Nilton bij de NS: schaalbare selfservice met impact

Na meerdere jaren als dataspecialist bij Stedin was hij toe aan een nieuwe uitdaging met meer afwisseling en inhoudelijke diepgang. Die vond Nilton direct in zijn eerste opdracht via Metriek: het realiseren van een schaalbare Power BI selfserviceomgeving bij de NS.

Geschreven door:

Nilton Ramos Monteiro

Van snelle start naar duidelijke richting

In augustus 2025 begon ik aan mijn opdracht bij de NS. De organisatie wilde een bestaande third-party data-analysetool vervangen door een Power BI-oplossing. Het doel was helder: commerciële teams in staat stellen om zelfstandig en betrouwbaar met data te werken. De schaal van de opdracht maakte dit meteen uitdagend. We werkten met meer dan 40 miljard rijen aan check-in en check-out data.

Mijn rol bestond uit twee onderdelen. Enerzijds het ontwerpen van een performant semantisch model dat deze datavolumes aankon. Anderzijds het bouwen van een Power BI selfserviceomgeving die goed aansluit bij de dagelijkse praktijk van de gebruikers.

De start was direct intensief. Door het uitvallen van mijn voorganger was het project vertraagd en wilden stakeholders snel zien of mijn aanpak de juiste was. Binnen een week heb ik daarom een proof of concept neergezet. Ik ben meteen met eindgebruikers in gesprek gegaan om hun informatiebehoefte en ervaring met data goed te begrijpen. Op basis daarvan heb ik de gebruikers verdeeld in drie groepen, variërend in datavolwassenheid.

Met behulp van Field Parameters, Personalized Views en Perspectives heb ik voor deze groepen een passende selfservice-ervaring ontworpen. Die aanpak heb ik vertaald naar een demo die al in mijn eerste week werd gepresenteerd. De reacties waren positief. Stakeholders waardeerden vooral de interactiviteit van de oplossing en de vrijheid die gebruikers kregen om zelfstandig analyses te verkennen.

Een solide fundament voor selfservice

Na dit groene licht heb ik mij volledig gericht op het semantisch model. Dit was een cruciaal onderdeel van de oplossing. De performance moest hoog blijven, terwijl alle relevante data beschikbaar bleef. Samen met de business en data engineers heb ik daarom slimme aggregaties ontworpen en gerealiseerd in het datawarehouse van de NS.

Door deze te combineren met een bewuste inzet van Import met incremental refresh, DirectQuery en Dual storage mode is het gelukt om een schaalbaar en stabiel model neer te zetten. Dit vormde een solide basis voor een goed werkende selfserviceomgeving in Power BI.

Adoptie, overdracht en vooruitkijken

Toen de oplossing stond, volgde de uitrol en de trainingen. Eindgebruikers werden begeleid in hoe zij Power BI effectief konden inzetten in hun dagelijkse werk. De feedback was overtuigend positief. Twijfels over snelheid en flexibiliteit verdwenen snel. In december kon de NS de oude analysetool uitschakelen en volledig overstappen op de nieuwe Power BI selfserviceomgeving.

Na deze intensieve, maar vooral leuke periode was het aan het einde van het jaar tijd voor een welverdiende pauze. Ik ben drie weken naar Japan geweest om op te laden. Momenteel rond ik de opdracht af door te zorgen voor een zorgvuldige overdracht, zodat de teams binnen de NS de oplossing zelfstandig kunnen beheren en verder ontwikkelen. Daarna ben ik via Metriek beschikbaar voor een volgende uitdaging waarin ik opnieuw impact kan maken met data.

Deel dit verhaal:
Facebook
Twitter
LinkedIn

Lees meer artikelen.

Max Philipsen

Max zijn opdracht bij Waterschap Brabantse Delta

Data en waterbeheer komen samen: bij Waterschap Brabantse Delta ontwikkelde ik een Power BI-template én een operationeel dashboard dat hydrologen helpt sneller, slimmer en betrouwbaarder besluiten te nemen over cruciale watersystemen.

Bart Bijlsma
Bart Bijlsma

Hoe ontwikkel je een end-to-end dataproduct?

Een end-to-end dataproduct beslaat uit het volledige proces: van data-acquisitie tot de uiteindelijke presentatie en het gebruik door de eindgebruikers. In dit artikel sta ik stil bij elk stap van dit proces.

Marijn Nieboer
Marijn Nieboer

Het verhaal achter Metriek

Metriek is gebouwd op een simpele visie: gelukkige data-experts, vrij van randzaken, presteren op hun best. Dit is precies waar oprichters Bart Bijlsma en Marijn Nieboer in geloven. Ontdek het verhaal achter Metriek.

Bekijk onze vacatures.

Data krijgt pas echt waarde zodra mensen de ruimte krijgen en zich goed voelen. Wij doen er alles aan om voor onze data-experts die ideale omgeving te creëren. We kiezen bewust voor drie kennisgebieden waarin onze oprichters ervaren zijn en hebben daarvoor onderstaande vacatures.

AI engineer

Bouw jij AI-oplossingen die verder gaan dan experimenten? Vind je het leuk om AI daadwerkelijk in productie te brengen binnen complexe omgevingen? Top, solliciteer dan nu.

Data engineer

Ben jij een expert in het bouwen en optimaliseren van data pipelines? Werk jij graag met big data en houd jij van uitdagingen en complexe datavraagstukken? Mooi, dan zoeken wij jou.

BI expert

Ben jij expert in het omzetten van ruwe data naar waardevolle informatie? Los jij graag complexe data vraagstukken op met behulp van de nieuwste tools? Top, solliciteer dan nu.

Datamanagement expert

Ben jij een expert in het beheersen van data en heb je een scherp oog voor detail? Heb je ervaring met het organiseren, beheren en analyseren van data op schaal? Super, word onderdeel van Metriek.

Meer weten?

Ben je benieuwd naar ons of heb je een specifieke vraag over een vacature? Neem dan even contact op met Marijn.

Marijn Nieboer

Meer weten?

Ben je benieuwd naar ons of heb je een specifieke vraag over een vacature? Neem dan even contact op met Marijn.

Marijn Nieboer
Marijn Nieboer

Meer weten?

Ben je benieuwd naar ons of heb je een specifieke vraag over een vacature? Neem dan even contact op met Marijn.