Fra synsninger til faktabaserede beslutningsgrundlag i de Fra synsninger til faktabaserede beslutningsgrundlag i de komplekse kommunale

Transkript

1 På På vej vej mod mod den den datadrevne datadrevne forvaltning forvaltning Fra synsninger til faktabaserede beslutningsgrundlag i de Fra synsninger til faktabaserede beslutningsgrundlag i de komplekse kommunale organisationer komplekse kommunale organisationer

2 3 spørgsmål, du får svar på 1 Hvor kan data skabe værdi i den kommunale forvaltning? Ved at bruge data som et supplement til den viden, det kommunale fagpersonale allerede har, kvalificeres beslutninger, strategier og handleplaner. Borgerne oplever derved en mere nærværende og professionel kommune, og kommunen opnår en bedre ressourceudnyttelse og målopfyldelse. 2 Hvori består de væsentligste barrierer i brugen af data i forvaltningen? Indarbejdelsen af data i opgaveløsningen er udfordret af manglende ledelsesfokus, den organisatoriske opbygning og manglen på de rette kompetencer. Det udfordrer det tværfaglige samarbejde, og der opstår både ressource- og dataspild. 3 Hvordan kan de danske kommuner indfri datas potentiale? Først og fremmest skal data sættes på dagsordenen. Det skal ske fra topledelsen og ned igennem hele organisationen. Dernæst skal kommunen sikre sig, at de har de tekniske foranstaltninger, så de kan få adgang til og analysere med data, også flere typer af data i samme analyse. Endelig skal der skabes det organisatoriske rum, så kommunen kan udnytte sine aktiver bedst muligt.

3 Af Jeanette Mayland Olsen, Head of Communications & PR, Advisor, Geomatic a/s Udvikling, innovation og effektivisering er faste temaer på den nationale dagsorden om udviklingen af den offentlige forvaltning. I de senere år har disse begreber fået følgeskab af en stigende interesse for (big) data, ikke mindst på grund af de enorme gevinster, brugen af data medfører i den private sektor, hvor data blandt meget andet bliver brugt til at udvikle og markedsføre produkter, der i højere grad end tidligere er tilpasset den enkelte kunde. På trods af den store opmærksomhed og et stort opslået grunddataprogram, er det imidlertid stadig svært at få implementeret data som en logisk del af opgaveløsningen i kommunerne. Hvad er det, der bremser processen, og hvordan kommer man tættere på idealet om den datadrevne forvaltning? En helt ny undersøgelse foretaget af Geomatic bidrager til besvarelsen af disse spørgsmål og identificerer blandt andet de fem største barrierer, når det for kommunerne drejer sig om at realisere potentialet i brugen af data. Her er de i prioriteret rækkefølge: 1. Ledelsesfokus 2. Inspiration til brug af data 3. Datasikkerhed 4. Mangel på de rigtige kompetencer 5. Tid Data har for længst indfundet sig som naturlige mål- og styringsredskaber i de kommunale forvaltninger, hvor KL-rapporter som Kend din kommune, bolig-social monitorering og erhvervsmålinger årligt får kommunerne til at nærstudere tabeller og nøgletal for alle områder i kommunen. Mange kommuner har også målsætninger om at få inddraget data i den løbende opgaveløsning og i højere grad supplere forvaltningens fagprofessionelle vurderinger med databaserede analyser, der kan kvalificere beslutninger og prioriteringer om borgerrelaterede projekter. I flere kommuner har det desuden vist sig, at inddragelsen af data i projekter, der tidligere blev løst på baggrund af synsninger, altså fornemmelsen eller den subjektive oplevelse hos de involverede medarbejdere, har skabt større effektivitet, bedre beslutninger og optimeret den måde, man bruger penge på i kommunerne. På trods af de gode resultater er brugen af data imidlertid endnu ikke forankret i toppen af organisationen eller prioriteret som en obligatorisk del af opgaveløsningen i projekter, hvor data frit 3 // På vej mod den datadrevne forvaltning

