Twee grote misvattingen over data- en informatiegedreven werken

Data- en informatiegedreven werken is trending in gemeenteland. Veel gemeenten zetten in op het ontwikkelen van de benodigde stuurinformatie. Maar… niet iedereen is even enthousiast. Herkenbaar? In dit blog ga ik in op twee misvattingen die (potentiële) gebruikers van stuurinformatie kunnen hebben over data- en informatiegedreven werken. Het is belangrijk deze misvattingen te weerleggen, anders kunnen ze namelijk een bron van weerstand vormen. En als je veel tijd en geld investeert in het ontwikkelen van stuurinformatie, is het wel zo fijn dat mensen hier enthousiast mee aan de slag gaan. Weerstand is dan het laatste wat je kunt gebruiken.

Misvatting 1: Inzichten uit de data vervangen ervaringskennis

Het lijkt er soms op alsof je een kamp moet kiezen: maak jij beslissingen op basis van cijfertjes of op basis van een onderbuikgevoel? Is jouw antwoord: “cijfertjes”, dan krijg je het verwijt dat je de jarenlange ervaring van medewerkers buitenspel zet. Is het antwoord: “onderbuikgevoel”, dan krijg je te horen dat het écht niet meer van deze tijd is om niets met alle beschikbare data te doen. Maar waarom één van de twee kiezen? Het klopt, sommige beslissingen kun je beter nemen naar aanleiding van inzichten uit data. Aan de andere kant, bij sommige beslissingen kun je je beter baseren op ervaringskennis. Echter, in verreweg de meeste gevallen zal een combinatie van beide opties leiden tot de beste acties en besluiten. Wanneer iets opvalt in de data, dan zal dit faciliteren dat de juiste vragen gesteld kunnen worden aan de juiste personen op het juiste moment. Er kunnen makkelijker prioriteiten worden gesteld. Inzichten geven richting aan de gesprekken met mensen met de relevante ervaringskennis. Een voorbeeld: een gemeente kan ervoor kiezen om met alle gecontracteerde zorgaanbieders in gesprek te gaan. Het is echter slimmer om eerst in beeld te brengen hoeveel cliënten in behandeling zijn bij een zorgaanbieder en welke kosten hieraan verbonden zijn. Naar aanleiding van een dergelijke analyse kan worden gekozen om meer tijd te investeren in gesprekken met zorgaanbieders die veel cliënten in behandeling hebben en/of een groot gedeelte van het zorgbudget opslokken. Tijdens een gesprek kan bijvoorbeeld worden onderzocht welke knelpunten verhinderen dat cliënten met dure zorg uitstromen naar minder dure zorg. De kans is groot dat een medewerker met ervaringskennis uit zijn hoofd weet welke cliënten niet uit kunnen stromen omdat ze op een wachtlijst staan voor minder dure zorg. Dan kun je vervolgens overwegen of het een goed idee is om middelen te investeren in het verkorten van wachttijd voor de minder dure zorg, bijvoorbeeld door de capaciteit hiervoor (tijdelijk) te vergroten. Of door cliënten die uitstromen uit dure zorg voorrang te geven op andere cliënten bij het instromen naar minder dure zorg. Welke oplossing is het meest verantwoord en leidt waarschijnlijk tot de beste resultaten? De medewerkers met ervaringskennis kunnen het je zeer waarschijnlijk vertellen!

Misvatting 2: Data- en informatiegedreven werken wordt bereikt door een tijdelijk inspanning

