3. 6 July 2017 www.ynformed.nl 3
Jan Fraanje, VDP-bijeenkomst
Hoe ziet gemeentelijke dienstverlening eruit als we
Data Science optimaal benutten?
4. 6 July 2017 www.ynformed.nl 4
Peter Sondergaard, Global Head of Research, Gartner
Data is inherently dumb. It doesn’t actually do anything unless
you know how to use it; how to act with it. Algorithms are
where the real value lies. Algorithms define action.
5. 6 July 2017 www.ynformed.nl 5
Data science employs techniques and theories drawn from many
fields within the broad areas of mathematics, statistics,
chemometrics, information science, and computer science,
including signal processing, probability models, machine learning,
statistical learning, data mining, database, data engineering,
pattern recognition and learning, visualization, predictive
analytics, uncertainty modeling, data warehousing, data
compression, computer programming, artificial intelligence, and
high performance computing. Methods that scale to Big Data are
of particular interest in data science, although the discipline is not
generally considered to be restricted to such big data. The
development of machine learning has enhanced the growth and
importance of data science.
- Wikipedia
7. 6 July 2017 www.ynformed.nl 7
- Tim Paauw
Patronen leren uit historische data, gebruiken voor
toekomstige voorspellingen / inschattingen.
8. 6 July 2017 www.ynformed.nl 8
Relevante basistechniek: Classificatie
9. 6 July 2017 www.ynformed.nl 9
Relevante basistechniek: Association
Rule Mining
Omschrijving
Het ontdekken van ‘als-dan’
relaties tussen variabelen in
de data.
Toepassing
Aanbevelen van producten op
basis van eerdere aankopen.
10. 6 July 2017 www.ynformed.nl 10
In the past human work was preferred over a machine's work
because a human was more accurate than a machine. After all a
human could look at all angles and make an informed decision,
and a machine could not. But enter machine learning today, and
a machine might be more useful than a human in shaping
customer experiences.
Forbes Magazine
11. 6 July 2017 www.ynformed.nl 11
Veel voor-de-hand-liggende* vragen 24/7 automatisch en snel
afhandelen ongeacht via welk platform die binnenkomen
(Facebook messenger, Whatsapp, Slack, ..)
I don’t know anyone who likes calling a business. And no one
wants to have to install a new app for every business or service
that they interact with. We think you should be able to message
a business, in the same way you would message a friend. –
Mark Zuckerberg
*worden steeds meer dingen voor-de-hand-liggend met data?
Q&A-automatisering
12. 6 July 2017 www.ynformed.nl 12
Kunnen we de afhandeling van bezwaarschriften
automatiseren?
Voorbeeld: fietsverplaatsingen in Utrecht: ±800 / jaar
Als dat lukt naar de klant brengen, vóór het proces
Proces-automatisering (bots)
13. 6 July 2017 www.ynformed.nl 13
Customer experience optimization
‘Collecting, correlating and
analyzing data from
customer interactions
across channels is the key
to transforming the
customer experience’
Afvalpagina
Afvalpagina
Afvalpagina
14. 6 July 2017 www.ynformed.nl 14
Patronen herkennen en vóór zijn
Voorbeeld: 50.000 meldingen Leiden
Kennis over burgers leidt tot aanbodgerichte dienstverlening
Voorbeeld: verborgen armoede Lelystad
Proactieve dienstverlening
15. 6 July 2017 www.ynformed.nl 15
Boodschap/kanaal afstemmen op klant
Meer lef om te differentiëren in de dienstverlening (bijv.
lage leesvaardigheden)
Communicatie beide kanten op
Gepersonaliseerde dienstverlening
16. 6 July 2017 www.ynformed.nl 16
Mijn onbegrijpelijke overheid
Persoonlijk contact, een luisterend
oor, iemand die nazoekt hoe het in
elkaar zit en een spoedige reactie,
zijn wat mij betreft de belangrijkste
ingrediënten van dit verhaal.
17. 6 July 2017 www.ynformed.nl 17
Investeringen om centrale databron (klantbeeld) op orde te
maken
Mismatch beschikbare en benodigde competenties, eerste
lijn is computer, mens als tweede lijn
Vaardigheid om dienstverleningsdata te kunnen verwerven
en analyseren en daarnaar te handelen cruciaal
Uitdagingen
18. • Meer 1e lijn door slimme “computer”
• Afhandelingsprocessen (deels) automatiseren
• Proactieve, gepersonaliseerde dienstverlening
• Meten, meten, meten en verbeteren
6 July 2017 www.ynformed.nl 18
Kortom: met data science mikken we op
22. Doel: waarde creëren voor jullie visie
• Bespreken van gevolgen toepassing data science in de
publieke dienstverlening: klopt de +1 zo?
• Verkennen van toepassingsvoorbeelden korte termijn: hoe
komen we tot de +1?
6 July 2017 www.ynformed.nl 22
Gesprekspunten workshop