4 og lovligt kan inddrages. Det viser Geomatics undersøgelse, hvor 114 kommunale dataanvendere fra hele Danmark blandt andet har svaret på spørgsmål om status, potentialer og udfordringer i kommunernes brug og prioritering af data. DATA VALIDERER BESLUTNINGER Kommunernes brug af data er mest hyppig i foranalyser og evalueringer, og det sker ofte på særskilte initiativer i det enkelte projekt, snarere end som led i eksekveringen af en strategisk beslutning om at aktivere kommunens mange data. Det bekræftes af respondenterne i undersøgelsen, der netop svarer, at brugen af data oftest er forankret i eget team eller på den enkelte medarbejder. UDFORDRINGERNE ER PRIMÆRT ORGANISA- TORISKE Undersøgelsen afslører da også, at det især er organisatoriske udfordringer, der bremser danske kommuners brug af data til at skabe evidensbaserede beslutningsgrundlag. Det er ledelsens fokus og prioritering af at udnytte potentialet i data, der mangler i mange kommuner. Det er situationen på trods af, at der er en bred enighed om, at brugen af data er en vigtig faktor i bestræbelsen på at sikre fortsat udvikling, innovation og effektivisering i kommunerne. På hvilke niveauer i organisationen er prioriteringen af data forankret? Marker ét eller flere niveauer, hvor du mener, forankringen er stærk. 33,3% 51,0% 50,0% 37,5% 2,1% 8,3% Vi har et klart ønske om, at data skal anvendes til flere opgaver og fungere som beslutningsgrundlag. Personligt tror jeg, at vi har en masse liggende i skuffen rundt omkring, men som vi i dag ikke får brugt godt nok. Vi føler os imidlertid nogle gange udfordret af en lidt siloagtig organisering og har en stor ydmyghed for kompleksiteten i vores organisations opbygning. Men for at komme et skridt videre, er vi nødt til at træffe en beslutning om, hvor vi skal starte med at have et strategisk fokus, og så gøre os nogle erfaringer, vi kan bygge videre på. Der er et stort fokus på, at vi jo dels skal have de fornødne kompetencer, men også at vi skal bære det datadrevne hele vejen fra analyseresultater til beslutningsoplæg, så der ikke bliver tale om tal for tallenes skyld. Topledelse Afdelingsledelse Teamniveau Den enkelte medarbejder Ikke forankret på nogle niveauer Ved ikke Steffen Svinth Thommesen, Enhedschef for Bydata, Teknik- og Miljøforvaltningen, Københavns Kommune // På vej mod den datadrevne forvaltning 4

5 Også den organisatoriske opbygning og kompetenceniveauet udgør imidlertid vigtige barrierer: Den nødvendige tværfaglighed mellem dataanalytikerne og de fagprofessionelle har vanskelige betingelser, fordi de ofte er placeret i afdelinger, der kan ligge langt fra hinanden både fysisk og mentalt. Det gør det uoverskueligt for dataanalytikerne at bringe sig selv i spil i opgaveløsningen og svært for de fagprofessionelle at vide, hvilke kompetencer, de har at trække på. Det er for eksempel ikke ualmindeligt, at faglige enheder indkøber data og analyser, som de kunne have hentet internt i organisationen. Eller som en af undersøgelsens respondenter formulerer det: Udfordringerne er mange. For at sætte et billede på: Da man fik computere gik der mange år, før man fik IT-afdelinger m.v. Man var nok bagud med organiseringen. Nu produceres enorme mængder data, men man har stadig kun en IT-afdeling, som er fokuseret mod hardware og indkøb af software efter brugernes behov. Data Management bør komme længere op i status og organisatorisk i kommunerne m.v. Data skal være i en god kvalitet, hvilket kræver styring og ledelse. Derudover skal den organiseres i datawarehouse-systemer, og endelig skal den være let tilgængelig til analyser DE RIGTIGE KOMPETENCER Kommunerne lider under et organisatorisk og måske for at bevæge sig endnu længere tilbage i kæden et erkendelsesmæssigt efterslæb. Man har endnu ikke erkendt det store forandrings- og forbedringspotentiale i brugen af data, og man har i hvert fald ikke endnu forandret organisationerne, så de passer til den nye virkelighed. Nogle steder mangler der en erkendelse af datas kompleksitet og forskellighed, som afstedkommer en forventning om, at datakompetencer kan benævnes under ét. Det medfører en usikkerhed og berøringsangst omkring data. Derfor svarer næsten tre ud af fire i undersøgelsen, at der mangler personer med de rette kompetencer til at få det fulde udbytte af data: I hvilken grad mener du, at din kommune har personer med de rigtige kompetencer ansat til at få fuldt udbytte af jeres borgerrelaterede data? I meget høj grad 5,7% I høj grad 25,3% I nogen grad 48,3% I lav grad 12,6% I meget lav grad 4,6% Ved ikke 3,4% 5 // På vej mod den datadrevne forvaltning