Veel gemeenten willen de omslag naar data- en informatiegedreven werken maken door hiervoor een project of programma in te richten. Hierdoor kan de verwachting worden gewekt dat na een tijdelijke investering van middelen (tijd en geld) het doel is bereikt: er zijn rapportages en er is een dashboard met stuurinformatie ontwikkeld en daar gaan we het de komende jaren mee doen. Sturen op basis van inzichten uit de data is echter een continu leerproces. Nieuwe inzichten zullen vaak leiden tot nieuwe en verdiepende vragen. Die kunnen pas beantwoord worden door (tot nu toe ongebruikte) data uit een (ander) systeem te exporteren, te analyseren en te verwerken in een nieuwe rapportage. Daarnaast staat de wereld niet stil, zeker niet voor gemeenten. Dit betekent dat informatiebehoeften veranderen. Bovendien zal vaak blijken dat de kwaliteit van de data ontoereikend is. Ook dit is onderdeel van een continu leerproces. Wordt gesignaleerd dat data mist of dat deze niet valide of betrouwbaar is? Inventariseer dan, het liefste samen met de medewerker die dit heeft gesignaleerd, met welke werkzaamheden je de data op orde krijgt. Dit betekent uiteraard dat je, naast het tijdelijke project of programma, investeert in structurele capaciteit om de kwaliteit van stuurinformatie te borgen. Om terug te komen op het eerder genoemde voorbeeld: je wilt weten wat het effect is van het verlenen van voorrang aan cliënten die dure zorg ontvangen bij het doorstromen naar minder dure zorg. Je wilt aan de ene kant meten of de doorstroom van dure zorg naar minder dure zorg is versneld. Daarnaast wil je in de gaten houden in welke mate de wachttijd voor andere cliënten is opgelopen, die nu langer moeten wachten. In dit geval moet geïnventariseerd worden welke data nodig is om dit inzichtelijk te maken en op welke manier inzichten het beste kunnen worden weergegeven. De uitkomst kan bijvoorbeeld zijn dat de data van de gemeente en zorgaanbieders gecombineerd moet worden en er maandelijks een rapportage wordt verstuurd met de gemiddelde wachttijd per zorgvorm en cliëntengroep.

Kort samengevat, maak duidelijk dat data- en informatiegedreven werken niet de ervaringskennis van medewerkers gaat vervangen. Integendeel, er wordt eerder een groter beroep op de ervaringskennis van medewerkers gedaan omdat je steeds meer de relevante vragen aan elkaar kunt gaan stellen. Benadruk daarnaast dat het data- en informatiegedreven werken als continu leerproces wordt benaderd. Het programma of project, gericht op data- en informatiegedreven werken, is bedoeld om een continu proces te versnellen. Dit betekent uiteraard dat er ook daadwerkelijk geïnvesteerd wordt in structurele capaciteit voor het borgen van de kwaliteit van de stuurinformatie.

Deel via

Solliciteren

Vul hieronder jouw gegevens in om te solliciteren.

Inschrijven

Training Inleiding Power BI

10 november

Vul hieronder jouw gegevens in om je in te schrijven voor de training. Voor deze training geldt het speciale actietarief van € 280,- per persoon.

Inschrijven

Training Datagedreven Communicatie en Storytelling

3 november

Vul hieronder jouw gegevens in om je in te schrijven voor de training. Voor deze training geldt het speciale actietarief van € 280,- per persoon.

Inschrijven

Training Datagedreven Cultuur en Organisatie

16 oktober

Vul hieronder jouw gegevens in om je in te schrijven voor de training. Voor deze training geldt het speciale actietarief van € 280,- per persoon.

Inschrijven

Training Data Ethiek

26 oktober

Vul hieronder jouw gegevens in om je in te schrijven voor de training. Voor deze training geldt het speciale actietarief van € 280,- per persoon.

Inschrijven

Leerlijn Datagedreven Werken

Vul hieronder jouw gegevens in en vink de trainingen aan die je zou willen volgen om je in te schrijven voor de Leerlijn Datagedreven Werken. Onze Academy neemt vervolgens zo snel mogelijk contact met je op om je inschrijving te bespreken.

Offerte aanvragen

Vink hieronder de door jou gewenste configuratie aan en vul je contactgegevens in. Onze Business Consultants nemen dan zo snel mogelijk contact met je op.

Offerte aanvragen

Vink hieronder de door jou gewenste configuratie aan en vul je contactgegevens in. Onze Business Consultants nemen dan zo snel mogelijk contact met je op.

Offerte aanvragen

Vink hieronder de door jou gewenste configuratie aan en vul je contactgegevens in. Onze Business Consultants nemen dan zo snel mogelijk contact met je op.