‘Data science gaat heel groot worden’
Gemeente Zaanstad koos acht jaar geleden voor een datadriven aanpak in het sociale domein. Tom Pots, programmamanager datagestuurd werken, deelt de lessen uit de ervaringen van afgelopen jaren.
Momenteel werken steeds meer gemeenten met data, maar Zaanstad was in 2016 een van de eerste gemeenten die begon met datagestuurd werken. Tom Pots startte in dat jaar met zijn baan bij de gemeente en moest pionieren, “We hebben alle fouten gemaakt die we konden maken,” vertelt hij in een interview met Sociaalweb.nl. “Big data en smart cities waren ook toen al een hype, maar voor de rest was het nog onontgonnen terrein.”
Hoe het begon
Pots zette een team op voor datagestuurd werken en koos enkele thema’s uit. Hij interviewde raadsleden, mensen bij woningcoöperaties, zorginstellingen en andere gemeenten en stelde hen de vraag ‘welke technologische ontwikkelingen komen op ons af?’. Gemeente Zaanstad startte met een pilot data science in het publieke domein, maar dat werd geen succes. “Het was kansloos. Omdat we geen enkel idee hadden wat we aan het doen waren.’
Data-analyse
Volgens Pots is de eerste les voor iedereen die ‘iets’ met data wil gaan doen: weet waar je het over hebt. “Formuleer een definitie van wat voor jou datagestuurd werken is. Datagestuurd werken betekent voor mij het toepassen van beschrijvende, diagnosticerende, voorspellende analyses binnen een organisatie. De thema’s binnen een publieke organisatie waarop je data-analyse kan toepassen zijn veelzijdig: van funderingen van wegzakkende huizen tot aan armoedebeleid in bepaalde buurten.”
Ga diep
Begripsbepaling is van essentieel belang, zegt Pots. “Data science heeft niets te maken met dashboards, waarop je diverse data kan monitoren, zonder diepgravend onderzoek. Net zomin als dat dashboards iets te maken hebben met voorspelmodellen.” Het valt of staat met een goed begrip van de kwestie die voorligt, benadrukt Pots. Het komt volgens hem te vaak voor dat mensen een probleem aanvliegen met data zonder datzelfde probleem tot in detail te kennen.
Bewuste keuze
Ook is het belangrijk dat de organisatie doelbewust kiest voor datagestuurd werken. Dat maakt de verandering ook makkelijker, ziet Pots. Je moet ruimte krijgen om met data aan de slag te gaan. Want het zijn trajecten van de lange adem: “Het kost best wel wat moeite om die voor elkaar te krijgen. Dat gaat gepaard met bloed, zweet en tranen.”
Verzamel voorbeelden
Pots ziet vaak dat organisaties de basis op orde willen hebben. “Daar gaat het niet om. Je moet juist beginnen met de spiegeltjes en de kraaltjes. Ervoor zorgen dat je genoeg mooie inspirerende voorbeelden hebt. Zodat mensen elders in de organisatie zeggen: dat is mooi, dat wil ik ook.” Veel data zijn overigens allang beschikbaar en liggen soms, onopgemerkt in de spreekwoordelijke onderste lade. “Kijk vooral ook wat al voorradig is. Wat staat er in documenten, factsheets, presentaties, slides enzovoort?”
Data science
Pots verwacht dat data science binnen gemeenten heel groot gaat worden. “Digitalisering is overal. Op straat, in de stad. We zijn onze huizen aan het digitaliseren. Een wasmachine kent vaak meer sensoren dan je voor mogelijk houdt. Als die ontwikkelingen doorzetten, is data science ook binnen gemeenten niet meer te stuiten.”
Tom Pots deelde de lessen van datagestuurd werken bij de gemeente Zaanstad op LinkedIn.
Lees de lessen van datagestuurd werken in Zaanstad
Tom Pots en Frans Feldberg delen een toolkit voor succesvolle dataprojecten op datcan.nl
Bron:
Interview Datagestuurd werken binnen de gemeenten – Data for good (sociaalweb.nl)