Dit white paper is een resultaat van de pilot “Verkenning Data Lab voor gemeenten” die VNG/KING en JADS in oktober 2016 hebben opgestart. Het achterliggende doel van deze samenwerking was de data science competenties van gemeenten te verhogen om gezamenlijk fact-based policy making naar een hoger plan te trekken.
Deze pilot leverde ervaringen op over ‘data science voor gemeenten’ en over de meest gepaste inrichting van een langdurige samenwerking waarin JADS en VNG/KING met anderen een platform en ecosysteem kunnen bieden om gemeenten te helpen met deze uitdaging.
Naast twee projecten omtrent de thema’s ‘regionale bedrijvigheid’ en ‘omgevingswet’ en het uitvoeren van hackathons met gemeentemedewerkers onder begeleiding van Synerscope en CentERdata maakte een ‘leerproject’ onderdeel uit van de pilot. Daaronder valt de uitgevoerde data science maturity scan voor gemeenten in de vorm van een enquête met aanvullende diepte-interviews.
De bevindingen van dit onderzoek staan in dit white paper. We kunnen concluderen dat de gemeenten in de scan gemiddeld scoren op een gestandaardiseerd niveau, en dat er op basis van de vragenlijst een indeling in voorlopers, middenmoters en volgers gemaakt kan worden.
Zowel voor datagedreven beleid in het algemeen als voor gemeenten op de verschillende niveaus van data maturity zijn aanbevelingen gedaan hoe zij verdere stappen kunnen zetten die kunnen leiden tot het hoogste niveau van datavolwassenheid.
Uiteraard is er geen algemene unieke regel die voor alle gemeenten van toepassing is. Elke gemeente, elke organisatie moet voor zichzelf keuzes maken baserend op de individuele situatie, achtergrondkenmerken en omstandigheden. Bij de eigen organisatie en klein beginnen, verstandig gebruik maken van wat een gemeente, haar bestuur en haar medewerkers qua data en kennis al in huis hebben en weten is altijd een goede startpunt.
De hoofdprioriteiten voor gemeentebesturen op een rij:
- Ontwikkel een duidelijke (big) data strategie;
- Toon de toegevoegde waarde van datagedreven beleid aan in experimenten/pilots;
- Leg de verantwoordelijkheid voor datakwaliteit en –beheer in handen van een
aangewezen persoon of groep, bijvoorbeeld bij een “Chief Data Scientist”; - Verhoog de kennis van medewerkers door training en/of werving zodat men niet
alleen over (meer) technische kennis beschikt, maar ook de juiste vragen kan
stellen; zorg dat deze vragen door gepaste tools beantwoord kunnen worden; - Maak data science een integraal element van je bestuurs- en beleidsprocessen
zodat er een cultuur van datagedreven en feitengebasserd beleid ontstaat waarin
de toegevoegde waarde voor de burgers en maatschappelijke acceptatie centraal
staan.