Chief Data Officer (CDO) in de Publieke Sector

Programma

Het lesprogramma is gericht op het doorgronden van de belangrijkste aspecten van datagedreven werken en het leiding kunnen geven aan een datagedreven publieke organisatie. Elk programma onderdeel is voorzien van tal van praktijkvoorbeelden.

Data governance en data organisatie
Kernwoorden: DIKW, Business Intelligence (BI), analytics, data science, data organisatie, organisatie inrichting, data governance, data lab, BICC, DACC, MDT, besturing, CDO/CIO/CAO, data steward, enz.

Na afloop van dit programma onderdeel:

• Kent en begrijpt u de belangrijkste termen en weet u hoe deze zich tot elkaar verhouden
• Weet u wat de relevante trends en ontwikkelingen zijn in de publieke sector m.b.t. de rol van de CDO
• Snapt u hoe datagedrevenheid past in de bredere context van digitalisering
• Begrijpt u hoe data management zich onderscheidt van datagedreven werken
• Ziet u welke aspecten en processen van de organisatie hierdoor worden geraakt
• Begrijpt u welke voorwaarden gelden voor:
  • Data driven / fact based - datagedreven werken
  • Business analytics - bedrijfsanalyse en statistiek t.b.v. bijsturing
  • Business Intelligence (BI) - bedrijfsinformatie t.b.v. besturing
  • Feedback, leren en groeien met machines
• Kunt u de verschillen tussen en de versterkingen van deze disciplines duiden
• Begrijpt u de DIKW-boom en de communicatieve feedbackloop achter datagedrevenheid
• Kunt u een interactieve discussie organiseren over 'wat is wat'
• Begrijpt u de taken, rollen en verantwoordelijkheden van de data organisatie
• Kunt u een proces identificeren en uitwerken om data management te begeleiden
• Kunt u de data organisatie positioneren in de business/IT en centraal/decentraal
• Weet u hoe u innovatie in een organisatie organiseert en ondersteunt met data
• Bent u in staat om het belang en verschil te zien bij het ontwikkelen van een CDO en/of CAO Office
• Kunt u de verschillende rollen (waaronder die van data steward) en verantwoordelijkheden van data duiden

Data management
Kernwoorden: master data, data kwaliteit, metadata, data catalogus, big data, (linked) open data, kernregister, enz.

Na afloop van dit programma onderdeel:

• Begrijpt u wat de data kennisgebieden zijn
• Ziet u de kracht van DAMA DMBoK als raamwerk
• Weet u wat data kwaliteit is
• Weet u hoe u data kwaliteit initiatieven kunt ontplooien
• Weet u wat master data is
• Weet u hoe master data uitgewerkt wordt in een organisatie en in de omgeving
• Begrijpt u wat kernregisters zijn en master data management is
• Kunt u het Amsterdam Informatiemodel toepassen, in verbinding met de CIO-rol en de business
• Begrijpt u de waarde en valkuilen van het Damhof model
• Kun u de typen data en hun nut en noodzaak onderscheiden
• Bent u in staat stuurparameters te formuleren om vanuit data management, de data governance vorm te geven

Data architectuur
Kernwoorden: data warehouse, data lake, data hub, data platform, data architectuur, enz.

Na afloop van dit programma onderdeel:

• Kunt u data architectuur plaatsen
• Weet u hoe data technisch wordt gedeeld
• Snapt u wat de positie van een data hub is
• Weet u wat de onderdelen zijn van een:
  • Data warehouse
  • Data lake
  • Data platform
• Kunt u een business- en data catalogue in een architectuur opnemen
• Kunt u een referentiearchitectuur lezen
• Kunt u data virtualisatie en API management als techniek hierin plaatsen
• Snapt u wat architectuurprincipes zijn
• Snapt u wat data lineage betekent
• Kent u de voordelen van een informatieportaal

De waarde van datagedreven werken en data strategie
Kernwoorden: strategie, ambitiebepaling, KPI, use cases, portfolio, business case, publieke waarde, routekaart, datagedreven werken, inzichten uit data, onderzoeksvaardigheden, onderzoekstrategie, enz.

Na afloop van dit programma onderdeel:

• Kunt u het verschil en de samenhang duiden tussen de data strategie, i-strategie, enz.
• Begrijpt u data als asset en het toepassingsgebied
• Bent u in staat de data strategie te formuleren voor de eigen organisatie
• Begrijpt u hoe portfolio management ingezet kan worden voor het use case gedreven realiseren van de strategie
• Kunt u een business case voor data opstellen
• Bent u in staat de (publieke) waarde in data projecten concreet te maken
• Begrijpt u wat de impact is van data op de competenties van medewerkers
• Begrijpt u wat datagedreven werken is en snapt u waarom datagedreven werken van belang is
• Bent u geïnspireerd door concrete voorbeelden van verschillende typen inzichten uit data en kunt u deze vertalen naar uw eigen organisatie
• Weet u welke eigenschappen en onderzoeksvaardigheden belangrijk zijn voor het werken met data
• Heeft u inzicht in de relatie tussen onderzoek en data analyse
• Begrijpt u het belang van een passende onderzoeksstrategie
• Kunt u enkele belangrijke valkuilen van onderzoek herkennen

Data analyse en analytics
Kernwoorden: analyse, actionable insights, visualisatie, dashboards, storytelling, enz.

