1. Geharmoniseerde context
Via één geharmoniseerde semantische laag begrijpt de AI de exacte definities van jouw organisatie. Geen discussies meer over cijfers.
Analytics Answers Back: Conversational Analytics op enterprise-niveau
Geen chat-interface die gissen naar antwoorden brengt. Met BigQuery en actieve AI-agents transformeren we Conversational Analytics van een leuke feature naar betrouwbare actie.
Waarom daalde de omzet vorige week?
Omzet −4,2% t.o.v. de week ervoor. De daling zit vrijwel volledig in Retail.
Antwoord rechtstreeks uit je eigen data, met de tabel en de gebruikte SQL erbij · bron: BigQuery
Agent-actie
Agent zet de onderbouwing en de query klaar in de thread
Orders zakten op dinsdag. Wat betekent dat?
Eenmalig effect: leveringsstop bij twee distributiecentra.
- Operations-notitie van 12 juni over de leveringsstop
- Melding van de vervoerder met de vertraging
- Zelfde patroon eerder in week 14, daarna herstel
Uitleg met citaties uit je eigen kennisbank en externe bronnen
Agent-actie
Agent legt de uitleg vast bij de KPI, zodat niemand het opnieuw uitzoekt
Elke maandag 08:00: het weekrapport.
Weekrapport klaargezet met narratief, klaar voor review.
- Omzet en marge per kanaal
- Afwijkingen t.o.v. forecast, met verklaring
- Openstaande acties uit vorige week
Periodieke rapportage, pas verzonden na menselijke review
Agent-actie
Agent verstuurt het rapport na goedkeuring naar het MT
Hoe lossen we dit op?
Drie maatregelen, met verwachte impact en eigenaar.
- Levering DC-Zuid herprioriteren, impact hoog
- Tijdelijke marge-afspraak met inkoop, impact midden
- Retail-campagne naar voren halen in week 26, impact midden
Concrete maatregelen en concept-acties; een mens houdt de regie
Agent-actie
Agent zet de acties als concept klaar in je planning
Waarom daalde de omzet vorige week?
Omzet −4,2% t.o.v. de week ervoor. De daling zit vrijwel volledig in Retail.
Antwoord rechtstreeks uit je eigen data, met de tabel en de gebruikte SQL erbij · bron: BigQuery
Agent-actie
Agent zet de onderbouwing en de query klaar in de thread
Orders zakten op dinsdag. Wat betekent dat?
Eenmalig effect: leveringsstop bij twee distributiecentra.
- Operations-notitie van 12 juni over de leveringsstop
- Melding van de vervoerder met de vertraging
- Zelfde patroon eerder in week 14, daarna herstel
Uitleg met citaties uit je eigen kennisbank en externe bronnen
Agent-actie
Agent legt de uitleg vast bij de KPI, zodat niemand het opnieuw uitzoekt
Elke maandag 08:00: het weekrapport.
Weekrapport klaargezet met narratief, klaar voor review.
- Omzet en marge per kanaal
- Afwijkingen t.o.v. forecast, met verklaring
- Openstaande acties uit vorige week
Periodieke rapportage, pas verzonden na menselijke review
Agent-actie
Agent verstuurt het rapport na goedkeuring naar het MT
Hoe lossen we dit op?
Drie maatregelen, met verwachte impact en eigenaar.
- Levering DC-Zuid herprioriteren, impact hoog
- Tijdelijke marge-afspraak met inkoop, impact midden
- Retail-campagne naar voren halen in week 26, impact midden
Concrete maatregelen en concept-acties; een mens houdt de regie
Agent-actie
Agent zet de acties als concept klaar in je planning
Gebouwd op BigQuery Cloud Run Agent Development Kit (ADK) Semantische datalaag Vertex AI · Gemini Dataform Google Cloud IAM
Waarom traditionele Conversational Analytics vaak strandt
Vragen stellen in natuurlijke taal aan je data is de belofte van Conversational Analytics. Maar een antwoord in tekst is pas de helft van het werk. Als de onderliggende databronnen elkaar tegenspreken, geeft de AI bij elke vraag een ander getal. Echte waarde ontstaat pas wanneer antwoorden gebaseerd zijn op één uniforme definitie en direct leiden tot vervolgacties in je bedrijfsvoering.
Zelfde vraag Drie bronnen, drie antwoorden
De drie pijlers
Van vraag naar geborgd antwoord naar actie
2. BigQuery als fundament
Conversational Analytics op enorme datavolumes, razendsnel verwerkt vanuit één betrouwbare single source of truth.
