Van data verzamelen naar innovatieve toepassingen in het sociaal domein

Het sociaal domein is mensenwerk. Gemeenten en maatschappelijke organisaties bieden ondersteuning aan inwoners. Bij taken als signaleren, toegang verlenen en hulp bieden wordt veel informatie verzameld en gedeeld. Doel daarvan is om effectieve hulp te bieden die financieel verantwoord is. Toch kan het gebruik van data nog veel beter. Bijvoorbeeld door meer databronnen te benutten maar ook door datamodellen te maken die gericht zijn op analyse en voorspellen. BMC ontwikkelt in een innovatieproces, samen haar opdrachtgevers, nieuwe data-oplossingen voor het sociaal domein. Hieronder geven we alvast een voorproefje.

Slimmer combineren en analyseren van databronnen

Het meest bekend zijn de datatoepassingen waarin beleid en uitvoering gemonitord worden. Alle gemeenten bieden inzicht in de zorgproductie, de kosten daarvan, het aantal inwoners dat geholpen wordt en de ontwikkelingen in de afgelopen jaren. Er is echter nog veel meer mogelijk. Zowel door het slimmer combineren en analyseren van bestaande databronnen als door het toevoegen van nieuwe databronnen. Het kan gaan om data die binnen het sociaal domein worden gecombineerd, maar ook om andere data. Denk daarbij aan kennis over de arbeidsmarkt, woningmarkt en demografische data.

Meer inzicht leidt tot betere prestaties en prognoses

BMC is gestart met het ontwikkelen van datatoepassingen speciaal voor het sociaal domein. Op basis van de analyse van de vragen van onze opdrachtgevers komen we tot drie categorieën toepassingen:

• Beheersing: urgent om vandaag beter te presteren
• Duiding: om op korte termijn beleid en uitvoering te verbeteren
• Voorspellen: om te anticiperen op ontwikkelingen

De vragen over beheersing richten zich op het in control zijn over de uitgaven, sturen op de uitgaven en zicht hebben op de (te verwachten) klantvraag. Duiding gaat bijvoorbeeld over de vraag naar effectiviteit van hulp, inzicht in de werking van preventie. De vragen over voorspellen richten zich bijvoorbeeld op de toekomstige zorgvraag door vergrijzing en welke hulp het beste ingezet kan worden bij een bepaalde vraag op basis van eerder opgedane ervaringen. Zo kan (na analyse van data) een bepaalde vorm van schoolverzuim een voorspeller blijken te zijn voor schooluitval. Deze kennis helpt om hulp en maatregelen gerichter in te zetten. 

Toepassing van modellen

Bij BMC werken we aan diverse modellen voor de genoemde toepassingen:

• Data-tool die inzicht geeft in de huidige uitnutting en prognose van zorggebruik en kosten.
• Meten van het maatschappelijk rendement van interventies.
• Bieden van een tool om de toegang voor bepaald type cliëntvraag te bepalen (is integrale vraagverheldering nodig of volstaat lichte toets). Dit helpt om het proces van toegang slim in te richten en snel de juiste ondersteuning in te zetten.
• Analysemodel ontwikkelen om de ondersteuningsvraag van specifieke doelgroepen te voorspellen (kwetsbare ouderen, schoolverlaters zonder startkwalificatie, kinderen in vechtscheidingen).

Toetsen in de praktijk

De komende maanden werken we een aantal tools verder uit door de juiste databronnen te verzamelen, datamodellen te bouwen en gegevens zo te verwerken dat ze voldoen aan de eisen van de AVG. Nadat we een of meerdere modellen hebben gebouwd, zullen we samen met klanten testen op bruikbaarheid. Bij BMC werken we immers altijd vanuit het perspectief Samen naar beter. In de komende periode zorgen we regelmatig voor updates van het proces.

Uw ervaringen delen?

Wat zijn uw ervaringen met datamodellen in de praktijk? Welke vragen kunt u nu nog niet – of alleen met veel moeite – beantwoorden? Waar mogelijk zullen we uw ervaringen graag meenemen in ons ontwikkelings- en toetsingsproces. Neem gerust contact op voor een gedachtenwisseling.