Tag Archief van: datagestuurd

Gemeente Halderberge zet stappen met datagedreven aanpak woningbouwopgave

Hoe kunnen we stappen zetten met datagedreven werken? Met die vraag zocht de gemeente Halderberge contact met Shintō Labs. De gemeente ziet kansen in het slim analyseren van data bij het aanpakken van maatschappelijke opgaven en het verbeteren van haar bedrijfsvoering en dienstverlening. Maar hoe te beginnen? En waar? In die zoektocht kwam de gemeente uit op de woningbouw opgave waar Shintō Labs al een kant-en-klaar instrument voor heeft ontwikkeld: de Woningbouw Monitor.

Zoals veel gemeenten maakt de gemeente Halderberge gebruik van Excel om gegevens bij te houden over de voortgang van de woningbouwprojecten. Op zich is er niets mis met Excel maar het bijhouden en analyseren van deze gegevens kost veel handwerk, is (daardoor) foutgevoelig en kwetsbaar. Daarnaast kostte het veel tijd om rapportages samen te stellen waaronder de jaarlijkse ‘provinciematrix’. Daarnaast verwacht de gemeente dat met de nieuwe ‘Woondeals’ de behoefte aan rapportages lokaal, in de regio en naar de provincie zal toenemen.

De Woningbouw Monitor is een software-oplossing ontwikkeld met en voor gemeenten. De kern van de oplossing bestaat uit het beheer en de visualisatie van data over de woningproductie, zoals de status van de projecten, de aantallen en soorten woningen per project en de locatie van het project. Met handige filters krijg je in één oogopslag inzicht in de gevraagde gegevens. Daarnaast is er een standaardkoppeling met de provincie waardoor de rapportage met 1 druk op de knop kan worden gegenereerd. Ook zijn er mogelijkheden voor het maken van koppelingen en is de oplossing ook in regionaal verband inzetbaar.

Meer weten?

Heb je belangstelling voor de Woningbouw Monitor? Wil je zien hoe deze werkt? Neem dan contact met ons op!

Zie ook

Webinar

Whitepapers

Nieuws

Blogs

 Testimonials

Foto credits: Wikimedia

Monitoren van woondeals met hulp van data-analyse

Volgens onderzoek van  adviesbureau Capital Value zal het totale woningtekort in 2025 zijn opgelopen tot ongeveer 400.000 woningen. Met de Nationale Woon- en Bouwagenda wil minister De Jonge het landelijk woningtekort aanpakken. Deze agenda kent een regionale vertaling in zogeheten woondeals. Dit zijn afspraken tussen de betrokken partijen om de woningbouwopgave in 35 regio’s aan te pakken.  Hierin staan, naast de afspraken over het aantal te bouwen en transformeren woningen, ook de locaties, het aandeel betaalbare woningen, het percentage sociale huur en afspraken over de huisvesting van speciale aandachtsgroepen. De woondeals vormen daarmee de basis voor de aanpak voor de komende jaren. In deze blog bespreken we het belang van data en data-analyse bij het monitoren van de voortgang en het realiseren van de doelstellingen uit deze woondeals.

Wat zou je kunnen monitoren?

Waar sta je: inzicht in de huidige situatie

Data-analyse biedt gemeenten en provincies inzicht in de huidige situatie van de woningmarkt en de specifieke woonbehoeften van hun inwoners. Dit inzicht helpt om beter geïnformeerde beslissingen te nemen en prioriteiten te stellen bij het ontwikkelen en uitvoeren van woonbeleid. Door een grondige analyse van beschikbare data kunnen gemeenten bijvoorbeeld bepalen welke wijken de grootste behoefte hebben aan betaalbare woningen of waar er een tekort is aan sociale huurwoningen.

