Je ziet data en statistieken overal terug en de mogelijkheden ervan zijn eindeloos. In de publieke sector gaat het veelal over gegevens met betrekking tot maatschappelijke thema’s, zoals de krapte op de woningmarkt. Gegevens zijn dan bijvoorbeeld het tekort aan woningen, de stijging van de woningprijzen, de gemiddelde leeftijd waarop jongeren uit huis gaan, het gemiddeld aantal mensen per huishouden, het salaris dat je moet verdienen om te kunnen starten op de woningmarkt en ga zo maar door. Deze cijfers dienen om een probleem en de mate waarin doelen worden behaald meetbaar te maken. Maar welke indicatoren zijn het meest geschikt?
Hoewel er binnen een thema al ontzettend veel gegevens en indicatoren zijn die je kunt monitoren, zijn er ook nog ontzettend veel thema’s waar de overheid aan werkt. Bovendien heb je ook nog indicatoren die wat minder zeggen over de inhoud van de maatschappelijke thema’s, maar juist over hoe de overheid het doet, zoals het percentage reacties binnen de daarvoor gestelde termijn. Daardoor lijkt alles wel interessant en kun je verzanden in de hoeveelheid aan mogelijkheden.
Hoe voorkom je dat je door de bomen (de data) het bos (het overzicht) niet meer ziet? De ervaring leert dat datagedreven werken een onderwerp is waarover bij veel organisaties het gevoel heerst dat men er iets mee moet, met het risico dat het een doel op zich wordt, waardoor dataproducten niet aansluiten bij actuele thema’s of bestaand beleid. Als datagedreven werken een doel op zich wordt, biedt dat de ruimte om te verdwalen in de mogelijkheden die er zijn. Helder voor ogen krijgen wat je als organisatie met data wilt bereiken vergt tijd. Voor dit proces hanteren we enkele uitgangspunten.
*Dit is het eerste deel van een artikel uit Od 30: Dataficatie. Lees hier verder
