We maken mooie stappen in Nederland met het vrijspelen van data op gemeentelijk niveau. De lancering van het WMO voorspelmodel door VNG was daarin vorige week een mooie mijlpaal.
Wat dit de gemeentes kan brengen tref je aan in onderstaande uitleg.
Data bij de bron
Door de data bij de bron te laten, zie ik dat er bij gemeenten minder weerstand is om deze met andere gemeenten te delen. Een typisch geval van "je mag het wel zien maar het is van mij". Nu kunnen we twisten over van wie de data is. De burger zal immers zeggen het is mijn data maar daar gaat deze blog niet over. En dat hoeft ook niet want gelukkig is er in de basis de publiek toegankelijke CBS-data. Alles kan beter maar deze data vormt de generieke basis van het WMO Voorspelmodel. Laten we vooral blij zijn dat er gedeeld wordt en dat de data beschikbaar is of op gemeentelijk niveau als verrijkte brondata als alternatief beschikbaar is.
Open data èn bij de bron is qua architectuur echter het beste en geeft vele andere voordelen. VNG heeft met Common Gound en haar open API standaarden daarin ook een goede stap gezet.
Landelijke lancering WMO voorspelmodel
De VNG heeft met een aantal gemeenten en het Kennispunt Twente het Haagse model sinds oktober 2019 geanalyseerd en geconcludeerd dat het met aanpassingen geschikt te maken moet zijn voor alle gemeenten. Met vijf ‘koplopergemeenten’ is het voorspelmodel in de daaropvolgende tijd doorontwikkeld. Na de lancering op 20 januari 2021 wordt er breeduit geïmplementeerd in ieder van de 352 gemeenten die willen aansluiten.
Voorspelbaarheid van de WMO
Bij DAAT gaat de WMO ons aan het hart. De WMO is een Nederlandse wet gericht op een inclusievere samenleving. Hierin de is de gemeentelijke ondersteuning op het gebied van zelfredzaamheid, participatie, beschermd wonen en opvang geregeld.
Vanuit de wens om voorspelbaar te zijn in de uitgaven is er met gebruik van CBS data een basis gelegd voor het op gemeentelijk en wijkniveau kunnen voorspellen en vergelijken van WMO-gebruikers. HetWMO Voorspelmodel gebruikt data die al beschikbaar zijn: bijvoorbeeld aantallen inwoners met een arbeidsongeschiktheidsuitkering of aantallen ‘verweduwden’, inwoners van wie de partner overleden is. Dat gebeurt ook op wijkniveau, zodat de gegevens niet aan personen te relateren zijn. Het WMO Voorspelmodel is een van de instrumenten die gemeenten kunnen helpen om grip te houden op de kosten in het sociaal domein. Die kosten zijn sinds de decentralisaties van 2015 sterk gestegen.
Samengevat is het model een datatoepassing waarmee de gemeente de uitgaven op basis van de WMO de komende jaren nauwkeurig op wijkniveau kan voorspellen. Zo helpt het voorspelmodel bij het beheersen van de kosten en het aanbieden van de juiste zorg.
En nu?
De komende maanden zullen gemeenten aansluiten en starten met het model. Daarin gaan ze expertise ontwikkelen en aanvullende wensen formuleren. Gemeenten gaan onderling vergelijken en daarin zullen ze de randen van het voorspelmodel gaan opzoeken. Wat kun je dan tegenkomen? Lokale data gaat wellicht te beperkt zijn. Dat kan in aantallen maar wellicht heeft jouw gemeente de data wel meer verrijkt dat de beschikbare CBS-data. Een al bekend fenomeen is dat er in de CBS bevolkingsprognoses niks is meegenomen voor woningbouw op regionaal niveau. Er gaan naar verwachting koppelingen ontstaan met andere systemen waardoor verbanden, correlaties en dus het voorspellende karakter naar een hoger niveau gaat. Allemaal mooie doorontwikkelingen die de toepasbaarheid vergroten voor jouw WMO-situatie.
DAAT als Implementatie-partij
Wij implementeren het WMO voorspelmodel voor gemeenten. Dus wil je ondersteuning in je data-strategie, een koppeling met achterliggende systemen, een uitgebreider dashboard of een voor jullie passende data-set dan is een virtuele kop koffie zo gezet. Wij zijn data-nerds in de pure vorm en hebben een pragmatische insteek als het gaat om het brede spectrum van data. Dit doen we vanuit ons PSO30+ certificaat met invulling van jullie SROI (social return).
Daarbij zetten wij mensen in hun kracht vanuit een werk-leertraject rondom data vanuit het onderdeel DAATLAB. Dit doen we in meerdere gemeenten vanuit sociale empathie omdat we geloven in een inclusieve samenleving.
Over DAAT:
Onze missie is het optimaliseren van de informatievoorziening van organisaties zodat deze kunnen excelleren in hun vakgebied. Dit doen wij door het kwalitatief verzamelen, structureren en visualiseren van data. Wij staan voor hoge maatschappelijke betrokkenheid, mede door het opleiden en inzetten van mensen met een afstand tot de arbeidsmarkt.
Over Adrian Ariese
Digitaal de innovatie binnen een organisatie of sector opzoeken en dit vertalen naar concrete digitale oplossingen daar ligt Adrian's passie....als digitale gangmaker bij DAAT en DAATLAB.