HANS JAYATISSA, CTO, CSC NORDIC Computer Sciences Corporation

Transkript

1 Nationale og internationale erfaringer Muligheder for forbedring af offentlig service og øget effektivitet med eksempler fra skat, undervisning og sundhed HANS JAYATISSA, CTO, CSC NORDIC

2 CSC 2 November 24, 2016

3 INTERNATIONALE ERFARINGER Tre eksempler udvalgt ud fra innovation og potentiale 1 Skatteområdet: HM Revenue & Customs, UK 2 Undervisningsområdet: Georgia State University, GA, US YEARS OF INNOVATION Sundhedsområdet: * Sund Data Platform, DK De tre eksempler viser på forskellig vis værdien af at sammenstille data - også small data 3 November 24, 2016

4 SKATTEOMRÅDET Øget effektivitet gennem sammenstilling af data uden registersammenkøring

5 INTERNATIONALE ERFARINGER Datadrevet og regelstyret sagsbehandling til minimering af skattetab 5 skatteområder med 2 millioner sager årligt 9 millioner involverede parter 3-holds skift, 6 dage om ugen AVANCERET DATAANALYSE, EKSTERNE KILDER OG INDIKATOR-BASERET REGELSTYRING 2,2 millarder tabt pga. skatteunddragelse og fejl i 2013/2014 Svarer til en tabsprocent på 8,1 % Satte som mål at få tabsprocenten ned på 5,5% i marts 2015 Ikke tilladt at lave generel registersammenkørsel Derimod smugkig på tværs vha. indikatorer Grovsortering og derefter finsortering Efterfølgende manuelle trin for hver sag. 5 November 24, 2016

6 INTERNATIONALE ERFARINGER Analysebaseret sammenstilling af data skaber effektivitet 1 HMRC nåede sit mål om at få tabsprocenten ned på 5,5% i december Relevante indikatorer er afgørende for et effektivt system Disse kan være baseret på erfaring - eller der anvendes en lang indlæringskurve 3 Skab en feed-back loop på resultatet Da det er en kompleks proces, og den forbedres gennem et større datagrundlag 4 Datasammenstilling og -analyse fjerner ikke sagsbehandlingen Koblingen mellem analyse og procesorienteret sagsbehandling skaber effektiviseringer. 6 November 24, 2016

7 UNDERVISNINGSOMRÅDET Forbedret service og øget effektivitet gennem brug af prædiktiv analyse

8 INTERNATIONALE ERFARINGER Prædiktiv analyse for at minimere studenterfrafald Georgia State University er et offentligt universitet i Atlanta med mere end bachelorstuderende Der er et begrænset antal studievejledere 1 pr. 700 studerende Ideen var at anvende prædiktiv modellering til bedre udnyttelse af studievejledernes tid at mindske frafaldet af studerende Man analyserede 2,5 millioner karakterer, afgivet gennem 10 år til at skabe en liste over faktorer, som reducerer sandsynligheden for at bestå studiet. Man byggede derefter et early-warning system Indeholder 700 faktorer Opdateres dagligt Anvendes til at rådgive studievejledere om hvilke studerende, der er i risikozonen En alarm har ikke umiddelbart nogen konsekvens for den studerende, men er en anledning til indkaldelse til en samtale Systemet initierer studievejledningsmøder årligt Antallet af studievejledere er dog mere end fordoblet Det egentlige arbejde foregår ved disse personlige møder, hvor der udarbejdes planer for den enkelte, fx ekstra timer, sommerskole eller studieskift. 8 November 24, 2016

9 INTERNATIONALE ERFARINGER Fokuseret personlig vejledning giver resultater 1 Dimissionsraten er steget med 6 procentpoint siden De studerende gennemfører i gennemsnit studiet et halvt semester hurtigere 3 Systemet forbedres løbende med nye faktorer 4 MEN: Denne type af overvågning kan opfattes som intimiderende 9 November 24, 2016

10 SUNDHEDSOMRÅDET Forbedring af offentlig service gennem sammenstilling af data fra hele sundhedssektoren

11 NATIONALE ERFARINGER Konsoliderede sundhedsdata til samfundsnyttige analyser Sundhedsdataprogrammet er et nationalt udviklingsprogram Sund Data Platform er det teknologiske fundament Målet er at indsamle, gemme og analysere alle sundhedsdata i Danmark Strukturerede data, som fx. Journal og økonomiske data Data fra praktiserende læger og hjemmepleje Data fra offentlige og private hospitaler Ustrukturerede data, som fx. Fritekst med metadata Billeder med metadata. 11 November 24, 2016

12 NATIONALE ERFARINGER Store samfundsmæssige fordele, når data anvendes til at 1 Forudsige risiko for at udvikle sygdomme, så der kan sættes ind i tide Forudsige hvilke behandlinger, den enkelte patient har størst gavn af 2 Informere patienten om, hvor kvaliteten er bedst Sikre sammenhæng på tværs af sektorer 3 Systematisk læring fra de bedste på et givent område Planlægning og styring ud fra bedste praksis 4 Tidlig og effektiv forebyggelsesindsats Bedre grundlag for forskning. 12 November 24, 2016

13 PERSPEKTIVERING

14 NATIONALE OG INTERNATIONALE ERFARINGER Værdien af data øges, når de sammenstilles på tværs Grundlæggende værdi Fokuseret på brugen af data Indre værdi Anvendelsesorienteret værdi Resultatmæssig værdi Hvor korrekte, komplette og eksklusive er data? Hvor præcise og relevante er data i en specifik sammenhæng? Hvor godt hjælper data til at opnå institutionens /samfundets mål? Økonomisk værdi Fokuseret på de økonomiske fordele Tabsværdi Hvad vil konsekvenserne være, hvis vi mistede data? Markedsværdi Hvad er værdien af at sælge eller udveksle disse data? Økonomisk værdi Hvorledes bidrager data til økonomien for institutionen/ samfundet? Baseret på model fra Gartner: 14 November 24, 2016

15 NATIONALE OG INTERNATIONALE ERFARINGER SAMMENSTILLING 1 Der skabes samfundsmæssig og økonomisk værdi, når forskellige datakilder sammenstilles og danner grundlag for analyse 2 Det er ikke mængden af data, der skaber resultatet Men jo større datamængder og jo højere indre værdi, des større præcision 3 Dataanalyse giver en mere effektiv sagsbehandling Færre grundløse sager, kortere sagsbehandlingstid 4 Prædiktiv analyse bevirker, at man målrettet kan sætte ind, før det går galt. 15 November 24, 2016

16 TAK FOR I DAG HANS JAYATISSA hjaytis@csc.com Tel: