Data van gemeenten en omgevingsdiensten nog niet op orde

De invoering van de Omgevingswet heeft geleid tot een sterke toename van informatie-uitwisseling binnen de fysieke leefomgeving. Toch blijkt in de praktijk dat veel gemeenten en omgevingsdiensten nog worstelen met versnipperde, onvolledige of slecht toegankelijke data. Een belangrijke oorzaak: het beheersen van datakwaliteit krijgt nog onvoldoende prioriteit. Het gevolg? Inefficiënte processen, herstelwerk en in het ergste geval: verkeerde besluiten. De urgentie om data structureel op orde te brengen is groot.

Data-uitdagingen van gemeenten en omgevingsdiensten

Veel data is nog verspreid over verschillende systemen of zelfs alleen op papier beschikbaar. Met het verschuiven van bronhouderschap naar gemeenten door invoering van de Omgevingswet ontstaat extra druk om data te digitaliseren, structureren en actualiseren. Maar organisaties gebruiken vaak verschillende systemen, waardoor gegevens eerst geordend en geschoond moeten worden voor ze uitwisselbaar zijn. Zolang de data niet toegankelijk is, is deze niet bruikbaar.

Wanneer gemeenten zowel bronhouder als gebruiker zijn, is betrouwbare data cruciaal voor het uitvoeren van publieke taken. Toch komt databeheer vaak pas op de agenda als er wet- of regelgeving dreigt of een regionale deadline nadert. Dan ontstaat haast, terwijl achterstanden in de praktijk moeilijk en kostbaar zijn om in te lopen.

Men onderschat regelmatig de omvang en impact van zulke projecten. Verwachtingen over tijd, kosten en benodigde capaciteit zijn vaak niet realistisch. Dat leidt tot uitloop, overschrijding van budgetten en frustratie op de werkvloer.

Wat betekent 'Data op Orde'?

Gemeenten constateren regelmatig dat er nog onvoldoende samenhang en eenduidigheid is in de gegevens die gebruikt worden voor het uitvoeren van publieke taken. Denk bijvoorbeeld aan het verlenen van vergunningen. Per taak worden gegevens op een eigen manier uitgevraagd, waardoor geen uniformiteit ontstaat in de uitgevraagde datasets. Deze gegevens bepalen echter wél de rechten en plichten van burgers. Om de dienstverlening te optimaliseren, zijn kwalitatief hoogwaardige basisgegevens nodig.

Fouten worden immers gemakkelijk gekopieerd, waardoor ze in de systemen van overheidsorganisaties steeds opnieuw naar boven komen. Daar heeft zowel de verantwoordelijke medewerker als de burger last van. Ook externe partners die publieke taken uitvoeren, ondervinden belemmeringen in het gebruik en uitwisselen van gegevens. De borging van duurzame toegankelijkheid van gegevens is daarom van groot belang. Dit bereik je door onvolkomenheden projectmatig en structureel op te pakken en op te lossen.

Wanneer data in de basis op orde is — actueel, gestructureerd en gestandaardiseerd — verbetert de hele organisatie. Medewerkers werken efficiënter, burgers en externe partijen worden sneller geholpen en de samenwerking met regionale en provinciale partners verloopt soepeler. Dit leidt bovendien tot aanzienlijke kostenbesparingen doordat fouten worden voorkomen en processen minder tijd en middelen vergen.

Een aanpak in 5 fases

In onze whitepaper "Je data op orde in 5 stappen" beschrijven we hoe je data op een projectmatige en haalbare manier kunt opschonen. De aanpak bestaat uit:

1. Inzichtelijk maken van benodigde data

De eerste fase bestaat uit het inzichtelijk maken welke informatie een rol speelt binnen het beleid en de uitvoering daarvan. We onderzoeken hoe we de gegevens bij elkaar kunnen brengen en hoe we daarin overzicht kunnen aanbrengen.

2. Opstellen van protocollen en  beslisregels

Door aanvullend met beslisregels te werken blijf je waar nodig optimaliseren. Het kan immers voorkomen dat verouderde gegevens nog niet zijn beschreven in de op recente gegevens gebaseerde beslisregels. Plus: door dit proces te standaardiseren ben je niet afhankelijk van individuen.

3. Pilot uitvoeren

In deze fase is het verstandig om te starten met een pilot om te zien of de beslisregels dekkend zijn. De vraag die je wilt beantwoorden is of ze voldoende representatief zijn voor álle onderdelen die je in een project kunt tegenkomen.

4. Opschonen en actualiseren

Op basis van de ervaringen in de pilotfase kun je goed inschatten of de planning en het bijbehorend kostenplaatje nog steeds realistisch zijn. Daarna kan er gestart worden met het verwerken van de bulk en het verder op orde brengen van gegevens. Daarbij worden de beslisregels waar nodig tussentijds aangepast.

5. Evalueren en borgen

De laatste en afsluitende fase bestaat uit het evalueren of de gestelde doelen zijn behaald en de gewenste datakwaliteit is bereikt. Klopten de risico’s die de pilotfase aan het licht had gebracht? Hoe zijn die risico’s ondervangen bij de verwerking van de rest van de data? De antwoorden op deze (en andere) vragen bieden waardevolle lessen voor een volgend project.

Lees ook: Zo houd je je data structureel op orde: voorkom terugval in chaos

Uit de praktijk: Regionale Uitvoeringsdienst Utrecht (RUD)

Bij RUD Utrecht worden structureel AbelTalenten ingezet om administratieve taken op te pakken binnen het BodemInformatieSysteem (BIS), bijvoorbeeld voor gemeenten als Amersfoort en Utrecht. Hiermee is de informatie beter gestructureerd en up-to-date, terwijl senior medewerkers zich kunnen richten op complexere werkzaamheden. De samenwerking toont hoe slimme inzet van trainees bijdraagt aan efficiëntere dataverwerking en betere capaciteitsverdeling binnen de fysieke leefomgeving. Lees het volledige klantverhaal hier.

Lees ook: 5 voordelen van het inhuren van AbelTalenten.

Het besef dat data essentieel is voor goede besluitvorming groeit. Maar bewustzijn alleen is niet genoeg. Gemeenten en omgevingsdiensten hebben behoefte aan een partner die helpt bij het realiseren van duurzame datakwaliteit. AbelTalent biedt hiervoor een beproefde aanpak, ondersteund door goed opgeleide young professionals.

Wil je weten wat dit concreet betekent voor jouw organisatie? Neem contact op met een van onze adviseurs. We denken graag mee over hoe jouw organisatie datakwaliteit duurzaam kan borgen.