerd, wat een belangrijke veiligheidsmaatregel is.
Stap 4: Uitvoeren en begrijpelijk antwoord formuleren: De agent voert de query uit en zet het resultaat om in een begrijpelijk antwoord. Het mooie is dat de agent contextbewaring heeft, hij "onthoudt" dus eerdere vragen in het gesprek. Stel iemand vraagt eerst "Wat is de omzet per regio?" en daarna "En hoe was dat in 2024?", dan past de agent automatisch hetzelfde filter toe voor 2024. Dit maakt het gesprek natuurlijk en efficiënt.
Een van de krachtigste aspecten van Fabric Data Agents is hun vermogen om moeiteloos over verschillende databronnen te werken. Ze kunnen communiceren met lakehouses (hybride data lakes en warehouses), KQL-databases voor real-time logdata, en Power BI-semantische modellen met complexe DAX-berekeningen.
Om dit goed te laten werken, is zorgvuldige configuratie essentieel. In de setup kun je maximaal vijf bronnen kiezen en per bron aangeven welke tabellen relevant zijn. Deze beperking is geen nadeel, maar juist een voordeel omdat het het zoekgebied klein houdt en de nauwkeurigheid verhoogt. Het is vergelijkbaar met het organiseren van je bureau: als alles op zijn plek ligt, vind je sneller wat je zoekt.
Daarnaast kun je de agent extra context geven met instructies en voorbeeldvragen. Bijvoorbeeld: "Voor wereldwijde omzetvragen gebruik altijd het 'GlobalSales'-rapport." Dit soort richtlijnen voorkomt dat de agent uit de verkeerde bron gaat putten en zorgen voor consistente, betrouwbare antwoorden.
Denk bij het kiezen van databronnen aan de volgende overwegingen: Selecteer alleen de tabellen die echt nodig zijn voor de vragen die je team stelt. Dit houdt het systeem snel en de antwoorden relevant. Geef de agent duidelijke aanwijzingen over welke datasets hij voor welke vragen moet gebruiken. En zorg voor een logische combinatie van bronnen die elkaar aanvullen in plaats van overlappen.
Een goed werkende Data Agent begint bij een kwalitatief datamodel. Dit is vergelijkbaar met het organiseren van een bibliotheek: als de boeken willekeurig staan en verschillende systemen gebruiken voor catalogisering, wordt het onmogelijk om snel het juiste antwoord te vinden.
Zorg voor duidelijke, consistente definities van belangrijke KPI's en meetwaarden. Geef tabellen en kolommen begrijpelijke, menselijke namen. Denk bijvoorbeeld aan "Omzet" in plaats van "Revenue_2023" of "Klant" in plaats van "CUST_ID_REF". Definieer kernbegrippen één keer eenduidig, zodat de agent precies weet welke berekening er bedoeld wordt wanneer iemand vraagt naar "winst" of "marge".
Een logisch modeldesign, zoals een ster- of snowflake-schema, maakt het voor de agent ook makkelijker om de datarelaties te begrijpen. Dit is de digitale equivalent van een goed georganiseerde administratie waar dossiers logisch gekoppeld zijn en verwijzen naar elkaar.
Belangrijk is ook de linguïstische laag in Power BI. In het vraag-en-antwoord of Copilot-taalmodel kun je synoniemen toevoegen voor velden en relaties. Zo kan de agent ook vragen begrijpen als gebruikers andere termen gebruiken. Geef het veld "Omzet" bijvoorbeeld synoniemen als "Revenue", "Sales" of "Inkomsten". Hierdoor worden vragen in natuurlijke taal beter herkend en krijg je minder vaak het antwoord "Ik begrijp je vraag niet".
Onderzoeken tonen aan dat Data Agents de synoniemen in het model soms niet automatisch overnemen. Je kunt deze synoniemen daarom ook als instructie of notitie in de Data Agent invoeren, zodat de agent altijd de juiste metingen kiest.
Om de kracht van Data Agents te illustreren, kijk ik naar drie realistische scenario's uit verschillende afdelingen. Deze voorbeelden laten zien hoe data analytics toegankelijk wordt voor iedereen in de organisatie.
Financiën: De CFO die snel inzicht nodig heeft: Een CFO in een productiebedrijf vraagt de Data Agent: "Wat is de brutomarge per productlijn over het afgelopen kwartaal?" De agent raadpleegt het semantische financiële model, genereert een DAX-query en toont direct een overzichtelijke tabel met productlijnen en hun marges. Wat dit voorbeeld bijzonder maakt, is wat er daarna gebeurt: de CFO vraagt "Vergelijk dat met hetzelfde kwartaal vorig jaar."
De agent herkent de context van het vorige gesprek en voert dezelfde berekening opnieuw uit voor het voorgaande jaar. Binnen enkele seconden krijgt de CFO inzicht in jaar-op-jaar verschillen, zonder zelf een rapport te hoeven maken of een data-analist te moeten vragen om hulp. Dit type business intelligence was voorheen voorbehouden aan technische specialisten.
Operations: Real-time inzicht in magazijnbeheer: Een operations manager gebruikt de Data Agent via Microsoft Teams tijdens een overleg. Hij vraagt: "Hoeveel pallets staan er nu in het magazijn, vergeleken met vorige maand?" De agent zet een lakehouse-databron aan met real-time voorraaddata en berekent het verschil. Het antwoord verschijnt direct in de chat, inclusief een grafiek van het voorraadniveau.
