Steeds meer organisaties experimenteren met AI-tools zoals Claude. De echte waarde ontstaat echter wanneer zo’n AI-assistent niet alleen algemene kennis gebruikt, maar kan werken met betrouwbare bedrijfsdata. 

Door Claude te koppelen aan Power BI kun je vanuit Claude vragen stellen over je eigen bedrijfsdata. Denk aan omzetontwikkelingen, marges, prestaties of andere KPI’s. Zo ontstaat een extra, interactieve laag boven op je bestaande Business Intelligence-omgeving. De interne uitwerking van KPI Solutions noemt daarbij onder andere uitleg bij KPI’s, trends en afwijkingen, analyses en samenvattingen en het automatiseren van terugkerende informatievragen.  

Maar wat kun je daar in de praktijk mee? Hoe werkt zo’n koppeling? En waar moet je rekening mee houden? 

Van dashboard naar gesprek met je data 

Power BI maakt bedrijfsdata inzichtelijk via dashboards en rapportages. Om antwoord te krijgen op een specifieke vraag, moet een gebruiker normaal gesproken zelf naar het juiste rapport gaan, filters toepassen en de informatie interpreteren. 

Met Claude kan daar een andere manier van werken naast komen te staan: vragen stellen aan je bedrijfsdata in gewone taal. 

Denk bijvoorbeeld aan: 

• Hoe heeft onze omzet zich de afgelopen periode ontwikkeld? 

• Welke producten wijken het sterkst af van onze doelstelling? 

• Welke trends en afwijkingen zijn zichtbaar in onze resultaten? 

• Kun je de belangrijkste ontwikkelingen samenvatten? 

Claude vervangt Power BI dus niet. Het biedt een aanvullende manier om met de informatie uit je BI-omgeving te werken. 

Hoe verbind je Claude met Power BI? 

Om Claude bij Power BI-data te laten komen, kan gebruik worden gemaakt van MCP: Model Context Protocol. MCP is een open standaard waarmee AI-assistenten en agents externe tools en databronnen kunnen gebruiken. Microsoft biedt hiervoor MCP-servers die Power BI-semantic models en rapporten kunnen bevragen of, afhankelijk van de gekozen server, aanpassen.  

Simpel gezegd: 

Claude → MCP → Power BI → jouw bedrijfsdata 

Microsoft documenteert inmiddels specifiek hoe externe MCP-clients zoals Claude Desktop met gehoste Power BI MCP-servers kunnen worden verbonden. Hiervoor moet onder andere de MCP-functionaliteit binnen Power BI worden toegestaan en wordt voor Claude Desktop een app geregistreerd in Microsoft Entra ID. Vervolgens wordt de Power BI MCP-server in Claude geregistreerd.  

Wat levert Claude in combinatie met Power BI op? 

1. Vragen stellen aan je bedrijfsdata

Je kunt vanuit Claude in gewone taal vragen stellen over beschikbare bedrijfsinformatie. Dat maakt het mogelijk om op een andere manier met je data te werken dan alleen via dashboards en rapportages.  

2. KPI’s, trends en afwijkingen beter onderzoeken

Claude kan worden gebruikt om uitleg te krijgen bij KPI’s, trends en afwijkingen en om analyses en samenvattingen te genereren.  

Een dashboard kan bijvoorbeeld laten zien dat een KPI verandert. Vanuit Claude kun je vervolgens verder vragen stellen om de beschikbare informatie nader te onderzoeken. 

3. Terugkerende informatievragen automatiseren

In de interne uitwerking wordt ook het automatiseren van analyses en terugkerende informatievragen genoemd. 

Dat maakt de toepassing vooral interessant wanneer medewerkers regelmatig dezelfde informatie moeten verzamelen of analyseren. 

4. Een extra laag boven op Power BI

Claude hoeft bestaande Power BI-rapportages niet te vervangen. Het kan juist als aanvullende laag worden gebruikt. Je behoudt Power BI voor rapportage en visualisatie, terwijl Claude een andere manier biedt om met beschikbare bedrijfsinformatie te werken.  

5. Dezelfde databasis gebruiken voor AI-agents

Hier wordt het misschien nog interessanter. MCP is niet alleen relevant voor een gebruiker die zelf een vraag aan Claude stelt. Microsoft beschrijft Power BI MCP-servers expliciet als servers waarmee AI-agents tools kunnen gebruiken om Power BI-semantic models en rapportages te bevragen of te bewerken. Microsoft noemt bijvoorbeeld ook het gronden van custom agents en Copilot Studio-agents in Power BI-data. Daarmee kan een goed ingerichte data-omgeving dus breder worden ingezet als basis voor AI-toepassingen. 

