Sneller reports maken Sneller inzicht Sneller naar een data-driven organisatie
Build vs. buy

Power BI Copilot vs. Claude (MCP + Project)

Two ways to let non-technical people ask questions of your company's data. This lays out the trade-off honestly — where each is stronger, what each costs, and what would still need building.

Twee werkwijzen

Copilot bij Power BI & Claude die het zelf maakt

Twee manieren op jullie eigen data — met per optie de flow, de sterke punten en een eerlijk advies.

Oplevering 1 · Copilot helpt Power BI

Copilot als co-piloot voor PowerBI reports

Power BI levert de officiële dashboards; Copilot bouwt binnen Power BI mee en versnelt het werk.

Dataplatform
schone data
→
Power BI
+ Copilot
→
Dashboard
officieel
→
Teams
sturen
Conclusie · oplossing 1

Voor officiële cijfers, vaste visualisaties, toegang en besluitvorming ga je altijd terug naar Power BI. De winst zit in sneller en beter bouwen met Copilot erop.

Power BI · het systeem van waarheid
Waar je op stuurt
Officiële cijfers & visualisaties — vastgezet en gevalideerd.
Toegang, rollen & rechten — centraal geregeld.
Data performance — kwaliteit blijft goed bij grote hoeveelheden data en bronnen: actueel, betrouwbaar en herleidbaar.
Besluitvorming — de bron voor management en teams.
Copilot · de versneller erop
Waar het sneller en slimmer mee gaat
Dashboards slimmer ontwerpen en KPI's scherper maken.
DAX schrijven — de rekenformules achter je KPI's en cijfers.
Cijfers duiden — inzichten uitleggen in gewone taal.
Ad-hoc vragen stellen over de data en de dashboards.
Kosten — Fabric nodig à €250 p/m.
Oplevering 2 · Claude for Reporting

Claude genereert coole reports (artifacts)

Claude bouwt het dashboard rechtstreeks als artifact, zonder Power BI ertussen.

Dataplatform
read-only
→
Claude
artifact
→
Dashboard
in Claude
→
Teams
bekijken
Conclusie · oplossing 2

Sterk voor exploratie en draagvlak. Voor officiële, altijd-actuele cijfers schakel je naar Power BI (oplossing 1) — na de pre-POC kiezen we waar we op doorbouwen.

Waar het sterk in is
Verkennen & versnellen
Maakt coole reports! — vertaalt een business­vraag in gewone taal naar slimme visual reports.
Snel, ad-hoc rapportages zonder wachtrij bij BI-consultants.
Snel itereren op een idee of eerste opzet.
Draagvlak — tastbaar resultaat dat enthousiasme wekt.
Samenwerking — kan prima samenwerken met Power BI.
Let op · vandaag nog ontoereikend voor zware toepassingen
Waar je rekening mee houdt
Toegang grof geregeld — minder geschikt voor officiële sturing (als report in Power BI kan een oplossing zijn!).
Niet persistent — geen automatische dataverversing.
Geen externe API-calls — beperkte interactiviteit en robuustheid.
Tokenkosten bij elke generatie — duur op schaal.
The short version

There's no single winner — the right choice depends on scale, governance needs, and how much of the stack you want to own.

Power BI Copilot fits if…

you need enterprise-scale performance, per-row governance and native scheduled delivery now — and you're willing to pay the capacity floor and do the semantic modeling first.

Claude (MCP + Project) fits if…

you want fast, self-serve reporting on raw data with a low bar for non-technical users and low upfront cost — and you can accept, or engineer around, the scaling and governance gaps.

The cost picture

Rough monthly figures at proof-of-concept scale — the shapes differ more than the numbers.

Power BI Copilot
€240+/ month

Fixed Fabric capacity tier (F2), scaling in steps (F64, F128…) as usage grows. Shared across all Fabric workloads.

Claude (MCP + Project)
€15–40/ month hosting + seats

Usage-based seat cost plus modest hosting at POC scale. Scales with query frequency more than raw data size.

Power BI prerequisite

Power BI needs a semantic model built first

Before Copilot can answer a single question, someone has to build a semantic model: importing each table, defining the relationships between them, and authoring the measures (revenue, margin, and so on) that Copilot then reads from. The model below — Customer, SalesPlan, SalesInvoiceLines, SalesInvoiceHeader and Employee, wired together by their surrogate keys — is exactly that upfront work, and it has to exist and stay maintained before any reporting begins.

Claude takes the other path: it queries the mirrored tables directly, so there is no modeling step to complete first — the trade-off being that the modeled layer is also what gives Power BI its caching, per-row security and fast repeat queries.

Power BI semantic model showing Customer, SalesInvoiceLines, SalesPlan, SalesInvoiceHeader and Employee tables joined by relationships

The semantic model in Power BI — tables and relationships that must be defined before Copilot can report on them.