Datawijsheid in de publieke sector

Meer dan 30 jaar data-ervaring bij alle overheden, met Henk WubsNa meer dan 30 jaar ervaring bij ministeries, ZBO's en gemeenten, weet Henk Wubs van Parell wat er nodig is om datagedreven werken in de publieke sector écht te laten slagen. In de nieuwste aflevering van onze podcast deelt hij zijn meest waardevolle lessen. Geen hypes, maar de essentie.Wat zijn na drie decennia de belangrijkste lessen van Henk Wubs?Neem de regie terug van je softwareleverancier. Veel gemeenten zitten "letterlijk in de tang bij bepaalde leveranciers" en kunnen niet eens zelfstandig bij hun eigen data. Laat het proces de technologie bepalen (niet andersom). Te vaak is de software leidend voor hoe een proces wordt vormgegeven. De juiste volgorde is: wat wil je betekenen voor de inwoner, hoe ziet het ideale proces eruit, en pas dán: welke automatisering hebben we nodig om dat te ondersteunen?Stop met 'vinkjes zetten' voor compliance. Een verwerkersovereenkomst is geen verzekeringspolis om de schuld af te schuiven. Het is een set afspraken over zorgvuldig samenwerken. Gebruik een datamanagementmodel dat iedereen begrijpt. Parell hanteert een versimpeld model met zes onderdelen. Dat zorgt ervoor dat je het gesprek over data kunt voeren met het college, de manager én de techneut.Begin klein, maar maak de 'dataparagraaf' verplicht. Het grootste misverstand is dat datagedreven werken synoniem is aan dashboards bouwen. En nog veel meer! Luister de podcast en laat weten wat je ervan vindt!

Hoe kom je van goedbedoelde IZA-projecten naar structurele, meetbare impact? In de nieuwste aflevering van Datawijsheid in de Publieke Sector spreken we met Dirk Koehorst, Kwartiermaker Datagedreven Werken bij Twentse Koers.Dirk deelt hoe Twentse Koers - een samenwerkingsverband van 14 Twentse gemeenten, zorgverzekeraar Menzis, SamenTwente en de provincie Overijssel - data inzet om de cruciale verbinding te leggen tussen zorg en het sociaal domein. Ze gebruiken ‘maatschappelijke impact analyses’ om de waarde van projecten niet alleen te voorspellen, maar ook in euro's uit te drukken. Dit levert harde inzichten op die essentieel zijn voor het maken van duurzame keuzes."Hoe mooi zou het zijn als je aan de voorkant al een afspraak kunt maken? We doen een pilot, we evalueren de maatschappelijke impact, en als er een positieve businesscase is, dan moet er gewoon structurele financiering komen." De lessen van Dirk voor datagedreven IZA plannen:Maak impact meetbaar: gebruik een methode als de maatschappelijke impact analyse (SROI) om de potentiële opbrengsten van een project te kwantificeren, bijvoorbeeld in termen van ‘Quality Adjusted Life Years’ (QALY’s). Dit helpt om vooraf te bepalen of een investering maatschappelijk verstandig is.Onderscheid concrete resultaten en overkoepelende doelen: een projectleider is verantwoordelijk voor een tastbaar resultaat. Bijvoorbeeld ‘een ketenaanpak implementeren in 4 gemeenten’, niet voor een hoog-over doel als ‘overgewicht in de regio verlagen’. Dit maakt projecten realistisch en haalbaar.Gebruik data als gespreksstarter: stel dat er bijvoorbeeld 2% van de patiënten wordt doorverwezen via ‘Welzijn op Recept’, terwijl het potentieel volgens onderzoek wel 20% zou moeten zijn. Ook al is het cijfer laag, het maakt het onbenutte potentieel zichtbaar en opent het gesprek met huisartsen over verbetering.Begin bij bestaande bronnen: voordat je nieuwe data gaat verzamelen, maak gebruik van wat er al is. Denk aan de data van de GGD, gemeenten en het CBS.Kijk voorbij financiële schotten: echte transformatie, zoals de verschuiving van zorg naar de sociale basis, vraagt om investeringen over de grenzen van budgetten heen. Een impactanalyse kan helpen om het gesprek hierover te voeren, ook al blijft het een uitdaging.Luister de volledige podcast en leer van Dirk!#datawijsheid #publiekesector #datagedreven #IZA #beleid #sociaaldomein #zorgtransformatie #impactanalyse #podcast #twentsekoers