Je bouwt dus niet alleen een omgeving waarin iemand gemakkelijker vragen kan stellen aan data. Je creëert ook een fundament waarop je later AI-agents kunt aansluiten die binnen hun beschikbare tools en rechten met die bedrijfsinformatie werken.  

Waarom is een betrouwbaar datafundament zo belangrijk? 

Daar zit wat ons betreft de belangrijkste voorwaarde. Een krachtige AI-assistent is alleen nuttig als de informatie waarmee deze werkt betrouwbaar is. 

Binnen het KPI Solutions Dataplatform wordt data uit ERP-, finance-, HR-, productie- en andere bedrijfssystemen gecentraliseerd in één omgeving met eenduidige KPI-definities. Volgens de interne uitwerking zorgt dit ervoor dat AI kan werken met gevalideerde en verrijkte bedrijfsinformatie in plaats van rechtstreeks met allerlei losse bronsystemen.  

Daarmee ontstaat een logische keten: Bronsystemen → KPI Solutions Dataplatform → betrouwbare bedrijfsdata → Power BI/MCP → Claude en AI-agents 

Juist die onderliggende databasis maakt het mogelijk om AI structureler in te zetten. 

Wat zijn de voordelen? 

De belangrijkste voordelen zijn: 

• Laagdrempeliger met data werken: gebruikers kunnen vragen stellen in gewone taal.  

• Bestaande investeringen benutten: Claude kan als extra laag naast bestaande Power BI-rapportages worden ingezet.  

• Meer uit bedrijfsinformatie halen: Claude kan worden gebruikt voor analyses, samenvattingen en uitleg bij KPI’s, trends en afwijkingen.  

• Basis voor bredere AI-toepassingen: via MCP kunnen ook AI-agents met Power BI-data en tools werken.  

• Controle over de beschikbare data: in de voorgestelde KPI Solutions-aanpak gebruikt de klant de eigen Claude-omgeving en bepaalt de klant welke data toegankelijk wordt gemaakt.  

En waar moet je rekening mee houden? 

De mogelijkheden zijn interessant, maar er zijn ook belangrijke aandachtspunten. 

Betrouwbaarheid van data
Wanneer KPI-definities of onderliggende data niet op orde zijn, heb je geen stevige basis voor AI. Ook in de bestaande KPI Solutions-content over AI-agents wordt daarom benadrukt dat duidelijke KPI’s, definities, bedrijfslogica en databronnen belangrijk zijn. 

Toegang en beveiliging
Een verbinding met een externe AI-client vraagt om een bewuste inrichting van rechten. Microsoft geeft aan dat MCP-operaties plaatsvinden binnen de rechten van de aangemelde gebruiker en adviseert onder andere least-privilege rollen en passende beveiligingsmaatregelen.  

Dataverwerking buiten Power BI
Een belangrijk aandachtspunt is dat een MCP-server de bestaande datatoegang niet simpelweg uitbreidt, maar dat metadata, schema’s en queryresultaten wel naar de MCP-client kunnen gaan en mogelijk als context naar de gebruikte LLM-provider worden doorgestuurd. Microsoft adviseert daarom dit mee te nemen in het AI- en databeleid van de organisatie.  

De technologie ontwikkelt nog volop
De gehoste Power BI MCP-servers voor externe clients worden door Microsoft momenteel als preview gedocumenteerd. 

Het is daarom belangrijk om niet alleen te vragen: kunnen we Claude aan Power BI koppelen? Maar vooral: welke data willen we ontsluiten, voor welk doel en binnen welke kaders? 

Van betrouwbare data naar BI én AI 

Claude koppelen aan Power BI is technisch interessant, maar de koppeling is uiteindelijk niet het belangrijkste onderdeel. De echte waarde zit in de data die je beschikbaar maakt. 

Wanneer data uit verschillende bedrijfssystemen op één betrouwbare plek samenkomt en KPI’s eenduidig zijn gedefinieerd, ontstaat een fundament dat je breder kunt gebruiken. Voor Power BI-rapportages, voor interactie met AI-assistenten zoals Claude én voor AI-agents die Power BI-data als context of hulpmiddel gebruiken.  

Zo bouw je dus niet alleen aan betere rapportages voor vandaag, maar ook aan een datafundament waarop nieuwe AI-toepassingen kunnen aansluiten. 

Benieuwd hoe je jouw Power BI- en dataomgeving geschikt maakt voor Claude en AI-agents? KPI Solutions helpt bij het bouwen van een betrouwbaar datafundament en het verbinden van data, BI en AI.