Waarde creëren met kansrijke data-pilots

Transcriptie

1 Waarde creëren met kansrijke data-pilots

2 Meer weten? Neem dan vrijblijvend contact op met onze adviseurs. Zij helpen u graag verder. Anton Dekkers Herman Uffen Alex Commandeur (anton.dekkers@bmc.nl) (herman.uffen@bmc.nl) (alex.commandeur@bmc.nl) Waarde creëren met kansrijke data-pilots

3 Programma 1. BMC Visie waarde creëren met data 2. Kenmerken van succesvolle data-pilots 3. Showcase data-pilot rondom kosten en kostendrijvers Sociaal Domein 4. Wrap-up en afsluiting

4 Ontwikkelingen rond datagedreven werken Technologische ontwikkelingen Big data / technologische innovaties (Machine learning, IOT, AI, robotisering) verruimen de mogelijkheden voor een datagedreven aanpak enorm Ontwikkeling binnen de publieke sector Toenemende behoefte aan met data onderbouwde (voorspellende) inzichten in effecten van beleidsinterventies, als input voor optimale oplossingen voor maatschappelijke vraagstukken Digitalisering als game changer

5 Het toevoegen van maatschappelijke waarde BMC helpt organisaties om met data waarde te creëren Voorwaarden: - Samenwerking bij maatschappelijk opgaven - Ontwikkeling van organisatie en medewerkers - Waardecreatie voor burger, cliënt en leerling - Veilig en verantwoord gebruik van data

6 Onze aanpak voor datagedreven werken Onze aanpak is gestoeld op een combinatie van leren, doen en organiseren (roadmap)

7 Waarom een data pilot? - Ervaring opdoen - Waarde creëren en vraag beantwoorden - Tip: klein beginnen verhoogt slagingskans

8 Welke vraag? Welke vraag moet beantwoord worden? Wie stelt de vraag? Interactie tussen vraagsteller met inhoudelijke kennis en data analist Definiëren van succes factoren / KPI s - Waaraan af te lezen dat het goed gaat of niet - Wat weten uit literatuur of ervaring wat bepalend is? Bijvoorbeeld: Kunnen we beschrijven (of voorspellen) wat het mobiliteitsgedrag van bezoekers van stad is? Welke factoren zijn bepalend? - Gedrag - Persoonseigenschappen - Omgevingseigenschappen

9 Welke DATA? Welke data lijkt relevant? Welke data is beschikbaar? In welke vorm, kwaliteit, historie, dichtheid? Rechtmatig gebruik mogelijk? Eerste data exploratie kan al verrassende inzichten bieden!

10

11 Showcase / Usercase - Sociaal Domein in Perspectief Financiële tekorten in het Sociaal Domein drukken zwaar op de begrotingen van gemeenten

12 Showcase / Usercase - Sociaal Domein in Perspectief Gemeente hebben behoefte aan Inzicht in de oorzaken ten aanzien van de financiële problemen (cost drivers) en handelingsperspectief

13 Showcase / Usercase - Sociaal Domein in Perspectief Vraagstelling: 1. Waar staat gemeente X nu en hoe ontwikkelen de baten en lasten van het Sociaal Domein zich in meerjarig perspectief en welke risico s loopt de gemeente (= IST)? 2. Wat is de gewenste situatie van gemeente X op basis van beleidsuitgangspunten, ambities, het collegeakkoord etc. door vertaald in baten en lasten (= SOLL)? 3. In hoeverre is er sprake van een situatie, waarbij sprake is van achterstallig onderhoud. Moet gemeente eerst een been bij te trekken alvorens toe te kunnen werken naar de gewenste situatie? Zo ja, wat is de consequentie in termen van baten en lasten (= IST +)? 4. Op welke geïdentificeerde parameters (= cost drivers) kan de gemeente sturen om toe te werken naar de gewenste situatie? 5. Wat is effect van de scenario s op de middellange en lange termijn en hoe realistisch zijn de scenario s qua haalbaarheid? Toepassing van een dataoplossing

14 Showcase / Usercase - Sociaal Domein in Perspectief Binnen het Sociaal Domein (Jeugd en Wmo) wordt veel geregistreerd en vastgelegd. Deze databronnen zijn bruikbaar om analyses te maken om de beleidsontwikkeling van gemeente te versterken en daarmee de interventies. Combinatie van open en eigen data van de gemeente.

