Document · PDF

2021-05-20 1094 Visie Datagedreven werken

Informatieve bijeenkomst 18 januari 2023, gemeente Deventer2.978 woorden

Open het PDF bij de gemeente ↗Naar de vergadering →

Tekst van het document

Uit het bestand gehaald, zonder opmaak, tabellen en afbeeldingen

Datagedreven werken DOWR visie en ambitie 2021-2025 Versie 1.0

Datagedreven werken Is data Big data,toegankelijk? Data Science Wat houdt het in?

Mag het wel?

AVG

…

Is data in ons bezit?

We kunnen niet meer om datagedreven werken heen. “het maken van keuzes op basis van betrouwbare informatie”

Proces/Samenhang Afgelopen jaren zijn al veel stappen gezet op datagedreven werken: - Diverse monitoren/dashboards - Doorontwikkeling basis registratie - Stand alone datawarehouse ontwikkeld - in 2018 ambitiedocument datagedreven organisatie D In het STiP is Datagedreven werken benoemd als één van de vier strategische i-actielijnen.

ambitie

We ontwikkelen nu in DOWR gezamenlijk een visie en ambitie op Datagedreven werken Resulterend in een DOWR een plan voor DGW 2021 – 2022

Inhoudsopgave 1. Visie 2. Ambitie 3. Benodigde investeringen Bijlagen 1. Architectuur 2. Impactanalyse 3. Ontwikkelstrategie

1. Visie DGW

Visie Datagedreven werken De wereld verandert in een razend tempo. Data wordt steeds belangrijker. Om ons heen, maar zeker ook voor onze gemeentelijke processen. We kunnen niet meer om datagedreven werken heen. Met datagedreven werken maken we keuzes op basis van betrouwbare informatie. Datagedreven werken wordt steeds meer randvoorwaardelijk voor de uitvoering van onze maatschappelijke opgaven. Zonder DGW gebruik je je onderbuikgevoel om keuzes te onderbouwen. Met DGW baseer je de besluiten ook op feiten.

Datagedreven werken Waarde Datagedreven actie Data

Methode

Informatie

Vraagstuk

Vraagstuk: Ik voel me niet lekker, heb ik koorts?

Data

Informatie Kennis: niets aan de hand

Niveaus van DGW (Gartner) Waarde

“Wat moet er gebeuren?”

“Wat gaat er gebeuren?”

Voorschrijvende analyse

Voorspellende analyse “Waarom is het gebeurd?”

Diagnosticerende analyse “Wat is er gebeurd?”

Beschrijvende analyse

Complexiteit

Drivers voor DGW Betere dienstverlening

 Gerichtere en betere dienstverlening  Persoonlijker dienstverlening

 Effecten beter meetbaar & zichtbaar  Slimmere diensten

Enablers

Drie business drivers

Toename technische mogelijkheden

 Toegenomen rekenkracht van computers  Nieuw ontwikkelde technieken  Nieuw ontwikkelde

algoritmen/methodes/neuraal netwerken  Aanbod van software

Belangstelling voor het onderwerp Digitale samenleving

Betere bedrijfsvoering

 Samenleving verwacht het van ons

 Sneller & beter beslissen

maatschappij verandert door technologie  Vergroot inzicht in samenleving  Nieuwe diensten o.b.v. data

 Voldoen aan wettelijke eisen

 Meegaan met de digitale transformatie:

 Data het nieuwe goud

 Hoger rendement investeringen  Risico beperking  Minder uitval

 Lagere operating / IT kosten

VoorbeeldenDeventer

Corona dashboard

3D puntenwolk

Kunnen we concreet toevoegen wat we hebben bereikt?

Spelen op de kaart

Ontwikkelomgeving Datawarehouse

Eikenprocessierups

Sport en cultuur in de openbare ruimte melden

VoorbeeldenDeventer - 2

Sturing verkeer door de stad

Geautomatiseerde data-analyse bijstandsuitkering

2. Ambitie DGW

Volwassenheidsniveau’s DGW OW

5 3 2 1 Uitproberen

Pionieren en Ontdekken

Professionaliseren en Verbreden

4 Data gedreven werken

Excelleren

Bouwstenen DGW DOWR 1. Benutten van data

6. Informatiebeveiliging, privacy en ethiek

Burgers, ondernemers, instellingen, medeoverheden en de gemeentelijke organisatie zijn in staat om (de waarde van) data optimaal te benutten.

