Databricks AI-integratie: lakehouse-data in je financiële workflows

Finance-teams naast een lakehouse kennen allemaal de wachtrij. De data staat er gewoon, elke order, elke transactie, elk gebruiksrecord, maar er een antwoord uit krijgen betekent een ticket indienen en wachten tot iemand van het data-team tijd vindt tussen de eigen prioriteiten door. Dus schuift de maandelijkse controle tegen de boeken op, wordt de export van vorig kwartaal hergebruikt, en wordt de vraag "factureren we alles" beantwoord met een schouderophalen en een steekproef.

Nance geeft finance een directe lijn. Het bevraagt Databricks via een service principal die jij beheert, controleert operationele datasets tegen de administratie, verifieert omzetvolledigheid tegen echte order- en gebruiksdata, en beantwoordt ad-hocvragen vanuit de tabellen die jij hebt opengesteld. Het data-team blijft eigenaar van het platform; finance hoeft hun agenda niet meer te lenen om het te gebruiken.

Wat Nance automatiseert met Databricks

Operationele data versus de administratie

Nance controleert wat je lakehouse-datasets hebben vastgelegd tegen wat er geboekt is, en toont de verschillen met de onderliggende regels erbij.

Omzetvolledigheid controleren

Order-, gebruiks- en transactiedata wordt de referentie voor wat in de boeken hoort te staan. Ontbrekende facturen verschijnen als bevindingen, niet als verrassingen aan het jaareinde.

Brondetail voor boekingen

Als een boeking operationele onderbouwing nodig heeft, haalt Nance die rechtstreeks uit de relevante tabellen in plaats van de vraag via een ander team te laten lopen.

Rapportage op governed data

Financiële rapportages putten uit dezelfde geselecteerde Databricks-data als de rest van het bedrijf, zodat het maandrapport en het bedrijfsdashboard één verhaal vertellen.

Geplande consistentiechecks

Terugkerende vergelijkingen tussen lakehouse en grootboek draaien op schema, zodat afwijkingen tijdens de maand zichtbaar worden in plaats van tijdens de afsluiting.

Ad-hocvragen, beantwoord

De vragen die finance vroeger als dataverzoek indiende, beantwoordt Nance rechtstreeks vanuit de datasets die jij hebt opengesteld, met elke query gelogd en controleerbaar.

Koppel Databricks aan Exact Online, Twinfield, Moneybird & Xero

De meeste Databricks-koppelingen zijn datapijpen: ze kopiëren velden op een schema en daar houdt het op. Nance is de koppeling en de collega in één. Het leest Databricks, past jouw regels toe en doet het eigenlijke financewerk in je boekhoudpakket, met goedkeuringen waar jij ze wilt en elke actie gelogd.

Veelgestelde vragen

Hoe maakt Nance verbinding met onze Databricks-workspace?

Via een afgebakende verbinding die standaard alleen leest: een aparte service principal die jij aanmaakt en beheert, beperkt tot de catalogs en schemas die jij kiest. Schrijftoegang alleen waar je die expliciet toekent.

Bouwt Nance pipelines of beheert het ons lakehouse?

Nee. Nance bevraagt de data die je team al onderhoudt. Het leest, lettert af en rapporteert; data engineering en platformbeheer blijven bij je data-team.

Wat moeten we voor Nance openstellen?

De meeste teams geven toegang tot een kleine set tabellen of views die relevant zijn voor finance: orders, transacties, gebruik. Smalle toegang houdt queries simpel en antwoorden betrouwbaar.

Kunnen we controleren wat Nance in Databricks doet?

Ja. Elke query wordt gelogd met context en resultaat, en de toegang is begrensd door de rechten van de service principal die jij instelt. Je eigen workspace-auditlogs zien Nance als elke andere principal.

Finance-antwoorden uit het lakehouse, zonder ticket