Het gesprek gaat verder: "En hoeveel is dat per productcategorie?" De agent past automatisch een extra filter toe op productcategorieën en toont de verdeling. Hierdoor kan de manager snel zien welke categorieën in voorraad zijn toegenomen of afgenomen, allemaal zonder het overleg te onderbreken of ingewikkelde rapporten op te moeten vragen.
Sales: Prestatie-inzichten voor het salesteam: Een salesmanager wil weten wie het best presteert. Ze vraagt: "Welke verkoper heeft de hoogste omzet behaald in Frankrijk dit jaar?" De agent gebruikt het sales-semantische model met regionale targets, genereert de juiste query en geeft naam én omzet van de topverkoper.
Daarna vraagt ze: "Laat ook een grafiek zien van de top 5 verkopers." Hoewel de agent momenteel voornamelijk tekstuele antwoorden geeft, ontwikkelt Microsoft de functionaliteit om ook dynamische grafieken mee te sturen bij het antwoord. Dit combineert tekstuele uitleg met visueel overzicht, wat het inzicht nog krachtiger maakt.
Gebaseerd op onze ervaring bij Mount Data als Microsoft-partner, zijn er enkele kritieke succesfactoren voor het implementeren van Data Agents.
Gebruik eenduidige, beschrijvende namen voor tabellen, kolommen en maatregelen. Vermijd onnodige afkortingen of vakjargon dat alleen specialisten begrijpen. Verberg interne of technische kolommen zodat de agent en gebruikers zich kunnen focussen op de relevante gegevens voor business analytics.
Vul veldbeschrijvingen in bij je datamodel. Deze bieden extra context die zowel gebruikers als de AI-agent helpen om de juiste interpretatie te maken. Activeer in Power BI Desktop het "Vragen aan data"-taalmodel, waarmee je synoniemen en alternatieve termen kunt vastleggen.
Test het model regelmatig met Copilot of de traditionele vraag-en-antwoord functie en evalueer de uitkomsten kritisch. Gebruik feedback van eindgebruikers om het model verder te verbeteren. Dit is een iteratief proces waarbij je geleidelijk steeds betere resultaten krijgt.
Als Nederlandse Microsoft-partner en specialist in Microsoft Fabric is Mount Data actief bezig met het verkennen en testen van de nieuwe Data Agents functionaliteit. Ons team helpt organisaties bij het inrichten van werkende Data Agents en deelt best practices voor verschillende teams, of je nu werkt in Finance, Sales, Operations, of andere afdelingen.
We ondersteunen je bijvoorbeeld door voorbeeldvragen en antwoordpatronen op te zetten, de agent te trainen met bedrijfs-specifieke synoniemen en consistente KPI-definities te implementeren. Ook helpen we bestaande data- en BI-teams bij het adopteren van deze nieuwe mogelijkheden, zodat organisaties sneller kunnen profiteren van AI-gestuurde inzichten.
Voor organisaties die tijdelijke expertise nodig hebben, bieden we ook interim specialisten die je kunnen helpen bij de implementatie en optimalisatie van Data Agents in je specifieke omgeving.
Data Agents in Microsoft Fabric en Power BI vertegenwoordigen een nieuwe, en volgens ons baanbrekende, manier om met data te werken. Ze maken informatie direct toegankelijk voor iedereen in de organisatie doordat je vragen in gewone taal kunt stellen over je eigen data. Het resultaat is dat ook niet-technische collega's snel diepgaande inzichten krijgen, terwijl de data-governance en beveiliging intact blijven.
Deze technologie democratiseert data management door de technische barrières weg te nemen. Waar voorheen alleen data-analisten complexe queries konden schrijven, kan nu iedereen in de organisatie direct met data communiceren. Dit betekent snellere beslissingen, meer inzicht voor alle medewerkers, en een cultuur waarin data echt centraal staat in de bedrijfsvoering.
Het is belangrijk om te realiseren dat een goed ingericht datamodel met duidelijke definities en synoniemen cruciaal is voor nauwkeurige antwoorden. Zonder deze basis kunnen Data Agents verwarrende of onjuiste informatie geven, wat het vertrouwen in de technologie kan ondermijnen.
Wil je meer weten over hoe Data Agents jouw organisatie kunnen helpen, of heb je hulp nodig bij de implementatie? Neem gerust contact met ons op. Het team van Mount Data denkt graag met je mee over hoe jouw data nog toegankelijker en waardevoller kan worden.
We kunnen je helpen bij elke stap van het proces: van het voorbereiden van je datamodel tot het trainen van je medewerkers in het effectief gebruiken van Data Agents. Samen zorgen we ervoor dat deze krachtige technologie optimaal werkt voor jouw specifieke bedrijfssituatie en doelen.
Deze website maakt gebruik van cookies voor een goede werking van de site.
Cookies zijn kleine tekstbestanden die door websites kunnen worden gebruikt om de gebruikerservaring efficiënter te maken. Volgens de wet mogen wij cookies op uw apparaat opslaan als ze strikt noodzakelijk zijn voor het functioneren van deze site. Voor alle andere soorten cookies hebben wij uw toestemming nodig. Deze site maakt gebruik van verschillende soorten cookies. Sommige cookies worden geplaatst door diensten van derden die op onze pagina’s worden weergegeven.