6 Dét at kunne arbejde med data på højt niveau både teknisk og analytisk er efterspurgte fagligheder både i den private og i den offentlige sektor. Derfor er konkurrencen om de dygtige naturligvis hård, og det er ikke underligt, at så stor en andel af respondenterne efterspørger disse kompetencer. En del af problemet kan formentlig løses gennem ændringer i organisationerne og en anden del simpelthen gennem en stærkere forståelse af, hvordan data kan bidrage til at løse problemer, og hvordan det arbejde skal foregå. TRÆF BESLUTNINGEN PÅ LEDELSESNIVEAU Det er en langt større barriere for realiseringen af potentialet i at arbejde med data, at ledelserne ikke i tilstrækkeligt høj grad har fokus på det, end at der for eksempel mangler penge til nye systemer. Kommunerne ligger allerede i dag inde med store mængder af potentielt værdifulde data og systemer til dataanalyse. Der er derfor ikke nødvendigvis behov for større budgetter, men snarere for at optimere anvendelsen af de eksisterende aktiver. Det fremgår tydeligt af undersøgelsen, hvor kun én procent af respondenterne nævner økonomi som en væsentlig barriere. Hvis ledelsen formår at skabe overblik og synlighed over de eksisterende data, systemer og dataanalytiske kompetencer i egen organisation, kan det frigøre nogle ressourcer, der tidligere er blevet brugt på dobbeltindkøb. Gennem et øget fokus fra ledelsens side kan dataspild undgås og skabe den interne samtale på tværs af enheder, der kan forbedre og styrke den måde, data bruges på. Hvilken barriere ser du som den væsentligste, i forhold til at kunne anvende jeres borgerrelaterede data i højere grad? Tekniske 2,3% Udviklingsplatform/-system 9,2% Manglende systemintegration 2,3% Mangel på de rigtige kompetencer 11,5% Økonomi 1,1% Datasikkerhed 13,8% Lovgivning 2,3% Validitet i data 6,9% Inspiration til brug af data 13,8% Tid 10,3% Ledelsesfokus 18,4% Andet Jeg ser ingen barrierer i min kommune Ved ikke 2,3% 2,3% 3,4% // På vej mod den datadrevne forvaltning 6

7 Dobbeltindkøb opstår typisk, når der bliver udarbejdet analyser af mange forskellige fagenheder, der ikke kender til det analytiske arbejde i de andre enheder. Dataspild opstår, når data anvendes i én fase af et projekt, men ikke bæres videre i projektets næste fase. Begge vanskeligheder kan mindskes betragteligt ved at samle alle de relevante fagligheder om et projekt tidligt i forløbet og ved at skabe en organisatorisk forståelse for den nytte og synergi, som data potentielt kan skabe. GEOMATICS ANALYSE AF KOMMUNERNES BOSÆTNINGSINDSATSER BOSÆTNINGSANALYSE MÅLSÆTNING 17 kommuner 75 kommuner Et godt eksempel på dét er kommunernes bosætningsindsatser. I boksen til højre er en opsummering af de centrale pointer fra en analyse af sammenhængen mellem bosætningsstrategiske målsætninger og -indsatser. Analysen afdækkede, at selvom kommunerne i høj grad benytter data ét sted i bosætningsarbejdet, så bæres dataindsigterne ikke med til de efterfølgende strategiske beslutninger og i eksekveringen. Dermed bliver data ikke det beslutningsunderstøttende grundlag, der forbedrer projektets resultater. Eksemplet viser, at inddragelsen af data kræver en vedholdenhed, så indsigterne ikke tabes i processen. Derfor må brugen af data ikke blive ved en ledelsesmæssig hensigtserklæring, men bør i stedet inddrages og forankres i hele organisationen. Selvom det kræver meget opmærksomhed i implementeringsfasen, viser erfaringer fra kommercielle organisationer, at effekten langt overstiger indsatsen og kommer alle til gode. MÅLGRUPPEVALG MÅLGRUPPEANALYSE HANDLEPLAN HANDLEPLAN UD FRA MÅLGRUPPE Læs hele analysen på 45 kommuner 6 kommuner 34 kommuner 0 kommuner 7 // På vej mod den datadrevne forvaltning