Waar ga je naartoe: voorspellen van haalbaarheid woondeals

Data-analyse helpt niet alleen bij het in kaart brengen van de huidige situatie, maar ook bij het voorspellen van toekomstige woonbehoeften. Door demografische gegevens, economische trends en andere relevante factoren te analyseren, kunnen gemeenten anticiperen op veranderingen in de vraag naar woningen. Zo kunnen zij beter plannen voor de toekomst en zorgen voor een evenwichtig en toekomstbestendig woningaanbod. En voorspellen ligt dichterbij dan je zou denken: door het slim combineren van datasets zoals de BAG en het CBS en dat naast de eigen woningproductiegegevens te leggen kan inzicht verkregen worden of de beoogde doelstellingen in de woondeals met de huidige plannen gerealiseerd kunnen worden.

Liggen we op koers: monitoren van voortgang woondeals

Data-analyse is van cruciaal belang voor het monitoren van de voortgang bij het realiseren van woondeal doelstellingen. Door het bijhouden van de woningproductiegegevens en systematisch te meten en analyseren, kunnen gemeenten de effectiviteit van hun beleid beoordelen en eventuele knelpunten of vertragingen snel identificeren. Dit stelt beleidsadviseurs in staat om blokkades tijdig bij te signaleren en met de stakeholders het gesprek aan te gaan om te kijken hoe er versneld kan worden.

Hoe hebben we het gedaan: transparantie en verantwoording

Veel beleidsmedewerkers worden geacht uitleg te geven waarom bepaalde doelstellingen niet gehaald zijn, terwijl ‘de cijfers er vorig jaar zo gunstig uit zagen’. Het klassieke ‘boeggolf-effect’ speelt overal. Echter, het gebruik van data en data-analyse stelt gemeenten in staat om transparant te zijn over hun vorderingen bij het realiseren van woondeal-doelstellingen en de boeggolf te verklaren. Door iedere wijziging in de woningproductiegegevens als transactie vast te leggen en de redenen te registreren waarom projecten vertragen (of – soms ook – versnellen), kan er een nauwkeurig beeld gekregen worden hoe de boeggolf tot stand komt en waarom bepaalde projecten vertraging hebben opgelopen.

Wat weten onze partners: samenwerking en kennisuitwisseling

Data-analyse kan ook de samenwerking en kennisuitwisseling tussen gemeenten en andere stakeholders bevorderen. Door data en analyses te delen met andere betrokken partijen, zoals woningcorporaties en projectontwikkelaars, kunnen gemeenten zorgen voor een betere afstemming en samenwerking. Dit kan leiden tot een efficiëntere uitvoering van de woondeals en een hogere kans op succes.

Maar hoe dan?

Nu we vastgesteld hebben dat het monitoren van de woondeals noodzakelijk is en houvast geeft in de uitvoering van Met de Nationale Woon- en Bouwagenda, blijft de vraag hoe je dit het beste kunt organiseren. Veel gemeentes zijn ooit gestart met een spreadsheet.

Van spreadsheet tot aan Woningbouw Monitor

Veel gemeentes en provincies maken gebruik van Excel spreadsheets voor data analyses. Laten we eerlijk zijn – wie niet. Het is dan ook een krachtig spreadsheetprogramma dat geschikt is voor een breed scala aan taken voor het uitvoeren van berekeningen en voor het werken met kleine en tijdelijke datasets. Toch zijn er enkele redenen waarom onze gebruikers spreadsheets niet het ideale gereedschap vinden voor de bovenliggende doelstellingen. Enkele redenen die onze gebruikers aandragen:

  1. Gebrek aan gegevensintegriteit: Spreadsheets bieden beperkte mogelijkheden om de consistentie en kwaliteit van gegevens te waarborgen.
  2. Individueel gegevens bijhouden: Spreadsheets zijn niet ontworpen voor meerdere (laat staan gelijktijdige) toegang door meerdere gebruikers, wat kan leiden tot conflicten en gegevensverlies.
  3. Kennis vaak bij één persoon: De kennis die verpakt is in een spreadsheet (“wat betekent dit kolom ook alweer..?”) zit vaak in de hoofden van de persoon die de spreadsheet gemaakt heeft. Als de persoon in kwestie vertrekt of met pensioen gaat, gaat ook de kennis van de spreadsheet verloren.
  4. Handmatig data bijhouden: Voor bovengenoemde scenario’s is het nodig om actuele datasets in te lezen (zoals de BAG). Om dat naast de productiegegevens en de woondeals te leggen en de voortgang te monitoren. In spreadsheets zal daar handmatig werk voor verricht moeten worden.
  5. Complexiteit van gegevensopslag: Spreadsheets maakt gebruik van een platte gegevensstructuur (rijen en kolommen), wat niet ideaal is voor het opslaan en beheren van complexe en genormaliseerde gegevens. Ook de gelaagdheid (zoals deelprojecten) zijn lastig te beheren in spreadsheets.
  6. Beperkte analysemogelijkheden: Hoewel spreadsheets basis filter- en zoekfuncties biedt, zijn de mogelijkheden beperkt in vergelijking met de krachtige analyses die bepaalde data-analyse oplossingen bieden. Complexe queries, alternatieve bevragingen en zelfs voorspellingen vragen een ander gereedschap.
  7. Combineren van datasets in de regio:Om samen te werken in de regio en een regionaal beeld te krijgen (en rapporteren aan de provincie) is het noodzakelijk om gegevens van de gemeentes in de regio te combineren in één overzicht. Als iedere gemeente een eigen spreadsheet heeft met hun eigen definities, zal het combineren daarvan een complexe en tijdrovende klus zijn.
  8. Geen automatische back-ups: Spreadsheets bieden geen ingebouwde functies voor het automatisch maken van back-ups van gegevens. Dit kan leiden tot verlies van cruciale gegevens als er geen handmatige back-ups worden gemaakt.

Conclusie: hoewel spreadsheets geschikt zijn voor kleine datasets en eenvoudige taken, is het niet de beste keuze als database voor het opslaan, beheren en analyseren van complexe en omvangrijke gegevens. ‘Zijn er dan helemaal geen voordelen aan spreadsheets programma?’ werd mij laatst gevraagd. Uiteraard heeft ieder gereedschap zo zijn voor en nadelen. Bij spreadsheets is de mate van flexibiliteit (‘even een kolom toevoegen, een cel aanpassen, een rij verwijderen’) natuurlijk ongekend. Die snelheid en flexibiliteit is de reden van de populariteit van de spreadsheetprogramma’s. Het is tevens de achilleshiel.

Ons alternatief: de Woningbouw Monitor

Om bovenstaande monitoring wensen te ondersteunen en de risico’s van spreadsheets te voorkomen hebben wij in co-creatie met inmiddels zo’n 30 gemeentes de Woningbouw Monitor ontwikkeld. Een aantal kenmerken van deze oplossing op een rij:

  1. Gegevensintegriteit: De Woningbouw Monitor biedt functies zoals validatieregels, selectiemogelijkheden, koppelingen met de BAG en transactiecontroles die de betrouwbaarheid van de gegevens verbeteren en het risico op fouten verminderen.
  2. Samenwerken aan dezelfde gegevens: De Woningbouw Monitor is specifiek ontworpen voor meerdere (én gelijktijdige) gebruikers, uiteraard met de nodige autorisatieregels dat niet iedereen overal bij kan.
  3. Continuïteit qua kennis: Met de Woningbouw Monitor maak je deelgenoot van een community van gebruikers die kennis en ervaring hebben over het gebruik van de Woningbouw Monitor.
  4. Data actualisatie: Centrale datasets (zoals de BAG en CBS) worden door ons automatisch geactualiseerd. Daar heeft u geen omkijken naar. Alleen de woningproductiegegevens dient u zelf bij te houden. Met hulp van autorisatiemodellen kunt u deze verantwoordelijkheid ook bij de betreffende mensen beleggen om de werkdruk te verdelen.
  5. Gelaagde gegevensopslag: De Woningbouw Monitor maakt onderscheid tussen Projecten en Deelgebieden om de data ‘logisch’ op te knippen en de juiste informatie op het juiste niveau bij te houden.
  6. Uitgebreide analysemogelijkheden: Onze applicatie is ontwikkeld in ‘R’, de programmeertaal van statistici en onderzoekers. We hebben de meest gestelde vragen en analysemogelijkheden kant en klaar beschikbaar in de monitor en er wordt actief doorontwikkeld om meer analysemogelijkheden beschikbaar te maken.
  7. Regionale Woningbouw Monitor: Indien een regio gebruik maakt van de Woningbouw Monitor, kunnen wij de regionale omgeving automatisch vullen op basis van de deelnemende gemeentes. Daarbij heeft iedere gemeente zelf ook een eigen omgeving voor het bijhouden van hun productiegegevens en monitoren van hun lokale doelstellingen. Met hulp van autorisatie kan er bepaald worden welke informatie met de regio gedeeld wordt en wat niet (waarbij de aantallen in dat geval alleen op hoog abstract niveau gedeeld worden, zodat de totaal aantallen in de regio kloppen). Inmiddels maken meerdere regio’s gebruik van onze Woningbouw Monitor.
  8. Automatische back-ups: Ons cloud platform is veilig en maakt dagelijks, wekelijks en maandelijks backups.
  9. Woningbouwopgave specifieke innovaties: Wij hebben vorig jaar het Labs programma gestart om woningbouwopgave specifieke innovaties te toetsen en beschikbaar te stellen aan deelnemende gemeentes. Wij blijven investeren in dit product om jullie beter in staat te stellen om jullie werk goed te kunnen doen.
  10. Community & Co-creatie: Tot slot, de Woningbouw Monitor wordt ontwikkeld samen met deelnemende gemeentes en in afstemming met provincies. Je kunt – als je wil – in contact komen met vele gebruikers van de Woningbouw Monitor, om ervaringen uit te wisselen, ideeën te bespreken en invloed uitoefenen op de roadmap.

Conclusie

Om het woningtekort aan te pakken zijn er vele  woondeals gesloten. Om hier goed grip op te krijgen en de doelstellingen te monitoren is het noodzakelijk om de juiste data, datasets en analysetools te gebruiken. Voor gemeentes die een volgende stap willen maken in data-analyse, zou onze Woningbouw Monitor een oplossing kunnen zijn. Wil je een keer een demo zien? Laat ons dat dan hier weten! Of kijk een van de webinars terug waarin gebruikers hun verhalen delen.

Zie ook

Webinar

Whitepapers

Blogs

 Testimonials

 

Gemeente Deurne aan de slag met de Woningbouw Monitor

Net als in de rest van Nederland is de woningnood ook in de gemeente Deurne een belangrijk, bestuurlijk aandachtspunt. De gemeente legt daarbij de prioriteit bij de bouw van woningen voor senioren, starters/jonge gezinnen en kwetsbare groepen. Vanwege het maatschappelijke belang van deze opgave wordt het analyseren en rapporteren over de woningbouw opgave steeds belangrijker en ook complexer. Om die reden heeft de gemeente gekozen om gebruik te gaan maken van de Woningbouw Monitor van Shintō Labs.

Zoals bij veel gemeenten maakt de gemeente Deurne gebruik van een Excel spreadsheet om gegevens bij te houden over de voortgang van de woningbouwprojecten. Op zich is er niets mis met Excel maar het bijhouden en analyseren van deze gegevens kost veel handwerk, is (daardoor) foutgevoelig en kwetsbaar. Daarnaast kostte het veel tijd om rapportages samen te stellen waaronder de jaarlijkse ‘provinciematrix’. Daarnaast verwacht de gemeente dat met de nieuwe ‘Woondeals’ de behoefte aan rapportages lokaal, in de regio en naar de provincie zal toenemen. Na het bekijken van een webinar over de Woningbouw Monitor met de gemeente Eindhoven besloot de gemeente zich te oriënteren over de mogelijkheden voor de inzet binnen de gemeente Deurne.

De Woningbouw Monitor is een software-oplossing ontwikkeld met en voor gemeenten. De kern van de oplossing bestaat uit het beheer en de visualisatie van data over de woningproductie, zoals de status van de projecten, de aantallen en soorten woningen per project en de locatie van het project. Met handige filters krijg je in één oogopslag inzicht in de gevraagde gegevens. Daarnaast is er een standaardkoppeling met de provincie waardoor de rapportage met 1 druk op de knop kan worden gegenereerd. Ook zijn er mogelijkheden voor het maken van koppelingen en is de oplossing ook in regionaal verband inzetbaar.