Datakwaliteit als veranderkundig vraagstuk In de nieuwste aflevering van deze podcast duiken we in de praktijk van datakwaliteit bij een kleinere gemeente. We spreken Thomas Slingerland, datacoördinator bij de Gemeente Losser. Thomas, met een achtergrond in data-analyse van de hersenen, deelt zijn ervaringen en benadrukt dat het ultieme doel van werken met data is om te komen tot geïnformeerde beleidskeuzes. Tegelijk zorgt betere datakwaliteit ook voor minder registratie en administratie, meer vertrouwen en betere dienstverlening. Hoe bereik je dat? Volgens Thomas is datakwaliteit vooral een veranderkundig vraagstuk. Het gaat niet alleen om techniek, maar om het meekrijgen van de hele organisatie.Zijn belangrijkste tips:🌱 begin klein en stap voor stap: pak niet alles tegelijk aan, maar start geleidelijk, bijvoorbeeld met een pilot.🎯 start met de vraag 'wat wil je bereiken?': dit helpt bepalen welke data echt nodig is en kan leiden tot minder administratieve last in de uitvoering.🤝 neem mensen mee: leg uit waarom datakwaliteit - ook voor hun werk - ertoe doet, van data-invoerders tot dashboard-gebruikers. Het succes staat of valt met de mensen.⚙️ noodzaak wordt duidelijk door inzicht: breng inconsistenties in de datakwaliteit aan het licht via kwaliteitsanalyses, wat kan motiveren tot verbetering.🗣️ deel kennis en werk samen: leer van collega's in andere gemeenten over praktische aanpakken zoals bronontsluiting of hoe je datakwaliteit aanpakt. Regionale samenwerking en het uitwisselen van ervaringen zijn zeer waardevol.Benieuwd naar het volledige gesprek met Thomas Slingerland en meer praktische inzichten?🎧 Luister nu naar de nieuwe aflevering van Data Wijsheid in de Publieke Sector!#datakwaliteit #publiekesector #databedrevenwerken #datawijsheid #podcast #veranderkunde #overheid

In deze aflevering spreek ik Wim Som de Cerff, productowner van het KNMI dataplatform. Het KNMI is een data-organisatie in hart en nieren, waar al sinds 1854 data wordt verzameld en gedeeld. Via het dataplatform stelt het KNMI een breed scala aan data beschikbaar aan diverse gebruikers, van commerciële weerpartijen tot energiebedrijven en wetenschappers. Wim spreekt zich uit over het belang van datakwaliteit en datastandaarden, over de verrassende toepassingen van KNMI-data en wat zijn learnings van de afgelopen jaren zijn, zodat ook jij daar je voordeel mee kunt doen!In deze aflevering leer je onder andere: Wat het KNMI zoal met AWS doet en waar AWS voor staat (een nee: het is niet waar je aan denkt). Welke data het KNMI zoal verzamelt, en hoe het KNMI worstelt met standaarden in dataformaten, zoals Celcius voor gebruikers en Kelvin vanuit de Meteorologie.Hoe al meer dan 40 jaar het netwerk van vrijwilligers het KNMI nog steeds van belangrijke dagelijkse metingen voorziet. Wat het KNMI met de Wmo te maken heeft.Hoe omvangrijk KNMI’s modeldata van de supercomputer in IJsland is.Hoeveel datasets het KNMI dataplatform via de API beschikbaar stelt.Wat weerdata kan betekenen voor een kat met allergie.Hoe het KNMI de economie stimuleert via de extreem open weerdata, wat leidt tot nieuwe inzichten en producten, zoals "Fly Safe" voor de luchtvaart, gebaseerd op vogeltrekdata.En nog veel meer!

In deze nieuwe aflevering van Datawijsheid in de Publieke Sector met Robin Hoogervorst van Dare2Plan duiken we in de wereld van strategie, data en Ai. Hoe kom je van hoog-over strategieën naar scherpe, uitvoerbare en meetbare plannen? Robin deelt zijn visie hierop, en hoe Ai daarin een transformerende kracht kan zijn. Voor alle strategen onder ons een dikke aanrader!Belangrijke inzichten uit deze aflevering:Leer hoe Ai de manier waarop we strategie bepalen en plannen maken verandertSexy jurkjes en datakwaliteit: "ik kan wel een sexy jurkje aantrekken, maar als de basis niet op orde is..."Ontdek hoe Dare2Plan helpt bij het maken van strategische plannen met aandacht voor actieplannen en resultatenOntdek hoe Ai hier een integrale rol in speelt om context te analyseren, plannen te genereren en feedback te gevenEen strategisch plan is zelf ook data en kan effectief worden gebruikt voor monitoring en sturingDe 80/20 regels: een plan hoeft niet 100% perfect te zijn voordat je actie onderneemt. En: Ai kan je 80% van de weg helpen, maar de laatste 20% vereist menselijke expertise

In deze aflevering duiken we dieper in de wereld van Artificial Intelligence (AI) met Bas Niesink van Unpredictable AI. Hij werkt als data & Ai architect en MLOps engineer voor zowel de commerciële en publieke sector met specifieke modellen. Bas legt uit dat generieke AI-modellen, zoals ChatGPT en Gemini, ontworpen zijn om een breed scala aan taken uit te voeren, van tekst genereren tot het beantwoorden van vragen. Deze modellen zijn handig, maar niet altijd optimaal voor de specifieke uitdagingen van publieke organisaties.Daarom is het belangrijk om te kijken naar specifieke AI-modellen, die zijn afgestemd op de unieke behoeften en data van bijvoorbeeld netbeheerders of gemeenten. Bas deelt een interessant voorbeeld van een model dat hij ontwikkelde voor een elektriciteitsnetbeheerder.