Informatiebeveiliging, privacy en ethiek zijn op orde en hier vindt regie op plaats.

5. Architectuur Architectuur, functionaliteit en IT-systemen sluiten aan op onze data behoeftes. Gegevensarchitectuur en metadata management zorgen voor eenduidigheid en toegankelijkheid van data

4. Datakwaliteit We sturen op datakwaliteit; meten en verbeteren is onderdeel van onze processen. Aan- en ontsluiting van basis- en kernregistraties en andere bronnen is geregeld, beheer is ingericht

Een datagedreven gemeente zijn

2. Organisatie en besturing Rollen, eigenaarschap, governance en verantwoordelijkheden zijn helder belegd.

3. Mensen en competenties Iedereen beschikt over de juiste vaardigheden, kennis, kunde en gedrag.

Data volwassenheid – Deventer nulmeting 1

Uitproberen

Pionieren & Ontdekken

3 Professionaliseren & Verbreden

Datagedreven werken

Excelleren

1. Benutten van data

Helemaal geen strategisch belang Data wordt nauwelijks benut

Geen strategisch belang Een paar medewerkers benutten data

Redelijk strategisch belang Data wordt steeds meer benut

Strategisch belangrijk Datagedreven werken is normale werkwijze

Strategisch heel belangrijk Iedereen werkt datagedreven

2. Organisatie en besturing

Geen verantwoordelijke medewerkers Geen strategie en beleid

Verantwoordelijkheid bij een aantal medewerkers Vage strategie en beleid

Verantwoordelijkheid ligt in takenpakket van een dir.lid Strategie en beleid aanwezig

Verantwoordelijkheid is een hoge prio van een directielid Duidelijke strategie en beleid

Een directielid compleet verantwoordelijk Zeer duidelijke strategie en beleid

3. Mensen en competenties

Een paar mensen zijn er mee bezig

Een kleine groep experts is er mee bezig

Afdeling met experts is er mee bezig

Experts door de hele organisatie zijn er mee bezig

Iedereen in het bedrijf is expert en er mee bezig

Niveau van DGW Gartner

Gestart met beschrijvende analyses

Beschrijvende en diagnosticerende analyses

Start gemaakt met voorspellende analyses

Gestart met voorschrijvende analyses

Niveau 4 van Gartner is bereikt

4. Data

Kwaliteit data is zeer laag Data nauwelijks toegankelijk

Kwaliteit data is laag Weinig data is toegankelijk

Kwaliteit data is redelijk Redelijk veel data is toegankelijk

Kwaliteit data is goed Veel data is toegankelijk

Kwaliteit data is zeer goed Alle data is eenvoudig toegankelijk

Gebruik van een analyse pakket Data delen via Excel, lokale opslag, handmatig werk

Gebruik van een geavanceerd analyse pakket Verkokerde dataopslag

Gebruik van geavanceerde analyse tools Data centraal beschikbaar

Gebruik van geavanceerde analyse tools Data delen via big data algoritmes

Organisatie is zich bewust van de risico’s van informatieen dataverwerking

Organisatie is reactief bezig met de bescherming van informatie en dataverwerking

Organisatie is proactief bezig met de bescherming van informatie en dataverwerking

Organisatie heeft het beschermen van informatie en dataverwerking geïnternaliseerd

5. Architectuur en technologie 6. Informatiebeveiliging, privacy, ethiek

Gebruik van een basic analyse pakket zoals Excel Organisatie is zich onbewust van de risico’s van informatieen dataverwerking

Overige domeinen

Geo

Opbrengst ronde langs de teams “Ook in teams verschillende snelheden: aantal echt mee bezig, andere moeten worden geholpen” "DGW is niet van de één team, maar van ons allemaal"

"Dezelfde taal spreken"

“Tot uitvoering laten komen is meest lastige” “Werken vanuit de opgave lijkt te werken”

“DGW is teamoverstijgend: Daar moet je voor werken. Het is geen natuurlijke manier van werken in onze organisatie.”

