De oprichting van een gemeentelijk datalab of informatiehuis

Gemeenten zien nieuwe ontwikkelingen op zich af komen die interessant zijn voor de toekomstige bedrijfsvoering. Denk aan verdere digitalisering van de dienstverlening (chatbots) en bedrijfsprocessen (robotisering), datagedreven werken en besluitvorming, omgevings-informatie op de digitale kaart, beleidsvoorspelling op basis van historisch data en fraude-detectie en risico-gestuurd handhaven middels machine learning.

Veel van deze ontwikkelingen leunen op een datagedreven aanpak. Om klaar te zijn voor deze toekomst is het van belang om 3 zaken optimaal te organiseren: 

• Structuur: De gegevensverwerkende processen identificeren, bundelen en versterken: een informatiehuis of datalab organiseren met medewerkers die zich door ontwikkelen richting dataengineering en datascience.
• Cultuur: de gehele organisatie bewust maken van de mogelijkheden die datagedreven werken biedt: digivaardigheid en 21st skills
• Technologie: de I&A architectuur zo inrichten dat kwaliteit, toegankelijkheid en gebruik van gegevens gegarandeerd is.

Het oprichten van een datalab of informatiehuis waarin alle gegevensverwerkende processen worden samengebracht kan dienen als aanjager voor het invoeren van datagedreven werken. Door medewerkers, processen en systemen met elkaar te verbinden, ontstaat er een situatie waarin het makkelijker doorgroeien is naar meer geavanceerdere data-producten die nodig zijn voor een betere bedrijfsvoering: business intelligence, dashboards en machine learning.

 De fasering om te komen tot een datalab of informatiehuis kan er zo uit zien:

1. Verzamel alle gegevensverwerkende processen (Woz, Bag, GBA, Bgt, Gis, Wkpb, Nhr, Bro, Bor, etc: concentreer medewerkers, processen en systemen.
2. Zorg dat processen t.a.v. integrale gegevensverwerking op orde komt. Uw data voldoet aan wettelijke normen en aan een minimum kwaliteitsniveau voor de volgende fase
3. Start met datascience en dataengineering: ontwikkel uw data-medewerkers naar data-engineer of datascientist en uw organisatie (soft skills). Lever de eerste dataproducten op zoals dashboards en slimme data-analyses
4. Perfectioneer de vorige stap en zet de eerste stappen op het terrein van machine learning in de vorm van Proof of Concepts. Ontwikkel uw organisatie ook in de toepassing van agile werken of design thinking
5. Zorg er voor dat het datalab de dataproducten goed beheerst, en dat vakafdelingen de weg naar deze producten kennen. Professionaliseer het datagedreven werken.

Het opzetten van een datalab of informatiehuis kan ook prima in een samenwerkingsverband met gemeenten. Het voordeel van het beheren van data is dat er veel wetgeving aan ten grondslag ligt en dat daarom processen al uniform uitgevoerd worden bij gemeenten: wet op basisregistraties, Ensia, Suwi, Avg, Wet Brp, Wet Bgt, etc.

Samenvattend zijn er 3 taken van belang bij het oprichten van een datalab of informatiehuis: de juiste structuur (data-taken bij elkaar, juiste processen, juiste medewerkers), cultuur (soft skills, 21st century skills, competenties en vaardigheden) en techniek (datastore, datascience, integraal gegevens beheer).