Meer weten?

Heb je belangstelling voor de Woningbouw Monitor? Wil je zien hoe deze werkt? Neem dan contact met ons op!

Zie ook

Webinar

Whitepapers

Nieuws

Blogs

 Testimonials

Foto credits: Wikimedia Commons

Een datagedreven aanpak van armoede en schulden in de gemeente Alphen aan den Rijn

Begin dit jaar heeft de gemeente Alphen aan den Rijn een Design Sprint gedaan rond de actie-agenda ‘Financieel Fit’. Deze agenda gaat over de bestrijding van armoede en het oplossen en voorkomen van schulden bij de inwoners in de gemeente. Tijdens de Design Sprint heeft een team van beleidsmedewerkers en data professionals van de gemeente een datagedreven prototype ontworpen en gevalideerd.  

Vanuit het coalitie-akkoord is de aanpak van armoede en schulden een speerpunt. Hiervoor is de Actie-Agenda Financieel Fit geformuleerd met de volgende ambitie: ‘Hoe kunnen we ervoor zorgen dat inwoners van de gemeente Alphen aan den Rijn schulden(zorg)vrij zijn en de ruimte ervaren om mee te doen?’

DatCan methode

De gemeente heeft de ambitie om steeds meer informatiegestuurd of datagedreven te werken. Als onderdeel hiervan is de gemeente in aanraking gekomen met de DatCan methode van prof. Frans Feldberg van de VU Amsterdam en Tom Pots van de gemeente Zaanstad. Deze methode is afgeleid van het Business Model Canvas en is bedoeld om gemeenten te helpen om het ‘hoe, wat en waarom’ van een vraagstuk in kaart te brengen alvorens met data aan de slag te gaan.

Design Sprint

Nadat de gemeente de DatCan methode had toegepast op het vraagstuk Financieel Fit kon de volgende stap worden gezet. Via de Leergang Datagedreven Sturing in de Publieke Sector had de gemeente kennis genomen van de Design Sprint aanpak als methode om in korte tijd concrete resultaten te boeken. Met een Design Sprint wordt  in co-creatie in vijf dagen van een ‘challenge’ toegewerkt naar een gevalideerd prototype van een datagedreven oplossing.

Dashboard Financieel Fit

Het prototype is inmiddels ontworpen én gevalideerd. Met het prototype is de gemeente in staat om meer zicht te krijgen op de omvang van de armoede- of schuldenproblematiek, maar ook op de mate waarin doelstellingen die zijn geformuleerd worden behaald en of bijsturing nodig is.

Dashboard Financieel Fit

Figuur: Dashboard Financieel Fit

De vijf centrale doelstellingen zijn:

  1. Meer inwoners zijn financieel zelfredzaam.
  2. Inwoners met financiële vraagstukken vinden eerder de weg naar hulp bij de gemeente.
  3. Meer inwoners met financiële vraagstukken worden geholpen.
  4. Inwoners met schulden die zich melden bij de gemeente zijn eerder schuldenzorgvrij.
  5. Meer inwoners zijn na een schuldhulptraject duurzaam financieel gezond.

Maatschappelijke doelen meten

Met de monitor is bewust gekozen om de projecten te koppelen aan de maatschappelijke doelstellingen om zo de bijdrage inzichtelijk te maken. In het prototype wordt het op die manier direct inzichtelijk hoe het ervoor staat, wat de ontwikkeling is en hoe de projecten daar aan bijdragen. Tot slot is er ook een experiment met een voorspellende analyse gedaan om te zien of dit een bijdrage kan leveren.

Conclusie

De gemeente Alphen aan den Rijn is enthousiast over het eindresultaat maar vooral ook over de aanpak die is gehanteerd. ‘We hebben het traject als positief ervaren. Vooral fijn hoe jullie de regie nemen en iedereen meekrijgen in het proces. En verder ligt er een mooi prototype waar we het team mee kunnen gaan helpen.’

Meer weten?

