Datagedreven werken is maatwerk en bij dit maatwerk passen verschillende methodes. Vaak past één methode het beste bij het beoogde doel, aanvullend kunt u andere methoden gebruiken.
Als u bijvoorbeeld inzichten wilt halen uit beschikbare tekstuele data, kunt u denken aan Data- of Textmining, Natural Language Processing (NLP) of sentimentanalyse.
Heeft u juist als doel om misstanden of fraude op te sporen? Kijk dan naar anomaly detection: het herkennen van afwijkende patronen. Visualisaties kunnen de resultaten inzichtelijker maken.
Om de juiste methode vast te stellen is het belangrijk dat de betrokken partijen nauw met elkaar communiceren, met enerzijds de wensen en anderzijds de technische beperkingen. Data-analisten en data scientists zijn daarbij de experts die u verder helpen.
Tools
Datavisualisaties: van vroeger tot nu
Datagedreven werken: wat betekent het?
De impact van digitalisering webinars
Inzichten en tips van experts en uit de praktijk
Uit interviews met experts kwamen de volgende tips naar voren:
- “Je moet vroegtijdig mensen betrekken bij je proeftuinen, experimenten en initiatieven. Als data-analist heb je wellicht minder gevoel voor juridische en ethische vraagstukken, terwijl je als jurist minder afweet van de techniek. Het is van belang om multidisciplinair te blijven werken.” Emine Özyenici, Chief Information Officer bij de Sociale Verzekeringsbank.
- “We kunnen dankzij technologie sneller informatie verzamelen en bijvoorbeeld het aantal verkeersongevallen op wijkniveau beter voorspellen. Op basis daarvan kunnen we onderbouwd zeggen dat bepaald beleid nodig is, en het effect van dat beleid is ook snel meetbaar.” Tanaquil Arduin, Chief Data Officer (CDO) bij de gemeente Den Haag.
- “Je moet het zo aanpakken dat je je richt op de goede dingen en een methodiek volgt die mislukking of bestedingen beperkt. Het kost tijd en energie om daar goed over na te denken en goede keuzes te maken.” Martin Jansen, kwartiermaker datagedreven sturing bij de gemeente Utrecht.