8 KOMMUNERNE VIL GERNE BRUGE DATA TIL MERE Interessen for og bevidstheden om potentialet for at benytte data til flere opgaver er tydeligt, både i Geomatics undersøgelse og i andre afdækninger af kommunernes databrug: Styrelsen for Dataforsyning og Effektivisering i 2017 har blandt andet i en eftermåling af frikøbet af geodata kunnet konstatere en eksplosiv vækst i brugen af geodata, og interessen for at inddrage data i flere grene af forvaltningens opgaveløsning. Alligevel mener næsten 9 ud af 10 af respondenterne i undersøgelsen, at der i nogen eller meget høj grad er potentiale for yderligere dataanvendelse. Lige så mange mener endda, at brugen af de borgerrelaterede data er vigtig eller helt essentiel for den fortsatte udvikling, innovation og effektivisering i kommunen. I meget høj grad I nogen grad Hverken/eller I ringe grad I meget ringe grad Ved ikke Helt essentiel Vigtig Hverken/eller Ikke vigtig Helt ligegyldig Ved ikke 0,0% 0,0% 2,2% 0,0% 1,1% 1,1% 9,0% 9,0% 37,1% 33,7% 51,7% 55,1% Er der efter din mening potentiale for at anvende borgerrelaterede data i den kommunale opgaveløsning i højere grad end i dag? Hvor vigtig mener du, at brugen af borgerelaterede data er for fortsat udvikling, innovation og effektivisering i din kommune? // På vej mod den datadrevne forvaltning 8

9 EN ERKENDELSESREJSE Henrik Bielefeldt er projektleder i Project Zero, der er en projektenhed i Sønderborg Kommune. De arbejder for at realisere kommunens målsætning om at være klimaneutral i år Her forklarer han om potentialet ved at inddrage data til at supplere og styrke den indsigt, som kommunens medarbejdere allerede har: Data skal få os fra synsninger til faktabaserede beslutningsgrundlag; de skal underbygge eller afmontere de mavefornemmelser, vi alt for ofte betragter som kendskab. Jeg tror på, at data kan hjælpe os til at lave bedre handleplaner og skabe bedre resultater i vores indsatser. Et eksempel er en indsats, vi lavede i samarbejde med et delebilsselskab, hvor vi udvalgte et geografisk område at lancere i på baggrund af vores egne erfaringer om borgernes sammensætning i stedet for data. Delebilsselskabet havde indsigt i de demografiske profiler på de mest sandsynlige brugere, og vi havde faktisk værktøjerne til, at vi kunne have valgt geografien til at lancere i ud fra disse. Det gjorde vi ikke og desværre lykkedes projektet ikke så godt, som vi havde ønsket. Sådan et projekt er et godt eksempel på den erkendelsesrejse det er at gå fra synsninger til faktabaserede beslutninger. Uanset hvor tæt vi føler vi er på borgerne og kender vores boligområder i kommunen, er vi nødt til at erkende, at vores personlige kendskab til et udsnit af borgerne ikke kan sidestilles med den indsigt, vi kan få fra data. Det er vigtigt at understrege, at data ikke må afløse vores egne vurderinger, men det er helt åbenlyst, at vi kan få et grundigere kendskab til borgerne ved at bruge data vi skal kende kunden om man så må sige som vi kan bruge til at træffe bedre beslutninger på baggrund af. Derfor arbejder vi nu på at få data ind i flere led i processen fra foranalyserne og handleplanerne til vores kampagneindsatser. Der er ingen tvivl om, at der her hviler en opgave i forhold til at holde fokus på netop at få data med hele vejen, fordi man hurtigt enten kan falde tilbage i gamle vaner, blive nervøs ved at benytte data, der måske tegner et lidt andet billede end ens egne synsninger eller frygten for at komme til at udelukke relevante borgere, når der segmenteres. Det er alt sammen nogle faldgruber, vi arbejder på at undgå, fordi vi kan se, at vi har en positiv effekt, når data får lov at spille med i vores opgaveløsning. 9 // På vej mod den datadrevne forvaltning