“We hebben nu veel data; maar ik zou meer de verwondering in willen.” "Vroeger registreerden we om accountable te zijn, nu om data te kunnen gebruiken voor “Van beheren van data analyses" naar denken en doen met data”

“DGW helpt bij de ontwikkeling waar je mee bezig bent.”

"Stip op de horizon, slim verbinden. Mensen laten meebewegen, instappen en uitstappen"

“Graag meekijken in de praktijk: waar kunnen we winst behalen? Creativiteit, denkkracht. ”

“DGW: wat betekent het voor mij, wat wordt er van mij verwacht?”

Ambitie Deventer 2020

2023

Strategie Komende 2 jaar stappen zetten om verder te professionaliseren en te verbreden: Plan DGW 2021-2022

2025

D D D

3 2 1 Uitproberen

Pionieren en Ontdekken

Professionaliseren en Verbreden

4 Data gedreven werken

5 Excelleren

Inhoudelijke onderwerpen komende 2 jaar - Omgevingswet - Sociaal domein - Wonen - Ondermijnen - Burgerbegroting - Energietransitie/klimaatadaptatie - Focus in de wijken – sociaal domein (PM) - Managent info (interne processen) - In de samenleving?

Plan DGW 2021/2022 Vanuit maatschappelijke opgaven

Plan 2021/22

2021 Organiseren en verbinden

Benutten van data

•

• •

• Procesafspraken bekend, gedeeld • Invullen nieuwe functies en (netwerk)team • SPP op kritische DGW-functies

Mensen en competenties

• Data academie: Organiseren van data workshops

Datakwaliteit

• • • •

Architectuur

• Eerste stappen zetten op automatische dataontsluiting, centrale opslag d.m.v. pilots zoals bij Drechtsteden (Dimpact) • Beeld ontwikkelen van gewenste data architectuur

• Doorgaan met pilots • Beeld hebben van gewenste data architectuur

• Principe akkoord pseudonimisatie DOWR • Breed benutten DEDA

• Alle data wordt gepseudonimiseerd • Doorontwikkeling tools ethiek en privacy

2020

3 2 Pionieren en Ontdekken

• Start met implementatie visie waardoor data gestructureerd en systematisch wordt gebruikt bij beleidsontwikkeling • Plan voor 2023-2025 (groei naar niveau 4) • Meer data/informatie extern publiceren

• Visie op benodigde rollen, capaciteit en positionering data experts, inclusief financiering • DGW vast onderwerp MT en DT en College

Organisatie en besturing

Visie opstellen hoe DGW beleid ondersteunt (onderdeel van ‘Slim Beleid’ binnen team Beleid) Starten met datacoaches Beeld ontwikkelen wat gaan we zelf doen/waar (hoe) gaan we Samenwerken

2022 Realiseren

Professionali seren en Verbreden Informatiebeveiliging, privacy, ethiek

Bewustwording creëren datakwaliteit Beschikbaarheid data vergroten Visie op samenhangende object registratie Visie op databeheer/Common ground

2023 D

• Verantwoordelijkheden rondom eigenaarschap duidelijk; • Datakwaliteit inzichtelijk en de verbetering periodiek monitoren

3 2 Pionieren en Ontdekken

Professionali seren en Verbreden

Huidig volwassenheidsniveau en ambitie DOWR gemeenten D D R RD

5 R OW

1 Uitproberen

Pionieren en Ontdekken

Professionaliseren en Verbreden

4 Data gedreven werken

Excelleren

3. Benodigde investeringen Voor beschreven groei in datavolwassenheid 2020 -> 2023

Begroting DGW1) Gemeente Coördinatie en ondersteuning - Coördinatie - Inhuur expertise (bv technisch adviseur) - Tijdelijk contract Totaal