15 Showcase / Usercase - Sociaal Domein in Perspectief Inzicht in Cost Drivers Exogene Factoren: Ontwikkeling aantal inwoners (per bevolkingsgroep) Ontwikkeling grijze druk Ontwikkeling groene druk Aantal doorverwijzing per doorverwijzer Instroom in voorzieningen Uitstroom in voorzieningen etc.

16 Showcase / Usercase - Sociaal Domein in Perspectief Inzicht in Cost Drivers Endogene factoren (Jeugd en Wmo): Uitstaande voorzieningen per maand / jaar - per soort, per aanbieder Aantal indicatiestellingen per maand / jaar - per soort, per aanbieder Inzicht in de duur van de voorzieningen per soort en per aanbieder Doorstroom en uitstroom Inzicht in de kosten per soort en aanbieder....

17 Showcase / Usercase - Sociaal Domein in Perspectief Inzicht in Cost Drivers - Verbinding met ontwikkeling van kosten. Opmaat voor (statistische) forecasting. Inzicht in de Cost Drivers en achterliggende data biedt mogelijkheden tot versterking van de beleidsontwikkeling en versterking van de aansturing van het Sociaal Domein (in control, pro-actieve invulling contract- en leveranciersmanagement). Inzicht in de Cost Drivers biedt ook mogelijkheden om het effect van interventies te analyseren.

18 Showcase / Usercase - Sociaal Domein in Perspectief Toets aan succesfactoren Datagedreven Werken: Noodzaak - Tekorten aanwezig op het Sociaal Domein, noopt tot urgentie van handelen Probleemeigenaar - College van B&W Middelen aanwezig - Bekostiging van onderzoek om kosten en cost drivers inzichtelijk te maken Concreetheid van de (business)vraag - Vraagstelling geformuleerd voor het onderzoek Beschikbaarheid en kwaliteit van de aanwezig data - Combinatie van open data en eigen data (zorgadministratie en financiële administratie). Risico van rubbish in, is rubbish out. Daarom een validatie met de financiële administratie op de kosten (output variabele). Kansrijke omgeving - Urgentie noopt tot handelen. Samenwerking en integraal werken tussen beleidsontwikkeling en uitvoering Sociaal Domein en Financiën. Team compleet? - Onderzoek is nu ingestoken vanuit strategisch niveau (college en management). Borging in de organisatie middels Datagedreven werken moet nog gebeuren. Ruimte voor creativiteit en realiteit? - Onderzoek geeft inzicht om beleidsontwikkeling beter te laden en effectieve interventiemaatregelen te treffen. Privacy met ontwerpbenadering mogelijk? - Bewust geen gebruik van persoonsgegevens. Draagt bij aan organisatiedoelstelling Datagedreven werken? - Eerst stap en pilot geweest en proeft naar meer.

19 Lessons learned Privacy en security vanaf het begin betrekken Gegevensmanagement hoeft niet eerst op orde, maar moet wel mee in de ontwikkeling Betrek iedereen, maar werk met een kopgroep Maak het relevant Borging vanaf het begin, zowel formeel als informeel Coördineer, maar claim het niet Datagedreven werken is nooit af

20 Meer weten? Neem dan vrijblijvend contact op met onze adviseurs. Zij helpen u graag verder. Anton Dekkers Herman Uffen Alex Commandeur (anton.dekkers@bmc.nl) (herman.uffen@bmc.nl) (alex.commandeur@bmc.nl) Waarde creëren met kansrijke data-pilots