🚀 In aflevering 31 vertelt data engineer en kwartiermaker Mariëlle Hulsegge hoe zij gemeenten helpt om datagerichter te worden. Ontdek haar inzichten en leer van haar fouten! 🎧 Wij zijn benieuwd: wat is jouw grootste uitdaging bij datagedreven werken? In de podcast vertelt Mariëlle over: 👉🏻 Waarom ze van de commerciële sector naar de pulieke sector is overgestapt; 👉🏻 Haar enthousiasme voor het Gemeentelijk Gegevensmodel (GGM); 👉🏻 De uitdagingen van data-ontsluiting en de hoge kosten die leveranciers soms vragen; 👉🏻 Het belang van een pragmatische aanpak, waarbij je klein begint, snel leert en aansluit bij bestaande processen. Haar tips voor gemeenten: Begin klein, denk groot, leer snel; Haak aan bij bestaande processen; Gebruik het Gemeentelijk Gegevensmodel (GGM); Zorg dat dashboards zo min mogelijk uitleg nodig hebben; Verhoog de datakwaliteit geleidelijk. Benieuwd naar meer tips en trucs voor datagestuurd werken? Luister dan naar de volledige podcast! En kijk op: ⁠https://www.datawijsheidindepubliekesector.nl/

In deze aflevering van Datawijsheid in de Publieke Sector, duiken we met Tom Pots in de wereld van datagedreven werken bij Gemeente Zaanstad. Hoe hij enigszins per ongeluk ‘de macht’ in de gemeente heeft laten meebesluiten voor datagedreven werken (DGW). Waarom het analyse-model van Gartner echt hout snijdt en meer valkuilen en successen van datagedreven sturing in de publieke sector. "De kans op een goed gebruikte analyse is nihil als je niet weet wat je wilt bereiken", aldus één van de learnings van Tom. Tips van Tom voor datagedreven werken: 👉🏻Begin met doelstellingen: wat wil je bereiken? Als je dat niet weet, weet je ook niet wat je wil weten, en dat is de grootste valkuil. 👉🏻Organiseer het gebruik: stimuleer samenwerken tussen inhoudelijk experts en data-analisten, zodat informatieproducten daadwerkelijk gebruikt worden. 👉🏻Durf ‘nee’ te zeggen: neem niet alle dataprojecten aan. Start alleen als het doel, de benodigde data, de manier van gebruik en de bemensing helder zijn. 👉🏻Ga klein van start: werk team voor team, zorg dat per team de data-analyses goed gebruikt worden, bewijs dat het werkt en bouw geleidelijk verder. 👉🏻Kortcyclisch sturen: ontwikkel een werkwijze om als team samen verbeteringen te realiseren. Benieuwd naar meer tips en trucs voor datagestuurd werken? Luister dan naar de volledige podcast! En kijk op: https://www.datawijsheidindepubliekesector.nl/

In deze aflevering is Robert Borkes te gast, een expert op het gebied van bestuurlijk en strategisch informatiemanagement. Hij helpt bestuurders en managers bij het verbeteren van hun digitale strategieën en benadrukt het belang van databedreven bestuur. Borkes legt uit hoe hij complexe vraagstukken vereenvoudigt door gerichte vragen te stellen en de bestuurders helpt bij het identificeren van hun informatiebehoeften. Hij deelt ook zijn visie op hoe organisaties hun datavolwassenheid kunnen vergroten en hoe ze data effectief kunnen gebruiken voor betere besluitvorming en innovatieve dienstverlening.

We krijgen waardevolle inzichten in de wereld van datamanagement bij het Kadaster, een organisatie die cruciale data 'extreem openbaar toegankelijk' maakt. "Nederland heeft het innovatiefste Kadaster van de hele wereld, dus daar mogen we best trots op zijn" - Maartje Lof. Gasten: Maartje Lof, Manager Datamanagement bij het Kadaster Robin Hoogervorst, Datogether Aad Francissen, 8ting Belangrijkste punten: Het Kadaster is een organisatie die cruciale eigendoms- en grensdata verzamelt en ontsluit in Nederland. Het Kadaster streeft naar 'extreem open data', waarbij zoveel mogelijk data op een transparante, veilige en toegankelijke manier beschikbaar wordt gesteld. Ken jij de tien basisregistraties, waar Kadaster meerdere van uitvoert en/of beheert? Datalichtheid en -kwaliteit zijn essentieel voor het Kadaster om zijn taken, zoals het waarborgen van rechtszekerheid, effectief uit te kunnen voeren. Juist door implementatie van gedegen datamanagement kan het Kadaster experimenteren en innoveren.