Toelichting

D OW R

2021

2022

Bestaande capaciteit 39.000 39.000

2023

2024

2025

I/S

77.500 77.500 155.000 310.000

100.000

D : 25.000 OW: 4.200 R : 9.500 T : 39.000

D : 200.000 OW : 35.000 R : 75.000 T : 310.000

D : 64.500 OW : 11.500 R : 24.000 T : 100.000

Kosten inhuur expertise

Zie coördinatie en ondersteuning

Eigen mensen: 10*50*2 uur/week *50 = 50.000/jaar

Binnen bestaande capaciteit

Verdeling van de kosten over de drie DOWRgemeenten

Ontwikkelen visies: Uitvoering door eigen mensen onder begeleiding van derden/ inhuur expertise

D OW R

Opleiden

D OW R

Opleidingsbudget

Ontwikkelen dashboards

D OW R

Financiering dashboards niet hier opgenomen, maar vanuit domeinen/teams

DGW-experts - 3 fte 2) - 1 fte - Geen - 1 fte

Dev Raalte OW DOWR-i

300.000 100.000 100.000

Anonimiseren en pseudonimiseren

D OW R

Zit in project Vijf wetten

Pilots tbv automatische data-ontsluiting en centrale opslag

Deventer

Dekking vanuit het specifieke programma

50.000 (DimpactDrechtsteden pilot) (gedekt) Publ. Server

100.000 (2 pilots, financiering uit domeinen)

PM Afhankelijk van de nog te kiezen strategie

Realisatie technische voorziening 1) Alleen voor 2022 wordt budget aangevraagd in de voorjaarsnota/kadernota/perspectiefnota 2022 2) Aanvullend op SPM traject IBL en KV

I I I I I I I

S S S S

Bijlage 1 Architectuur DGW

Het is onze ambitie om een datagedreven gemeente te zijn.

Strategische ambitie

Betere Dienstverlening

Business Drivers

Digitale Samenleving

Betere Bedrijfsvoering

Data

Informatie

Bron

Gegevensbronnen

Ophalen en tijdelijke opslag

Bewerken van gegevens

Toegankelijke opslaan van gegevens

Kwalititeitsverbetering Combineren Pseudonimiseren Metadateren

Datasets Datawarehouse Datalake

Partner gegevens

Tijdelijke opslag van historische en realtime gegevens

Externe data

[Extract}

[Transform, Load]

Gestructureerde Ongestructureerde gegevens

Organisatie & besturing

Mensen & competenties

Basisregistraties Backoffice systemen

Bouwstenen

Informatiebeveiliging, privacy & ethiek

Waarde

Rapporteren

Gebruiken

Creëren van inzichten op basis van gegevensanalyse

Visualisatie van inzichten behorend bij datavraagstuk

Gebruik van rapportages in de organisatie en in de samenleving (open data)

Benutten van data

Datakwaliteit

Architectuur

Analyseren

Rollen DGW Data Dienstverleningspecialist

Data coach

(Geo)

Ondersteunen van gebruikers Vraagverheldering Duiden van informatie

Data verzamelaar Verzamelen en (lokaal) opslaan van data tbv analyses

Rollen DGW Rollen

Gebruik - Data coach - Business expert - Data Dienstverleningsspecialist

Analyse - Data analist - Geodata analist - Web analist - BI specialist - Data scientist Data - Data verzamelaar - Data engineer - Data steward - Data tester - Data architect - DWH beheerder - Functioneel beheerder

1 Uitproberen

2 Pionieren en Ontdekken

3 Professionaliseren en Verbreden

4 Data gedreven Werken

5 Excelleren

X -

X X X

X X

X of X of X -

X X X X -

X X X X X

X X

X X X X X

X X X X X X X

Hoe werken we nu? Aanbod van data

Vraag C

Opportunistisch

Systematisch

Beantwoorden van vragen m.b.v. standaard dashboards en rapporten

Data afkomstig vanuit gemeentelijke systemen d.m.v. dumps Data afkomstig van websites/internet/ derden

