End-to-end analytics pipeline voor verkoopdata

De uitdaging

Een bedrijf met verkoopdata verspreid over tientallen CSV-bestanden, handmatig bijgehouden Excel-sheets en een legacy CRM. Maandelijkse rapportages kostten 2 dagen handmatig werk en waren regelmatig inconsistent.

De aanpak

Architectuur

Een gelaagde data-architectuur:

1. Bronlaag — Ruwe data uit CSV, Excel en CRM-exports
2. Transformatielaag — Python scripts voor cleaning, validatie en transformatie
3. Warehouse — PostgreSQL met een dimensionaal model (star schema)
4. Presentatielaag — Power BI dashboard met directe connectie naar het warehouse

Data transformatie

Python scripts die dagelijks draaien:

• Automatische detectie van nieuwe bronbestanden
• Data validatie en kwaliteitscontroles
• Deduplicatie en standaardisatie
• Laden in het warehouse met upsert-logica

Dashboard

Een interactief Power BI dashboard met:

• Omzet per regio, product en tijdsperiode
• Klantanalyse: retentie, lifetime value, churn-indicatoren
• Trend-analyse met year-over-year vergelijking
• Drill-down van nationaal naar individuele verkopers

Het resultaat

• Rapportagetijd: van 2 dagen naar 15 minuten
• Data-kwaliteit: 99.5% consistentie na automatische validatie
• Inzichten: voor het eerst zicht op klant-churn en regionale trends

Technologie

Python, pandas, PostgreSQL, Power BI, Power Query, DAX, cron scheduling