Power BI koppelen met Tim

Er zijn twee manieren om Power BI te verbinden met Tim:

1. Directe koppeling via de Tim Power BI API

2. Automatische Excel-bestanden via OneDrive (TIM Power BI datasets → Excel)

Beide methoden maken gebruik van dezelfde Tim Power BI datasets en lijsten, maar verschillen in de manier waarop de data wordt opgehaald en ververst.

Methode 1 – Directe koppeling via de Tim Power BI API

Bij deze methode haalt Power BI de gegevens rechtstreeks op uit Tim via het API-endpoint
ReportDataSetExport.

De data die wordt aangeboden is gebaseerd op:

• een Power BI Dataset in Tim

• en een gekoppelde DataList

Wat heb je nodig?

Voor deze koppeling heb je een API-key van Softmakers nodig.

Je geeft daarbij door:

• het technische e-mailadres (Tim API-gebruiker)

• optioneel: één of meer IP-adressen die toegang krijgen (extra beveiliging)

Hoe werkt het?

1. In Tim wordt een Power BI dataset aangemaakt.

2. In Tim wordt één of meerdere lijsten met gegevens aangemaakt.

3. Deze lijsten worden gekoppeld aan de Power BI dataset.

4. Power BI haalt de data rechtstreeks op via de Tim API.

In Power BI Desktop:

1. Open Power BI Desktop

2. Kies Gegevens ophalen → Web

3. Gebruik de Tim API-bron (Web.Contents)

4. Geef de vereiste parameters mee (zie voorbeeld hieronder)

Voorbeeld (Power Query)

Bron =
    Json.Document(
       Web.Contents(
            "https://start.timsaas.com",
            [
                RelativePath = "timapi/api/ReportDataSetExport",
                Query = [
                    email = "jouwemail@voorbeeld.nl",
                    DataSetName = "PBI Omzetanalyse",
                    DataListName = "PBI Omzet klanten",
                    tenantId = "7"
                ],
                Headers = [
                    Accept = "application/json",
                    #"X-Api-Key" = "JOUW-API-KEY"
                ]
            ]
        )
    )

De koppeling wordt dus gemaakt op basis van:

• DataSetName

• DataListName is de lijst gemaak in Tim die in de dataset zit

Verversing

De data wordt opgehaald op het moment dat Power BI het endpoint aanroept:

• bij handmatige refresh in Power BI Desktop

• bij geplande refresh in de Power BI Service

Je werkt daarmee altijd met de actuele stand van de onderliggende DataList in Tim.

Voordelen van de API-koppeling

• Direct up-to-date (data wordt realtime opgehaald bij refresh)

• Zeer flexibel

• Geschikt voor interactieve dashboards

• Geen tussenbestanden (zoals Excel)

• Je kunt zelf in Tim Power BI datasets en DataLists beheren

Nadelen en aandachtspunten van de API-koppeling

• Er is een API-key nodig (aanvragen bij Softmakers)

• De inrichting in Power BI is iets technischer

• De datadefinitie is niet vast:

  • de structuur wordt bepaald door de DataList in Tim

  • wijzigingen door gebruikers (kolommen hernoemen, verwijderen, toevoegen) kunnen bestaande Power BI rapporten breken

• Er is geen versiebeheer of schema-contract op DataLists

• De koppeling is gevoelig voor naamswijzigingen van DataSet of DataList

Methode 2 – Tim levert automatisch Excel-bestanden aan via OneDrive

Bij deze methode zet Tim de Power BI dataset automatisch klaar in een Excel-bestand op een afgesproken locatie in jullie Microsoft 365 / OneDrive omgeving.

Power BI leest vervolgens dit Excel-bestand in, in plaats van rechtstreeks de API te gebruiken.

Hoe werkt het?

• Softmakers richt een proces in dat de gewenste Tim Power BI dataset maximaal vier keer per dag wegschrijft naar een Excel-bestand.

• Dit Excel-bestand wordt geplaatst op een vaste locatie in jullie OneDrive / SharePoint omgeving.

• Power BI maakt een koppeling met dit Excel-bestand.

Verversing

• Tim ververst het Excel-bestand maximaal 4× per dag.

• Power BI leest het bestand opnieuw in bij een refresh.

Voordelen van de Excel / OneDrive-methode

• Minder technisch

• Geen API-key nodig

• Zeer geschikt voor organisaties met vaste rapportages

• Sluit goed aan op bestaande Microsoft 365 / OneDrive opslag

Nadelen van de Excel / OneDrive-methode

• Niet real-time (maximaal vier updates per dag)

• Minder geschikt voor dashboards die direct actuele gegevens nodig hebben

• Extra afhankelijkheid van tussenbestanden

Samenvatting van beide methoden