Ben je benieuwd naar het prototype? Wil je meer weten over de Design Sprint aanpak? Neem dan contact met ons op of lees ook de ervaringen van de gemeente Eindhoven, de gemeente Zaanstad en de gemeente Helmond over de Design Sprint.

Zie ook

Whitepapers

 Blogs

 Testimonials

Naar een datagedreven aanpak van discriminatie met de Meldpunten Discriminatie van de G4+

De antidiscriminatiebureaus of -voorzieningen (ADV’s) van de gemeenten Amsterdam, Rotterdam, Den Haag, Utrecht en regio Haaglanden (G4+) willen meer datagedreven gaan werken. Samen met Shintō Labs gaan ze een Analyse- en Rapportagetool ontwerpen en ontwikkelen op basis van het Stratum Analytics Platform. Het doel is om gebruik te maken van verschillende databronnen en deze te delen, makkelijker en flexibeler te kunnen rapporteren en meer inzicht te krijgen in trends en ontwikkelingen via een dashboard.

In Nederland kennen we een groot netwerk van voorzieningen die de burger bijstaan in geval van discriminatie. De antidiscriminatiebureaus of -voorzieningen (ADV’s) zijn daar het bekendste voorbeeld van. Sinds 2009 kent iedere gemeente de verplichting om zo’n meldpunt te hebben. De ADV moet minimaal de twee wettelijke taken uitvoeren:

  • Onafhankelijke bijstand bij de afwikkeling van discriminatieklachten
  • Registratie van de klachten

De ADV speelt daarnaast een rol van regievoerder en kennispartner voor de verschillende stakeholders in het speelveld. Denk hierbij aan politie, OM en diverse belangenbehartigers of non-profit organisaties gekoppeld aan de bestrijding van een of meerdere vormen van discriminatie.

Naar een datagedreven ADV

Om haar taken goed uit te kunnen voeren is de ADV afhankelijk van een goede informatiepositie. Op basis van deze informatiepositie kan zij beter beleid ontwikkelen en uitvoeren én meer regie voeren in een integrale ketenaanpak. Het is hierbij de ambitie dat iedere partner op basis van dezelfde inzichten handelt en haar aanpak afstemt.

Op dit moment registreren en verzamelen de ADV’s ook al data om die vervolgens om te zetten in rapportages. Problemen hierbij zijn o.a. dat data op verschillende plekken binnenkomt. Daarnaast is vergelijking van deze data lastig omdat verschillende definities bij registratie van fenomenen wordt gehanteerd. Daarnaast is de verwerking van de data in rapportages erg arbeidsintensief. Het pro-actief delen van data tussen ketenpartners om zo een beeld van de hele keten te  krijgen en daarop een gezamenlijke aanpak te ontwikkelen is momenteel lastig.

Een analyse en rapportagetool voor de G4+

De ADV’s van de G4+ en de besturen van de aangesloten gemeenten, hebben de ambitie om de aanpak van de bestrijding van discriminatie te verbeteren en te professionaliseren. Enerzijds door een integrale ketengerichte aanpak en anderzijds door verbetering van de informatiepositie van de ADV’s. De G4+ zien zichzelf als proeftuin voor de andere 14 meldpunten die lid zijn van de Landelijke Vereniging tegen Discriminatie in Nederland.

Het analyse- en rapportagetool moet de volgende zaken mogelijk maken:

  • het verzamelen van data en maken van rapportages makkelijker en minder arbeidsintensief maken
  • trends en analyses kunnen doen op basis van de data en die ook geografisch visualiseren (bijv. op lokaal, gemeente, regionaal of landelijk niveau)
  • het ondersteunen van een integrale ketengerichte aanpak met de data en de inzichten die hieruit kunnen worden verkregen
  • een tool ontwikkelen dat schaalbaar is naar de andere ADV’s, gemeenten en ketenpartners in Nederland

We gaan begin volgend jaar starten met een Design Sprint om te komen tot een prototype van het analyse en rapportagetool.

Wil je op de hoogte blijven? Volg ons dan op social media of abonneer je op onze nieuwsbrief!

