THINK BIG: DATA IN HET ZAANSE SOCIALE DOMEIN

Presentatie over: "THINK BIG: DATA IN HET ZAANSE SOCIALE DOMEIN"— Transcript van de presentatie:

1 THINK BIG: DATA IN HET ZAANSE SOCIALE DOMEIN
door: Saskia de Man en Nicolette van der Slot Gemeente Zaanstad

2 Hoeveel enkelvoudige data heeft Zaanstad?
Een vraag… Hoeveel enkelvoudige data heeft Zaanstad? 250 GB 25 TB 2,5 PB

3 Hoeveel enkelvoudige data heeft Zaanstad?
250 GB 25 TB 2,5 PB

4 In hoeveel tijd groeit internet met 25 TB?
Een nog een… In hoeveel tijd groeit internet met 25 TB? 0,05 seconde één minuut 2 dagen 250 TB per seconde Veel data en er komt steeds sneller meer bij  dus daar kunnen we iets mee

5 In hoeveel tijd groeit internet met 25 TB?
0,05 seconde één minuut 2 dagen 250 TB per seconde Veel data en er komt steeds sneller meer bij  dus daar kunnen we iets mee

6 Programma en doel Doel van vandaag Een beetje context
Feitelijke foto: vluchtelingen vraagstuk & wijkfoto’s Diagnosticeren en voorspellen: jeugdzorg Samenwerking: datalab Lessons learned Programma vanmiddag

7 1. Doel van vandaag Inzicht in feitelijke foto vluchtelingen en wijken en datagestuurd werken pilot jeugdzorg Meten = weten? Geluk van Zaanse inwoners Inzicht in Zaanse lessen data gestuurd werken Programma vanmiddag. Begrijpen wat het is en er enthousiast over worden wat je er mee zou kunnen.

8 2. Een beetje context Geprioriteerde thema’s IV-strategie
Informatiepositie verbeteren Slimme samenleving Datagestuurd werken

9 2. Een beetje context Beoogde resultaten datagestuurd werken
2. Datapakhuis 1. Datalab 3. Data-academy 6. Verankeren in organisatie 4. Gebruik Qlikview verbeteren 5. Experimenteren in pilots

10 Traditioneel onderzoek Voorspellende modellen / machine learning
2. Een beetje context Data-analyse: terug en vooruitkijken inclusief toepassingen Feitelijke foto Dashboards Traditioneel onderzoek Voorspellende modellen / machine learning

11 3. Feitelijke foto: vluchtelingenvraagstuk
Inhoudelijk: visie op vluchtelingenvraagstuk onderbouwen met data en informatie. Procesmatig: kijken hoe ver we komen met de huidige data, waar nog leemtes zijn, en hoe en of die oplosbaar zijn

12 3. Feitelijke foto: vluchtelingenvraagstuk
Gebruikte bronnen BRP WOZ Sociaal statistisch bestand 2013 (gekoppelde gegevens MO)

13 3. Feitelijke foto vluchtelingenvraagstuk
Feitelijke foto laat zien dat 75% van de statushouders in het verleden in de bijstand gekomen. Feitelijke foto laat zien dat statushouders in verleden veel in Poelenburg zijn gaan wonen. Nu is deze groep veel kleiner. Er komen alleen maar testosteronbommen! Feitelijke foto geeft leeftijdsopbouw man/vrouw. Eerst veel gezinnen, Nu veel mannen En volgend jaar veel vrouwen.

14 3. Feitelijke foto vluchtelingenvraagstuk
Een feitelijke foto helpt het verhaal beter te vertellen Het haalt de “borrelpraat” van een onderwerp Je wordt gedwongen om ook met nadelige feiten om te gaan. Dat is ook spannend! Beter in staat om beleidseffecten te monitoren Opinies Feiten

15 3. Feitelijke foto: wijkfoto’s

16

17

18

19

20

21

22 4. Voorspellen: jeugdzorg
Belangrijkste conclusies Geen nieuwe inzichten, wel bevestiging Leeftijd belangrijkste voorspeller van zorggebruik Ook WOZ en aanwezigheid biologische vader relevant. 73% zekerheid (de correlatie is niet significant) Hogere zekerheid vraagt om verbeteren model bijvoorbeeld met Data van ouders Ander soort scheidingen Veranderingen in gezinssamenstelling Data over langere periode Open data???

23 5. Samenwerking: datalab
Waarom deze bijeenkomst? UWV Etc. Burgers Agora Etc. Politie ACBA Opgave in samenleving Etc. Parteon Gemeente Etc. Etc. Etc. Evean GGD

24 5. Samenwerking: datalab
Het idee…toetsen in een pilot Data Lab verbindt Maatschappelijke opgave staat centraal Feitelijke foto maken Aanpak data delen Verdiepende analyses Integrale oplossingen

25 5. Samenwerking: datalab
Feitelijke foto: extramuralisering en overlast Definities Extramuralisering Mensen die gelijkwaardige zorg nodig hebben, die voorheen intramuraal geboden werd Overlast Ervaren inperking kwaliteit van leven en werken door anderen Relevante onderwerpen Toewijzing woningen/woonvormen Aanwezig van zorg in de buurt Beschermd wonen capaciteit Behandel capaciteit GGZ Politiemeldingen verwarde personen Tolerantie maatschappij Overlast bij woningcorporaties Culturele achtergrond Uitstromers Vindplaatsen hangjongeren Ervaren veiligheid Problematiek overlastgevers Woningdichtheid Zorgverzekering Inrichting openbare ruimte Bestaande onderzoeken/data BAG/BRP Meldingen OR GWS Woonmonitors Wijkbarometers Zaanpeiling/Omnibusenquete Purmerend en Zaanstad in cijfers Informatie veldwerkers/sociale wijkteams

26 5. Samenwerking: datalab
Feitelijke foto Woonzorgvoorzieningen in Zaanstad

27 5. Samenwerking: datalab
Meldingen verwarde personen Weinig geluidsoverlast bij 70+ ers Relatief veel bij gezinnen Relatief veel sociaal psychologische klachten bij eenpersoonshuishoudens Weinig geluidsoverlast bij 70+ ers Relatief veel bij gezinnen Geluidsoverlast neemt af naarmate leeftijd toeneemt Klachten woonomgeving neemt toe naarmate leeftijd toeneemt Sociaal psychologische en leefstijlklachten relatief evenredig verdeeld over leeftijdsgroepen

28 5. Samenwerking: datalab
Omgeving: culturele achtergrond Bron: factsheet vroegsignalering verwarde personen op straat

29 6. Lessons learned Voorspellende modellen vragen om consequente data over langere tijd Data delen via pseudonimeer tool werkte heel goed Weten nu wat het vraagt om data op een veilige, verantwoorde en rechtmatige manier met elkaar te delen We hebben een wereld te winnen op de feitelijke foto Data is nu vooral administratief , je wilt weten hoe het echt gaat met je inwoners

30 Het Festival

31 Domweg gelukkig …

32 7. De vraag aan jullie: >>> waar willen we naar toe? Wat wil je echt weten? Hoe ga je dat doen en op welke onderwerp? Hoe ga je in de uitvoering met data aan de slag?

33 Afronding Afronding