Beantwoorden van vragen d.m.v. experimenten

Eigen lokale bestanden B

Hoe zou je willen werken? Groei in volwassenheid naar niveau 4 Aanbod van data

Vraag C

Opportunistisch

Systematisch

Gevalideerde, toegankelijke, beheerde data

Data afkomstig vanuit gemeentelijke systemen d.m.v. dumps Data afkomstig van websites/internet/ derden

Beantwoorden van vragen m.b.v. standaard dashboards en rapporten

Beantwoorden van vragen d.m.v. experimenten

Eigen lokale bestanden B

Het DOWR datakwadrantenmodel, Volwassenheidsniveau 4

Systematisch

Aanbod van data

Vraag

Data beschikbaar in een beheerde D datavoorziening (DWH) • Data is gevalideerd • Er vindt datamanagement plaats • Privacy en autorisaties worden gerespecteerd • Gemeenschappelijke semantiek • Eigenaarschap

Beantwoorden van vragen m.b.v. standaard dashboards en rapporten

Opportunistisch

Gevalideerde data van derden

Data afkomstig vanuit gemeentelijke systemen d.m.v. dumps Data afkomstig van websites/internet/ derden

Beantwoorden van vragen d.m.v. experimenten

Eigen lokale bestanden B

Bijlage 2 Impactanalyse

Impact voor groei naar volwassenheidsniveau 4 (1) Data Volwassenheidsmodel

3 Professionaliseren & Verbreden

Doel: Benutten van data

Redelijk strategisch belang Data wordt steeds meer benut

Impact op organisatie en besturing

Verantwoordelijkheid ligt in takenpakket van een dir.lid Strategie en beleid aanwezig

4 Datagedreven werken

Impact Groei van 3 -> 4

Strategisch belangrijk Datagedreven werken is normale werkwijze

Verantwoordelijkheid is een hoge prio van een directielid Duidelijke strategie en beleid

In de governance is voldoende sturing op DGW en op datakwaliteit: • DGW staat op de agenda van leidinggevenden en directie en is onderwerp van het Strategisch informatie plan (STiP) en Strategisch Personeelsplanning (SPP) • Er zijn nieuwe rollen en functies, zoals data-analisten 3.0, datakwaliteitsmanager, data-architect, data/digicoaches (ondersteuning gebruikers). De precieze rollen die benodigd zijn en de organisatie-inbedding hiervan zullen in verder worden uitgewerkt.

Impact voor groei naar volwassenheidsniveau 4 (2) Data Maturity Model

3 Professionaliseren & Verbreden

4 Datagedreven werken

Impact Groei van 3 -> 4

Het onderbouwen van besluiten met data wordt in toenemende mate in processen verweven.

Impact op Mensen en competenties

Afdeling met experts zijn er mee bezig

Experts door de hele organisatie zijn er mee bezig

Dit heeft een impact op mensen en competenties: • Bestuurders, directie en management begrijpen en omarmen DGW, benutten de kansen en snappen risico’s • Binnen elk team/domein is er voldoende kennis van DGW (kansen en risico’s) door opleiding van medewerkers en terug kunnen vallen op digicoaches in het team. DGW passen we toe in die processen waar het meest toevoegde waarde biedt. • Leidinggevenden zijn opgeleid in DGW zodat ze de meerwaarde van DGW voor hun processen begrijpen en er opsturen zodat het toegepast wordt • Voor de informatievoorziening van DGW zijn de juiste rollen en kennis aanwezig om DGW goed te kunnen faciliteren. Hierbij wordt gedacht rollen en kennis mb.t brononsluiting, data kwaliteit, pseudonimiseren, dataopslag, etc. De precieze invulling zal verder worden uitgewerkt. • Data-professionals zijn opgeleid om op een hoog niveau data te analyseren en rapportages te bouwen.

Impact van groei naar volwassenheidsniveau 4 (3) Data Volwassenheidsmodel

3 Professionaliseren & Verbreden

4 Datagedreven werken

Impact Groei van 3 -> 4

Datakwaliteit

Kwaliteit data-analyse is redelijk Redelijk veel data is toegankelijk

Kwaliteit data en data-analyse is goed Veel data is toegankelijk

Bij het verwerven van applicaties wordt gestuurd op databeschikbaarheid en standaardisering van datamodellen (common ground). Bij het ontwerpen van processen wordt gestuurd op kwaliteit en compleetheid van data. Kwaliteitsverbeteringsprocessen worden uitgevoerd. Datakwaliteit maakt daar onderdeel van uit.