Na afloop van dit programma onderdeel:

• Weet u wat het vakgebied analytics inhoudt
• Begrijpt u hoe het analytics proces toegepast kan worden op de publieke sector
• Weet u waarom je datagedreven besluitvorming tot stand brengt met 'actionable insights'
• Begrijpt u wat een actionable insight is en wat de basisbeginselen van visualisatie, verkennende data analyse en data storytelling zijn
• Weet u hoe een actionable insight zich onderscheidt van een dashboard
• Kunt u met deze onderwerpen hands-on aan de slag

Artificial Intelligence (AI) en algoritmen
Kernwoorden: advanced analytics, CRISP-DM, voorspelmodellen, sturen op algoritmes, proces, confusion matrix, risico classificatie, role-level, in beheer nemen van modellen, enz.

Na afloop van dit programma onderdeel:

• Weet u op basis van een case welke organisatie uitdagingen er zijn rondom de toepassing van AI en algoritmen:
  • Transparantie
  • Ethiek
  • Model performance
  • Beheer
• Weet u welke rollen betrokken zijn binnen de verschillende taken van het analyticsproces (NB dit betreft geen data science module.)

Ethiek, compliance, data maturity en data geletterdheid
Kernwoorden: ethiek, handelingskader, audit, draagvlak, transparantie, publieke waarden, maturity, datageletterdheid, etc.

Na afloop van dit programma onderdeel:

• Weet u waar u op moet letten als u met data aan de slag gaat vanuit bijv. de AVG
• Begrijpt u welke wetten relevant zijn bij het gebruik van data
• Snapt u de aspecten van profiling en wat wel en niet mag
• Kent u de onderdelen van informatiebeveiliging
• Kunt u uw data project toetsen op ethische vragen
• Kunt u voor uzelf en uw omgeving de overweging maken of en hoe u ethisch verantwoord kunt blijven handelen
• Doorziet u wat ethische vraagstukken eigenlijk zijn
• Kent u de casuïstiek bij de overheid
• Bent u bekend met de belangrijkste juridische kaders rondom data
• Weet u op hoofdlijnen wat mag en kunt u risico's duiden bij data toepassingen
• Weet u wat algoritmes zijn en hoe daar grip op gehouden kan worden
• Heeft u uw eigen kritische blik op algoritme gebruik ontwikkeld
• Bent u in staat om de eigen volwassenheid van uw organisatie in te schatten en van daaruit acties te formuleren voor groei
• Kunt u datageletterdheid aanspreken en de bevordering ervan stimuleren

Datagedreven innovatie en cultuur
Kernwoorden: cultuur- en krachtenveld analyse, verandermanagement, cultuur, leiderschap, executie en roadmapping, enz.

Na afloop van dit programma onderdeel:

• Doorziet u wat het belang van cultuur is in onze gestructureerde datawereld
• Ziet u in dat verandering meer is dan een plan of een programma, en dat veranderingen zich niet lineair gedragen
• Bent u in staat vorm te geven aan een innovatiefunnel, inclusief aansprekende innovatie voorbeelden
• Kunt u een bredere set aan interventies inzetten om een datagedreven cultuur verder vorm te geven
• Doorziet u de drijfveren van mensen en kunt u hun managementstijl hierop aanpassen
• Bent u in staat om met de kennis van de afgelopen dagen een roadmap met activiteiten en trajecten te formuleren om tot executie te komen

Docent(en)

Uw docenten zijn:

Arun Rampersad BSc LLM CDMP

Arun Rampersad is Associate bij VKA (Verdonck, Klooster & Associates), eigenaar van Datadirigent en voorzitter van de werkgroep Data Science Governance van DAMA Nederland. Arun leert organisaties om datagedreven te werken, vanuit de businesskant. Daarnaast geeft hij strategisch advies en vervult hij graag de rol van data vertaler/Analytics Translater in de praktijk. Arun heeft ruime ervaring opgedaan bij Gemeente Den Haag, o.a. als data analist, adviseur datagedreven werken, coördinator team data, analytics lead en concernadviseur. Bij de Gemeente Den Haag heeft hij o.a. een visie op analytics opgesteld, een toolkit voor data analisten samengesteld en samen met de Chief Data Officer (CDO) op strategisch niveau aan de implementatie van de data strategie van de gemeente gewerkt. Hierdoor maakt Arun makkelijk de vertaling van strategie naar aansturing en uitvoering en omgekeerd.

Ronald Baan CDMP Master

Ronald Baan is Associate bij VKA (Verdonck, Klooster & Associates) en President van DAMA (Data Management Association) Nederland. Ronald heeft daarnaast zijn eigen adviesbureau en behandelt data vraagstukken daar waar business en techniek elkaar raken, zowel bij bedrijven als bij de overheid. Hij heeft een rijke achtergrond in enterprise zoekmachines, data integratie, data modelleren, data management en document management en heeft de harde en zachte aspecten hiervan geïmplementeerd bij grote (inter)nationale organisaties en de overheid.