3. Van inzicht naar workflow
Analytics Answers Back: antwoorden blijven geen tekst op een scherm, maar zetten acties in gang via geïntegreerde AI-agents.
De oplossing
Eén agent die meegroeit, op vier niveaus
Elk niveau bouwt op het vorige. Je begint bij een antwoord en eindigt bij een concept-actie, met een mens die de regie houdt.
-
Level 1 · Antwoord
“Waarom daalde de omzet vorige week?”
De agent antwoordt rechtstreeks uit je data, met tabel, de cijfers erachter en verifieerbare SQL.
-
Level 2 · Uitleg
“Orders zakten op dinsdag. Wat betekent dat?”
De agent legt uit, onderbouwd met je eigen kennisbank en externe bronnen, met citaties.
-
Level 3 · Rapport
“Elke maandag om 08:00: het weekrapport.”
De agent stelt periodieke rapportages met narratief op en verstuurt ze automatisch, na menselijke review.
-
Level 4 · Advies
“Hoe lossen we dit op?”
Concrete maatregelen en concept-acties, klaar om uit te voeren. Een mens blijft aan het stuur.
Data activation
Van statisch rapport naar directe uitvoering
Automatische analyse met goedkeuring in één klik.
-
Proactieve context: de AI signaleert niet alleen de afwijking, maar legt direct uit waarom het gebeurt op basis van je gekoppelde bronnen.
-
Smart recommendations: de agent genereert meteen twee of drie concrete vervolgstappen met verwachte impact.
-
Human-in-the-loop activatie: met één klik op Accepteren start de agent het proces in je CRM, ERP of marketingtool.
Weekrapport · maandag 08:00
Actie vereist
Voorraadrisico tuinmeubelen · € 38k
Instroom loopt 11 dagen achter op de vraagprognose. Bronoorzaak: vertraagde leverbevestiging bij twee leveranciers.
Aanbeveling van de agent
- Webshopcampagne herverdelen +60% traffic
- Voorraaddrempel-alert instellen Risico −40%
Accepteren Afwijzen
Business impact
De harde voorwaarden voor betrouwbare data-intelligentie
-
100% Feitgebaseerd: Dankzij de semantische koppeling antwoordt de AI uitsluitend op geverifieerde brongegevens.
-
Enterprise Governance: Toegangsrechten en datasecurity uit je Google Cloud omgeving blijven volledig gehandhaafd.
-
Directe Besluitvorming: Vergaderingen starten bij het besluit in plaats van bij discussie over de juistheid van de data.
Aanpak
Hoe we het bouwen
-
Datalandschap in kaart
Bronnen, definities en eigenaren vastleggen. Waar spreken cijfers elkaar tegen?
-
Fundament in BigQuery
Één modelleerlaag, geborgde pipelines en rechten uit je eigen Google Cloud omgeving.
-
Definities vastgezet
Metrics en dimensies één keer definiëren, zodat elk antwoord hetzelfde getal geeft.
-
Agents in de workflow
Antwoorden koppelen aan acties: alerts, rapportages en taken in je bestaande systemen.
FAQ
Veelgestelde vragen
Is dit gewoon een chatbot op onze dashboards?
Nee. De chat is alleen de ingang. Het antwoord komt uit een geborgde semantische laag op je data in BigQuery, komt met de gebruikte SQL erbij, en kan vervolgens een actie starten via een agent. Zonder die laag krijg je bij elke vraag een ander getal.
Blijven onze toegangsrechten gelden?
Ja. Rechten en datasecurity komen uit je eigen Google Cloud omgeving. Iemand ziet via Conversational Analytics precies wat hij of zij ook in de bron mag zien, niet meer.
Wat als onze data nog niet op orde is?
Dan begint het traject daar. We brengen bronnen, definities en eigenaren in kaart en bouwen het fundament in BigQuery voordat we de conversational laag aanzetten.
Hoe voorkomen jullie verzonnen antwoorden?
De AI mag niet vrij interpreteren: metrics en dimensies zijn vastgelegd in de semantische laag. Antwoorden verwijzen naar de gebruikte definitie en bron, zodat elk cijfer te herleiden is.
Wat levert een eerste traject op?
Een werkend antwoord op een echte vraag uit jouw organisatie, op jouw data, plus één agent-actie die eruit volgt. Vanaf daar breiden we uit per domein.