10 3½ GODE RÅD PÅ VEJEN MOD EN MERE DATADREVEN FORVALTNING Der er mange positive tendenser vedrørende kommunernes brug af data og ingen tvivl om, at erkendelsesrejsen er godt på vej. Det er imidlertid vigtigt at minde om, at potentialet udvikler sig mindst lige så hurtigt! Her følger 3 ½ gode råd om, hvordan arbejdet med data kan flyttes fremad og op på dagsordenen. 1. Sæt data på dagsordenen Brugen af data skal være et fokuspunkt i løsningen af alle opgaver. Det kræver et strategisk valg, hvor opgaveløsningen af selv velkendte projekter gentænkes. Datas værdi viser sig størst, når de inddrages i alle relevante led i en proces fra foranalyser, udvikling af handleplaner, eksekvering og evaluering. Hvis vi for alvor vil videreudvikle den offentlige sektor, er det nødvendigt, at vi indser behovet for at supplere den fagprofessionelle tankegang med business analytics-tankegangen. Vi skal bruge den viden, der ligger i data på en ny måde og omfavne det objektive perspektiv. Vi skruer hele tiden på input-siden ved at udvikle nye tilbud til borgeren, men vi ved ikke, hvad der virker i den konkrete situation til den enkelte borger. Det er, fordi vi ikke samler data op om outcome, men baserer vores viden på forskningsprojekter, frem for responsen på individniveau. Heidi Juul Madsen, Sektionschef Politik & Strategi, Faaborg-Midtfyn Kommune 2. Få styr på de tekniske foranstaltninger Danmark er et af de lande i verden, hvor vi har den bedste forudsætning for en datadreven forvaltning. Det skyldes dels, at der findes nationale registre med en relativt høj datakvalitet, et vidtfavnende kommunalt handlerum, let og billig adgang til data og en datalovgivning, der giver gode betingelser for anvendelsen af data. Derudover findes der software på markedet, der både gør data tilgængelige for ikke-eksperter og som har et meget højt sikkerhedsniveau, også i forhold til den europæiske dataforordning og den kommunale rammearkitektur. 3. Skab det organisatoriske rum Kommunernes organisering er individuel, og der er både fordele og ulemper ved at placere de dataanalytiske kompetencer i en central enhed eller i de enkelte fagforvaltninger. Uanset den organisatoriske opbygning, er det essentielt, at dataanalytikerne kan arbejde tværfagligt, samt at de kan udveksle erfaringer med deres kolleger i andre kommuner. En del kommuner har interessante eksempler på opgaveløsning, hvor data er blevet inddraget og har gjort en positiv forskel, og disse best practices kan formentlig sagtens benyttes i flere kommuner. Og det halve Sæt ambitionsniveauet op! Potentialet i data er stort og voksende, og alle erfaringer viser, at investeringen tjener sig hjem. // På vej mod den datadrevne forvaltning 10

