PROJECTS

Vakbeurs Bestellingen - App

Wanneer er klanten op een beurs langskwamen en een order wilden inleggen, moest dat tot op heden met een papieren formulier. Vervolgens werden deze formulieren handmatig in het systeem geklopt. 

Vanaf nu is dit niet meer nodig: met behulp van PowerApps heb ik een app ontwikkeld waarmee Sales direct op de beurs een order kan schrijven, inclusief: aanmaken van nieuwe klanten, berekende korting, totaal aantal KG's en handtekening!

Supply Chain Report

Het oude Supply Chain Report - ontwikkeld in excel - kost te veel tijd om te verversen. Dit report heb ik ontleed, en door middel van het stellen van de juiste vragen heb ik hiervoor een Power BI Report ontwikkeld. De benodigde data wordt automatisch ontsloten vanuit verschillende bronnen dmv DataFlows en wordt

Python XML Parser

Omdat twee keer dezelfde (handmatige) klus uitvoeren zonde van je tijd en foutgevoelig is: 

een in Python ontwikkelde volautomatische XML Parser die dagelijks een file (met 4mio rows) binnenhaalt, vertaalt van XML naar een tabel en naar de database wegschrijft. Tussentijds worden ook de juiste procedures in de database gestart, allemaal vanuit Python. Geen handmatig werk meer!

Nitrogen Map- Natura 2000 Areas

Omdat ik graag wilde weten welke Natura 2000 gebieden in Nederland liggen en in kaart wilde brengen welke van onze klanten in en om zo'n gebied liggen, heb ik een interactieve kaart in Tableau ontwikkeld. Hiervoor heb ik in Alteryx geografische shapes van de N2000-gebieden uitgebreid met een straal van 2 en 4 kilometer en alle postcodegebieden van Nederland met die shapes gematcht. 

Door middel van deze kaart weten we nu per (sub-)sector hoeveel klanten, koeien en varkens er in deze gebieden zijn (met bijbehorend obligo) en weten we wat de mogelijke impact is bij nieuwe grensoverschrijdende maatregelen.

PYTHON WEB SCRAPER

Van onze externe taxateurs dienen we minimaal jaarlijks te controleren of ze voldoen aan een bepaalde registratie. Dit is een handmatige en een behoorlijk tijdrovende klus. Door middel van deze Python Webscraper, kunnen we jaarlijks, per kwartaal, of zelfs (als je dat zou willen) dagelijks deze informatie up-to-date binnen halen, en vervolgacties ondernemen.

Soil map - TRANSACTIONS

We hebben behoorlijk veel agrarische (grond-)transacties. Per transactie heb ik kunnen bepalen om wat voor type grond het gaat en inzichtelijk gemaakt welke grondprijzen er per regio betaald worden.

Shopping Area Density

Aan de hand van coördinaten van verkooppunten in winkelgebieden heb ik berekend of het winkelgebied is gegroeid of gekrompen, en hoe de winkeldichtheid zich heeft ontwikkeld. Door een visualisatie met verschillende 'layers' over elkaar heen in Tableau zijn alle winkelgebieden van Nederland - van Heerlen tot Den Helder en van Goes tot Delfzijl - over verschillende jaren met elkaar te vergelijken.

DIVERGENT VALUATION REPORTS

Welke taxatierapporten laten afwijkingen zien op +/- 15 onderwerpen? Kun je een datamodel ontwikkelen zodat we datagestuurd kunnen controleren, in plaats van via een steekproef? Kun je hier ook een bijpassend dashboard voor bouwen, wat per medewerker aangeeft wat zijn controlevoorraad is?

CENTRALIZE DATA

Hell of a job, maar kun je onze verschillende databronnen centraliseren en structureren? Tuurlijk! Dan zorg ik er ook meteen voor dat je gemaild wordt als alles ververst is.

CUSTOMER CHURN

Welke klanten lopen er weg? Wat is hiervan de totale waarde? Welke trend zien we hierin? Wat is het 'profiel' van de klant? Waar zien we de mogelijkheid om te groeien? Wat zijn onze nieuwe klanten? En misschien wel het belangrijkst: over hoeveel kopjes koffie hebben we het?