Meer relevante links

Whitepapers

Blogs

Testimonials

Masterclasses

Foto credits: Divya Agrawal on Unsplash

Kwetsbare personen in de samenleving: meekijken in een Design Sprint

Gemeente Diemen kiest voor datagedreven aanpak woon- en adresfraude

Duizenden ‘lege’ woningen in criminele handen: ‘kan naast iedereen gebeuren’, kopte de NOS eind vorig jaar. De gemeente Diemen maakt al een tijdje werk van de bestrijding van spookbewoning met het project ‘Scheerlicht’. In een volgende fase wil de gemeente nog efficiënter gebruik maken van data. Diemen profiteert hierbij van het fundament dat met de gemeente Zaanstad is gelegd.

Lees hier het artikel van de NOS:

Wil je op de hoogte blijven? Laat het ons weten!

Relevante links

Whitepaper

Webinars

Blogs

Design Sprint Horeca & Ondermijning met CCV en gemeente Purmerend

Op 14 december jl. vond de aftrap plaats van een Lens Design Sprint, gericht op de aanpak van ondermijning samen met het CCV en de gemeente Purmerend. Verschillende afdelingen van de gemeente Purmerend, het RIEC en het Centrum voor Criminaliteitspreventie en Veiligheid (het CCV) verkenden de mogelijkheden van vroegsignalering van ondermijning in de horeca.

Het doel is om meer zicht krijgen op welke indicatoren kunnen leiden tot een goed beeld van vroegsignalering waarmee de gemeente nader onderzoek kan en mag doen. Hoe eerder je situaties in beeld kunt krijgen van bedrijven die benaderd worden door een zogenaamde ‘helpende hand’, hoe meer je voor de goedwillende horecaondernemers in je gemeente van betekenis kunt zijn.

Naast harde data zoals de eigendomssituatie van het pand, de geschiedenis van het pand en de aangevraagde en verleende vergunningen, is ook zachte informatie belangrijk. Deze informatie komt vaak van bijvoorbeeld handhavers en is gebaseerd op hun kennis van de stad, de uitgaansgelegenheden, de ondernemers, etc. Zij zijn de oren en ogen die gemeenten hard nodig hebben.

Lees verder op de website van het CCV.

Relevante links

Whitepapers

Nieuws

Blogs

Webinars

Praktijkcases

Productinformatie

Research

Masterclass – Het opsporen van verdachte netwerken in gemeentelijke data

Deze maand zijn we gestart met een serie video’s waarin we onze kennis delen onder de noemer: Shintō Labs Masterclass. In iedere editie komt een expert aan het woord om over een specifiek onderwerp zijn of haar kennis te delen. We gaan in op verschillende vraagstukken rondom datagedreven werken en data analytics in de overheid. Onderwerpen kunnen variëren van innovatie methodiek, privacy, ethiek maar ook meer technische onderwerpen als text analytics en graph databases.

Het opsporen van verdachte netwerken in gemeentelijke data

In deze editie vertelt data scientist Wesley Brants over over het opsporen van verdachte netwerken in gemeentelijke data. Aanbod komen onderwerpen zoals netwerktheorie, netwerk analyse, crime scripts en organized crime lab. Naast uitleg over de werking van graph databases worden ook voorbeelden uit onze praktijk besproken zoals de case Ondermijning & Fraude bij de gemeente Zaanstad en onze Risico Radar Ondermijning.

Vragen en feedback

Heb je een vraag of opmerkingen over de vodcast van Wesley? Laat het ons dan weten via onderstaand formulier!


Abonneren

Wil je automatisch op de hoogte blijven van nieuwe edities van de Shintō Labs Masterclass? Abonneer je dan op ons Youtube kanaal of stuur ons bericht via bovenstaand formulier en vink de ‘blog’ optie aan!

De slides

Master-Class-Netwerkanalyse

Relevante links

Andere masterclasses

Whitepapers

Productinformatie

Nieuws

Blogs

Webinars

Praktijkcases

Research

Tag Archief van: datagestuurd

Niets gevonden

Uw zoekopdracht leverde helaas geen artikelen op