Summary  
This chapter covers structuring an end-to-end data modeling and reporting workflow by preparing normalized tables, defining relationships, implementing aggregation measures, building a question-driven dashboard, and conducting a reliability/clarity/efficiency/readiness review.

General domain of usage  
Sales analysis

Het capstone-project brengt alle vaardigheden samen die in deze cursus aan bod zijn gekomen — gegevensvoorbereiding, modelopbouw, DAX-maatregelen en dashboardontwerp — in één allesomvattende eindopdracht. Het doel is niet een perfect resultaat. Het doel is aan te tonen dat je een zakelijke vraag kunt oppakken, een model kunt bouwen dat deze beantwoordt, en de gemaakte keuzes kunt toelichten.
## Opdracht

Excel-werkmap

Je kunt werken met een van de volgende opties: de Nordic Bikes-gegevens die gedurende de cursus zijn gebruikt (aanbevolen als je je wilt richten op bouwen zonder nieuwe data te hoeven leren kennen), het meegeleverde *6.3 – Alternate_FlatSheet* voor Softworks Solutions — een fictief B2B-softwarebedrijf met 18 maanden aan orders verspreid over vier kantoren, twee segmenten en tien producten (aanbevolen als je een nieuwe uitdaging zoekt) — of je eigen gegevens van het werk (aanbevolen als je de meest directe praktische relevantie wilt).

Notitie

#### Stap 1 — Definieer de zakelijke vraag

1. Formuleer één duidelijke zakelijke vraag waarop je model antwoord geeft.
2. Identificeer wie het rapport gebruikt en welke beslissing hiermee wordt ondersteund.

**Voorbeelden voor de alternatieve dataset**: Welke vestiging genereert de meeste omzet? Welk producttype heeft de hoogste gemiddelde orderwaarde? Hoe verhoudt de maandelijkse factureringsomzet zich tot de omzet uit eenmalige diensten over de tijd?

#### Stap 2 — Bereid de data voor

1. Open de gekozen dataset en inspecteer de structuur.
2. Identificeer de facttabel en de dimensietabellen. Definieer de granulariteit van de facttabel: wat stelt één rij voor?
3. Splits de platte data in afzonderlijke tabellen. Elke tabel heeft één functie.
4. Maak een Datumtabel die het volledige datumbereik van je data dekt, plus extra toekomstige perioden.
5. Geef alle tabellen en kolommen duidelijke namen voordat je iets in Power Pivot laadt.

#### Stap 3 — Bouw het datamodel
1. Laad de tabellen in Power Pivot.
2. Maak de relaties tussen fact- en dimensietabellen en valideer deze in Diagramweergave.
3. Test de relaties met een eenvoudige draaitabel voordat je verdergaat. Bijvoorbeeld: totale omzet per vestiging of per producttype.

#### Stap 4 — Schrijf de measures

1. Schrijf minimaal drie DAX-measures die verschillende aspecten van je zakelijke vraag beantwoorden.
2. Test elke measure in een draaitabel voordat je deze in het dashboard gebruikt.

Voorgestelde measures voor de alternatieve dataset: Totale omzet, Aantal orders, Gemiddelde orderwaarde, Omzet per factureringsmodel.

#### Stap 5 — Bouw het dashboard

1. Maak een Dashboard-blad met draaitabelgrafieken, draaitabellen en minimaal twee slicers.
2. Elke visualisatie moet één vraag beantwoorden. Vermijd het herhalen van hetzelfde inzicht in meerdere grafieken.
3. Houd de lay-out overzichtelijk. Het dashboard moet bruikbaar zijn voor iemand die het niet heeft gebouwd.

#### Stap 6 — Evalueer het model

Evalueer voor afronding de werkmap met behulp van de vier perspectieven uit Sectie 6.1.
- **Betrouwbaarheid** — Geeft de werkmap consistente resultaten bij verschillende slicercombinaties?
- **Duidelijkheid** — Kan een ander persoon binnen een minuut de datasheets, het model en het dashboard identificeren?
- **Efficiëntie** — Zijn er kolommen of tabellen die overbodig zijn en niet bijdragen aan de rapportages?
- **Gereedheid** — Kan iemand anders deze werkmap volgende maand verversen zonder deze opnieuw op te bouwen?

Leer hoe u ruwe Excel-gegevens omzet in een verbonden datamodel met Power Pivot, DAX-measures en een interactief dashboard dat automatisch wordt bijgewerkt. Beginnend met een platte tabel bouwt u relaties tussen meerdere tabellen, schrijft u berekende statistieken en levert u een gepolijst, herbruikbaar rapport op — allemaal binnen Excel.
Geschikt voor Excel-gebruikers met basiservaring die verder willen gaan dan rapportage op platte bladen.

Een introductie tot wat datamodellering is, waarom het belangrijk is en wat je gedurende de cursus zult bouwen. Je maakt kennis met het Nordic Bikes-project en bekijkt het voltooide dashboard voordat je een enkele formule schrijft.

Voordat u een model bouwt, heeft uw data de juiste structuur nodig. In deze sectie leert u hoe u platte data opsplitst in schone, doelgerichte tabellen met de juiste sleutels, consistente opmaak en een duidelijke scheiding tussen feiten en dimensies.

Het kerntechnische gedeelte van de cursus. U zult Power Pivot inschakelen, uw tabellen in het datamodel laden, deze met relaties verbinden en leren hoe u problemen kunt herkennen en oplossen die een model ongemerkt laten falen.

Leer berekeningen schrijven die veel verder gaan dan wat Excel-formules alleen kunnen doen. Van basis-KPI-maatregelen tot tijdsintelligentie-functies, deze sectie bouwt de analytische laag die uw rapportage aandrijft.

Maak van uw model een eindproduct. U bouwt draaitabellen die echte zakelijke vragen beantwoorden, zet deze om in grafieken en stelt alles samen in een interactief dashboard dat wordt bestuurd door gedeelde slicers.

Een gestructureerde beoordeling van wat een model betrouwbaar, duidelijk en overdraagbaar maakt. De sectie wordt afgesloten met een capstone-project waarin je alle vaardigheden uit de cursus van begin tot eind toepast.

Capstoneproject en Reflectie

Opdracht

Stap 1 — Definieer de zakelijke vraag

Stap 2 — Bereid de data voor

Stap 3 — Bouw het datamodel

Stap 4 — Schrijf de measures

Stap 5 — Bouw het dashboard

Stap 6 — Evalueer het model