Big Data voor lokale besturen

Transcriptie

1 Big Data voor lokale besturen Dirk Struyf HPE Practice Principal 12 Mei 2016

2 # Big Data is (g)een hype # Big Data is (n)iets voor een lokale besturen # Zin om te starten?

3 # Big Data is (g)een hype Garner Hype Cycle for Emerging Technologies, 2015 Source: Gartner (July 2015)

4 Realiteit : Het data landschap is veranderd Human data 10x faster growth than traditional business data Machine data Business data

5 Organizations are planning to meet these priorities through realigning IT and business initiatives, improving use of big data, expanding Internet of Things (IoT), and implementing cloud technology. 5

6 De Data-Gedreven Overheid :

7 # Big Data is (n)iets voor een lokale besturen

8 bibliotheken sportinfrastructuur natuur- en groenbeheer gemeentelijke scholen en kinderopvang lokale jeugdwerking ordehandhaving noodhulp sportinfrastructuur afvalverwerking. sociale huisvesting informeren en begeleiden sociale bijstand nutsvoorzieningen (leidingen, riolering, kabelnetwerken) beheer van gemeentelijke wegen en openbare ruimten

9 Slimme Vuilnisbakken 9

10 Waste Analytics Onderzoek gegevens over periode van 2 jaar 10

11 Veilige Steden 11

12 12

13 Slimme Mobiliteit 13

14 Smartparking Beschikbaarheid 14

15 Smartparking Meer inzichten met Analytics 1 maand - 1 Zwitserse straat 15

16 Slimme Mobiliteit en Veiligheid Auckland New Zealand 200 Real-Time Videostromen om de verkeersveiligheid te verbeteren 1800 Camera s 24x7 real-time informatie en monitoring Minder files door sturing verkeerslichten Big Data Analyses op knoop-en pijnpunten Detectie van veiligheidsincidenten Snellere interventies door real-time informatie 16

17 Dienstverlening centraal 17

18 Participatie burger bij grote projecten Rijkswaterstaat - Nederland

19 Participatie burger bij grote projecten Data Analyse en onderzoek

20 THE TRANSFORMATION JOURNEY: NORFOLK

21 We have less and less money to invest, so we ve got to know that what we re doing has a real impact on society and people s lives Tom Baker CIO Norfolk County Council 21

22 Information Hub Gezinssituatie Ongewenst Sociaal Gedrag Uitkeringen 820 Families Schoolgegevens 22

23 Information Hub 23

24 24

25 25

26 26

27 # Zin om te starten

28 Aandachtspunten / Stappen 1. Strategisch - Portfolio 2. Starten en leren - Use-Cases 3. Cultuur - #DataDNA 28

29 1/ Hoe veranderen naar een Data Gedreven Organisatie? Zorgen voor draagvlak via een Transformation Workshop

30 2/ Starten en Leren Vraagstuk definiëren Gegevens Samenbrengen Iteratief Analyzeren Conclusies 30

31 2/ Starten en Leren Vraagstuk definiëren Stap 1 Workshop met als doel het uitklaren van de use-case : Bespreken algemene business case Formuleren van de hypothese Identificeren van beschikbare datasets Initieel plan van aanpak 1 tot 2 dagen Uitkomst : Gedetailleerde omschrijving use case Stappen plan voor Piloot Project Samen Plannen

32 2/ Starten en Leren Gegevens Samenbrengen - Iteratief Analyzeren - Conclusies Stap 1 Workshop met als doel het uitklaren van de use-case : Bespreken algemene business case Formuleren van de hypothese Identificeren van beschikbare datasets Initieel plan van aanpak Uitkomst : Gedetailleerde omschrijving use case Stappen plan voor Piloot Project Samen Plannen Stap 2 Piloot Project ( 8-12 weken ) Beschikbaar maken van veilige test omgeving. Validatie, opladen en opschonen van beschikbare datasets. Opmaken van analytische modellen en verificatie accuraatheid (Iteratief) Opmaken eindrapport / vervolgstappen. Opschonen omgeving Uitkomst : Gevalideerde hypothese Uitgewerkt analytisch model Indien hypothese bevestigd : Aanzet tot Implementatie Uitvoeren Piloot 32

33 2/ Starten en Leren Implentatie Stap 1 Workshop met als doel het uitklaren van de use-case : Bespreken algemene business case Formuleren van de hypothese Identificeren van beschikbare datasets Initieel plan van aanpak Uitkomst : Gedetailleerde omschrijving use case Stappen plan voor Piloot Project Stap 2 Piloot Project Beschikbaar maken van veilige test omgeving. Validatie, opladen en opschonen van beschikbare datasets. Opmaken van analytische modellen en verificatie accuraatheid (Iteratief) Opmaken eindrapport / vervolgstappen. Opschonen omgeving Uitkomst : Gevalideerde hypothese Uitgewerkt analytisch model Indien hypothese bevestigd : Aanzet tot Implementatie Stap 3 Implementatie Project Aanpassen werkprocessen en/of operationele systemen met mogelijk; : Opzetten van permanente omgeving en juiste datastromen Opzetten van modeleringsomgeving Inrichten van permanente dienstverlening Uitkomst : Betere afstemming algemene dienstverlening Samen Plannen Uitvoeren Piloot Implementatie Project 33

34 3/ Cultuur #Data DNA 34

35 # Big Data is (g)een hype # Big Data is (n)iets voor een lokale besturen # Zin om te starten Dirk.Struyf@hpe.com 35