Vijf redenen waarom je datagestuurd werken als gemeente samen moet doen

We hebben al veel gesprekken met gemeenten en landelijke overheden gevoerd over hoe big data en artificial intelligence (AI) kunnen helpen bij het oplossen van, soms complexe, maatschappelijke vraagstukken. Zoals jullie weten geloven wij in waardegestuurd ontwikkelen als startpunt voor datagestuurd werken. Ofwel, begin bij het maatschappelijk vraagstuk (en niet de data) en kijk vervolgens hoe je de mensen die met dat vraagstuk in de praktijk bezig zijn een stap verder kan helpen.

We geloven in klein beginnen, in het ontwerpen van prototypes om te kunnen toetsen of wat we bedacht hebben ook waarde toevoegt, alvorens we het gaan omzetten in een daadwerkelijk te gebruiken ‘data-applicatie’. Maar dat is maar het begin. Uiteindelijk zou je om maatschappelijke vraagstukken echt aan te pakken deze applicaties moeten opschalen. En niet alleen binnen je eigen organisatie. Hieronder vijf redenen waarom samenwerken loont, ook met externe partijen.

1. Het aantal en de complexiteit van maatschappelijke vraagstukken is te groot

Hoe goed je datalab of afdeling O&I ook is, je kunt simpelweg niet alles zelf doen. Het aantal uitdagingen is te groot en de complexiteit ervan te omvangrijk. Kijk bijvoorbeeld naar het maatschappelijke vraagstuk van ondermijning.  of de opgave voor gemeenten om het woningaanbod aan te laten sluiten bij de explosief stijgende vraag. En dan laten we het klimaatprobleem, het mobiliteitsvraagstuk en de uitdagingen in het sociaal domein maar even buiten beschouwing.  Als je alles zelf gaat doen dan kom je nooit aan alles toe, of aan alles maar een beetje.

2. Pluk het laaghangend fruit zelf, maar leg de boomgaard aan met anderen

Je kunt de organisatie al een flink eind vooruit helpen met betrekkelijk eenvoudige dashboards. Tools als PowerBI van Microsoft of Qlikview en Tableau zijn prima om een beschrijvende analyse visueel aantrekkelijk te maken. Hiervoor heb je geen data scientists nodig. Wil je echter doorgroeien in het Gartner Analytic Ascendancy Model naar diagnosticerende of voorspellende analyses, dan heb je andere expertise en technologie nodig. Stel jezelf als gemeente de vraag of je die kennis aan boord hebt, kan krijgen of nog moeilijker, kan houden.

3. Maatschappelijke vraagstukken zijn grensoverschrijdend

Wil je echt maatschappelijke vraagstukken aanpakken, dan zal je dat veelal samen met andere overheden en ketenpartners moeten doen. Neem nou de woningopgave. Mensen willen vaak dichtbij hun werk wonen en niet noodzakelijk in de stad waar de werkgever is gevestigd. Hoe zou het woonbeleid eruit zien als je het als regionale opgave  aanvliegt? Maar is je dataplatform of afdeling hier voor geëquipeerd? Kun je de datagedreven toepassing die je ontwikkelt voor woonbeleid ook opschalen naar gemeenten en ketenpartners regio? En die ook nog eens doorontwikkelen en onderhouden?

4. Iedere euro kan je maar één keer uitgeven

Als je alles zelf wil doen dan kost dat simpelweg te veel geld. De gemeente Amsterdam is zijn eigen dataplatform aan het bouwen en dat kost ongeveer 6 miljoen. Het dataplatform stelt de gemeente in staat om data te beheren en via interfaces beschikbaar te stellen aan de eigen organisatie en externe partijen. Zo’n platform is een mooie randvoorwaarde, maar dan heb je nog geen datagedreven toepassingen. Daarvoor zul je een applicatieplatform moeten bouwen met technologieën als ‘R’, Python, Tensorflow etc. Ziet u zichzelf al een plan indienen bij de raad voor 10 miljoen of meer?

5. Iedere partner kan zich richten op haar kerntaken

De overheid is gebouwd op accountability, op publieke controle en politieke besluitvorming. Allemaal ingrediënten voor een betrouwbare organisatie gericht op continuïteit en maatschappelijk draagvlak. Maar wil je tempo maken en dicht op ‘cutting edge’ technologie zitten, dan is het verre van ideaal. Commerciële partijen worden veel meer aangestuurd op effectiviteit en efficiency en kunnen daardoor sneller schakelen. En ook bij de opschaling van toepassingen kunnen zij meer meters maken. In ons huidige bestel zal iedere afzonderlijke gemeente overtuigd moeten worden van de meerwaarde van een toepassing. Sales en marketing dus. Niet de core business van een gemeente.

Advies: Samen Organiseren 2.0!

Datagestuurd werken biedt kansen voor gemeenten om op een innovatieve manier maatschappelijke vraagstukken op te lossen. Gemeenten zouden hun aandacht moeten richten aan het op orde brengen van hun data. Een goed ingericht dataplatform met open interfaces (Common Ground?) helpt om met die data vervolgens aan de slag te kunnen. Voor wat betreft het ontwikkelen van toepassingen is het prima om zelf een groot aantal beschrijvende analyses te doen, maar voor complexere analyses en het opschalen daarvan naar andere gemeenten is het beter om samen te werken.

De markt kan helpen bij het opschalen van toepassingen. Zowel in technische zin door een platform te bouwen waarop je software kan delen, maar ook door andere gemeenten te stimuleren daar gebruik van te maken. Door goede afspraken te maken met een marktpartij kun je voorkomen dat je in een ‘vendor-lockin’ terecht komt. Bijvoorbeeld door af te spreken dat investering in ontwikkeling maar één keer in rekening gebracht kan worden en door een goede exit-strategie af te spreken.

Geïnteresseerd in onze datagestuurde aanpak?
Kijk dan op onze website voor onze aanpak voor datagestuurd werken of lees onze vorige blogs Van datagestuurd naar waardegestuurd werken en Waarom de Design Sprint dé oplossing is voor datagestuurd werken bij overheden. Of neem gewoon contact met ons op!

Summary
Vijf redenen waarom je datagestuurd werken als gemeente samen moet doen
Article Name
Vijf redenen waarom je datagestuurd werken als gemeente samen moet doen
Description
Kunnen we datagestuurd werken als gemeente niet zelf doen? We hebben een eigen datalab en afdeling Onderzoek & Statistiek die mooie toepassingen kan maken. Waarom zouden we datagestuurd werken met een externe partij moeten doen?
Author