Hoe je met één vraag zélf inzichten uit je database haalt.
Data-gedreven werken is al jaren de ambitie van veel organisaties. Maar in de praktijk blijkt het lastig om écht snel antwoorden te krijgen op businessvragen. Dashboards bieden standaardoverzichten, maar zodra je iets specifieks wilt weten, ben je afhankelijk van het datateam. Dat kan slimmer. In dit blog lees je hoe wij een chatbot ontwikkelden waarmee je direct in gesprek kunt gaan met je data – gewoon in natuurlijke taal.
De Frustratie: Data genoeg, maar toch geen antwoord.
Je wilt weten hoe het met je organisatie gaat. Bijvoorbeeld:
- “Hoeveel nieuwe klanten zijn er deze maand bijgekomen?”
- “Welke regio’s lopen voor op target?”
- “Wat zijn de trends in het ziekteverzuim?”
In een ideale wereld vind je die inzichten direct in een dashboard. Maar de realiteit is weerbarstiger: dashboards zijn vaak beperkt tot standaardrapportages en maatwerkvragen vereisen hulp van het datateam. En dat betekent wachten, uitleggen, of soms zelfs helemaal géén antwoord !
Terwijl de data er wel is. Netjes opgeslagen in een database. Alleen: niet direct bereikbaar voor de mensen die hem nodig hebben.
Wat als je gewoon met je data kon praten?
Stel je voor: je typt een vraag in zoals je dat aan een collega zou doen. Bijvoorbeeld:
“Laat de omzet per productcategorie zien van de afgelopen drie maanden.”
“Welke afdelingen hebben dit kwartaal de meeste nieuwe medewerkers?”
En je krijgt direct een begrijpelijk antwoord terug — in tabelvorm, als grafiek, of gewoon in duidelijke taal.
Zonder tussenkomst van een analist. Dat is precies wat een data-chatbot mogelijk maakt.
Zo’n chatbot vormt een slimme laag tussen jou en de database: hij zet je vraag om in een SQL-query en toont het resultaat direct. Intuïtief. Snel. Laagdrempelig.
Onze aanpak: bouwen, testen, kiezen
Om deze aanpak zelf te ervaren, bouwden we een Proof of Concept. Het doel was een chatbot die:
- Vragen in natuurlijke taal vertaalt naar databasequeries
- Begrijpelijke antwoorden teruggeeft
- Integreert in onze bestaande webapplicaties
We onderzochten verschillende technieken en tools:
- LangChain met SQL-agenten
- Text-to-SQL modellen
- Commerciële tools zoals AskYourDatabase en Vanna.ai
Na uitgebreid testen kozen we voor AskYourDatabase als basis. Deze tool bood:
- Een gebruiksvriendelijke interface
- Ondersteuning voor meerdere databases
- Goede prestaties bij complexe vragen
- En een supersnelle setup
Eerste resultaten en integratie klant:
Binnen no-time draaide er een werkende chatbot op onze eigen database. Gebruikers stelden hun vragen via een eenvoudige webinterface en kregen direct antwoord in tabelvorm of grafiek.
Ook belangrijk: autorisatie was eenvoudig te regelen. Alleen geautoriseerde gebruikers kregen toegang tot gevoelige data.
We hebben deze PoC getest samen met een van onze klanten en zij waren enthousiast over de nauwkeurigheid en resultaten. Voordelen die ze aangaven waren:
✔️ Directe toegang tot inzichten
✔️ Minder afhankelijk van het datateam
✔️ Meer datagedreven gedrag bij collega’s zonder technische achtergrond
Kanttekening: Zoals bij elke nieuwe technologie kwamen we ook een aandachtspunt tegen. De chatbot gaf antwoord op álle vragen – ook als ze buiten het beoogde domein vielen.
Daarom onderzoeken we nu hoe we ‘guardrails’ kunnen toevoegen, zodat de chatbot alleen antwoord geeft op relevante datavragen.
De vervolgstappen
De PoC laat zien wat er mogelijk is. De volgende stappen? Denk aan:
- Integratie met bestaande BI-tools
- Slimme fallback naar dashboards
- Fijnmazige autorisatie op datascope-niveau
- Gebruik van metadata en aanvullende context (bijvoorbeeld via Retrieval Augmented Generation methoden) om antwoorden nog relevanter te maken.
- De chatbot verder uitbreiden tot een agent die ook data analyse kan doen.
De belangrijkste les?
Data hoeft geen drempel te zijn, je moet er gewoon tegen kunnen praten.
Meer weten?
Benieuwd hoe jij dit kunt inzetten binnen jouw team of organisatie? Stuur me een berichtje — ik help je graag op weg met een eigen proof of concept.