Architectuur

Aanwezigheid van een geavanceerd analyse pakket Verkokerde dataopslag

Aanwezigheid van een geavanceerd analyse pakket Data beschikbaar via centrale voorziening

- Centrale voorziening (datawarehouse) beschikbaar en beheerd - Veel bronnen zijn beschikbaar en grotendeels geautomatiseerd aangesloten op het datawarehouse

Organisatie is proactief bezig met de bescherming van informatie en dataverwerking

Meer gebruik van data leidt tot een hoger risico op incidenten mbt informatiebeveiliging, privacy en ethiek. Het is dan ook belangrijk om nog meer in te zetten op bewustwording naast het aanbieden/realiseren van tools, kennis, “controle mechanisme” - Voorziening voor pseudonimisering beschikbaar binnen datawarehouseoplossing - Processen rondom anonimisering en de-anonimisering zijn in place

Informatiebeveiliging, privacy, ethiek

Organisatie is reactief bezig met de bescherming van informatie en dataverwerking

Bijlage 3 Ontwikkelstrategie

Veranderstrategie Werken vanuit de opgave We ontwikkelen DGW vanuit de opgaven die we hebben als gemeente. We maken werk met werk.

Realisme

Samen

We bouwen geen luchtkastelen. Wat we bedenken kunnen we ook maken.

We zoeken de samenwerking, binnen en buiten onze gemeentegrenzen.

D E

Energie

Meepraten = Meedoen

We zoeken de verandering op plaatsen waar de wil is, energie bestaat en een oplossing gevraagd wordt.

Als je mee wilt praten, ga je ook meedoen.

Learning by doing, iteratief, scrum We ontwikkelen stapsgewijs. Ervaring die wordt opgedaan wordt hergebruikt om nieuwe opgaven beter, sneller en realistischer te maken.

Waarom is samenwerking essentieel op DGW Benodigde rollen • Kennis (aanpak, invulling benodigde rollen, leren van elkaars experimenten) • Technische voorzieningen • Meer data geeft betere modellen • Benodigde investeringen

Samenwerken met • Binnen de gemeente, over de teams heen • In DOWR verband • Dimpact – Drechtsteden (gaat pilot lopen) • CBS, Hogescholen en kennispartners in de stad (Deventer Informatiestad), Gasfabriek? • kennisplatform Digitale transformatie • Zwolle/Apeldoorn/Enschede

Samen Voorzieningen

Wat doen we in DOWR-verband? Inzetten op • Gezamenlijk kennisopbouw • Leren van elkaars experimenten • Delen/invullen van schaarse resources (data experts, architectuur) • Samen investeren in voorzieningen • Verbinding tussen KV, IBL, FB/DOWR-i, kopgroep DGW Raalte en OW

Mindset Expertise delen Expertise delen door opzet van een datalab of expertise centrum. In dit centrum worden pilots voorbereid en uitgevoerd. Geslaagde pilots worden in het reguliere proces ingebed.

Samenhang brengen Samenhang brengen in de data en de werkwijze. Ervoor zorgen dat het geheel aan data meer is dan de som der delen. Samenwerking van de domeinen om geïntegreerde vraagstukken op te lossen.

Onderbouwing Data onderbouwt onze aanpak bij maatschappelijke vraagstukken. Deze vraagstukken worden steeds complexer en complexiteit vraagt om veel meer dat onderbuik gevoel.

Opbrengst gaat voor De kost gaat voor de baat uit. Datagedreven werken vraagt een investering. Deze investering levert opbrengt. Wij redeneren vanuit de opbrengst.

De tekst is automatisch uit het bestand gehaald en kan afwijken van het origineel (kolommen, tabellen en koppen lopen door elkaar). Het officiële stuk bij de gemeente is leidend. Bron: https://api.notubiz.nl/document/12309510/1