11 EKSEMPLER PÅ ANVENDELSE AF BORGER- RELATEREDE DATA Højne valgdeltagelsen: Valgforskning viser, at bestemte befolkningsgrupper, såsom nydanskere og kortuddannede, normalt har lav valgdeltagelse. Ved hjælp af en databaseret analyse kan det ret præcist ses, hvor der eksempelvis bør sættes plakater op i opgangene - som har stor effekt over for nydanskeres valgdeltagelse - eller sendes målrettede sms er til mobiltelefoner registreret på adresser med mange lavtuddannede. Odense Kommune har gode erfaringer med den type indsats. Bedre bosætningsindsatser: At flytte er en af de største beslutninger, vi træffer i vores liv, og der er mange faktorer, der spiller ind. Heriblandt en kommunes og et områdes brand og de associationer, vi har om et nabolag. Derfor er forståelsen af eksisterende flyttemønstre og kommunens borgersammensætning første led i en datadreven bosætningsindsats, der logisk bør følges op med datadrevne målrettede kampagneindsatser. Målrettede sundhedskampagner: Med en demografisk analyse kombineret med fx FLIS-data kan der skabes ny indsigt i borgernes sundhedstilstand og udpeges målgrupper til forebyggende indsatser, ligesom der opstår ny indsigt i sammenhængen mellem borgernes sundhedstilstand og kommunens sundhedsudgifter. Kombineres analysen med geografiske data, kan kommunen desuden planlægge og eksekvere målrettede forebyggelseskampagner. Bedre børnetandpleje: Ved at kombinere viden om de husstande, hvor man kender til børn med dårlige tænder, med andre data om børnenes hjem, kan man identificere andre områder, hvor der med stor sandsynlighed bor børn med dårlige tænder, og hvor en forebyggende tandpleje vil have størst effekt. Det er en analyse som blandt andet Silkeborg Kommune har foretaget. Optimale transportløsninger: Med præcis viden om, hvilke husstandstyper, der bruger og er motiverede til at bruge offentlig bustransport, kan der med stor sandsynlighed identificeres tilsvarende brugere alene ud fra deres husstandstype. Dermed får kommunen et totalt overblik og kan sikre en bedre planlægning af, hvor busruter skal gå, så bussen rammer flest mulige, som kunne tænkes at bruge bussen. Denne type analyser har trafikselskabet bl.a. Movia, Fynbus og Nordjyllands Trafikselskab foretaget i flere år. Ligeledes kan viden om forskellige typer husstandes brug af bil, cykel og offentlig transport anvendes til at optimere planlægningen af nye veje og boligområder. Rammer i kommuneplanen: Når politikerne skal sætte rammerne i kommuneplanen, fastlægge kommunens udbygningsplaner for daginstitutioner eller fastsætte grænserne for skoledistrikter og ældreområder, kan de anvende data for, hvem der flytter ind i nye boligområder eller nybyggerier. De kan se, hvor tilflytterne bor og arbejder, og hvilke behov de har. I bl.a. Køge, Næstved, Vejen og Faaborg-Midtfyn Kommuner har man ud fra sådanne analyser kortlagt kommunens tilflyttere. Byudvikling: Med data kan man også analysere bysamfund for at identificere fællestræk eller tendenser. Ved at få data vist på et kort, kan byplanlæggerne og kommuneplanlæggerne i kombination med øvrig viden om byerne skabe en mere kvalificeret by- og landsbyudvikling. Det bruges af bl.a. Silkeborg, Syddjurs og Favrskov kommuner samt af private ejendoms- og byudviklingsselskaber. 11 // På vej mod den datadrevne forvaltning

12 OM FORFATTEREN Jeanette Mayland Olsen er Head of Communications & PR, Advisor i Geomatic. Hun har i mere end 4 år rådgivet især kommuner om brugen af data, samt gennemført analyseprojekter og udstillet data til kommunernes eget analysearbejde. Jeanette Mayland Olsen har en baggrund som cand.scient.pol. Geomatic er et data- og analysehus, der løser opgaver på tværs af den offentlige og private sektor inden for rådgivning om og behandling af data. Vi strukturerer, analyserer og beriger data for at hjælpe vores kunder med bl.a. segmentering, modellering og data management, så de kan træffe de bedst mulige datadrevne beslutninger. // På vej mod den datadrevne forvaltning 12

13 Understanding Society