Geen woorden maar data, en ik denk dat dat ook echt zo is.
Ik ben Sylvia Kok en ik werk bij het CBS.
Voor het CBS is data echt ons ding.
Van oudsher maken we al jaren statistieken...
op basis van grote hoeveelheden data.
Data is ons ding. Dat geldt ook voor mij. Ik hou van data.
We hebben een good practice...
en ik wil jullie meenemen in hoe dat eruit ziet.
Voor wat er feitelijk gebeurt. Dat is het motto van het CBS.
Feiten zijn voor ons heel belangrijk.
Dus als je het hebt over feiten van het CBS...
dan hebben wij drie vestigingen.
Eén in Den Haag, één in Heerlen en één op de eilanden.
Dus we hebben er drie.
Daarnaast hebben we ongeveer 2000 medewerkers...
en die medewerkers zijn verdeeld over onze vestigingen.
En we hebben ook nog mensen die enquêtes houden.
Dus die gaan langs de deuren. Die zijn onderweg.
Dat zijn onze feiten. En naast die feiten, we maken cijfers...
en die cijfers zijn van belang voor het maatschappelijk debat.
We maken onze cijfers voor beleid, onderzoek, wetenschap...
maar ook voor de burger die iets nodig heeft of wil opzoeken.
Dat zijn onze feiten, en feiten zijn voor ons belangrijk.
Als je kijkt naar de feiten, is dit altijd mijn mooiste grafiek, vind ik.
Als je een grafiek maakt, dat je in één oogopslag kan zien...
wat er aan de hand is.
Dit is een grafiek. Sta ik voor je gezicht?
Dit is een grafiek van de Nederlandse bevolking, de leeftijdsopbouw.
Dat is ook een bevolkingspiramide, en die geeft een overzicht...
en daar zie je zo'n stukje van de naoorlogse geboortegolf nog zitten.
En dat geeft ook aan hoe de verdeling mannen/vrouwen is...
en een totaalbeeld van Nederland.
Toen ik hem neerzette, dacht ik, o ja.
Nu met die genderdiscussies moet er misschien een categorie bij.
Maar goed, voorlopig een van mijn favoriete grafieken.
En het gaat om feiten.
Als je naar het CBS kijkt, zijn er een aantal onderdelen...
die in de loop van de tijd, als je kijkt naar data...
heel belangrijk zijn geweest voor onze ontwikkelingen.
Vanaf de jaren 60 tot de jaren 80 gingen we onze data digitaliseren.
Gingen we onze processen automatiseren en werd het handwerk minder.
Dat betekent dat medewerkers die het handwerk, het inkloppen deden...
en processen... Die grafieken werden vaak op papier gemaakt.
Moet je je voorstellen, van die prachtige handgemaakte grafieken en rapporten.
Die hebben we echt nog.
In die tijd ging het richting digitalisering.
Al ons werk werd een beetje gedigitaliseerd.
In de periode daarna, zo'n 50 jaar geleden...
kwam administratieve data in opkomst. Nu is het heel gebruikelijk...
dat alle overheidsinstellingen hun data gedigitaliseerd hebben.
Dat er registers zijn, dat we onze basisregistraties hebben...
maar in die tijd kwam dat op en wij hadden natuurlijk onze enquêtes.
Wij gingen altijd nog langs bij deuren en bedrijven...
en dan vroegen wij wat wij wilden weten...
en dan kregen we wat we graag wilden weten.
En die administraties zijn niet gebaseerd op wat wij precies wilden weten...
maar dan gingen we gebruik maken van de data die er al was.
En dat was in die periode.
Daarnaast hebben we onze data beschikbaar gemaakt via internet.
Dat klinkt heel ver weg...
maar toen ik nog op de middelbare school zat, was dat er nog niet, internet.
Dus het is ook wel het beschikbaar maken van al onze data...
die dikke tabellenboeken via onze statline-app, statline.
Dat is in die periode begonnen.
En nu zitten we eigenlijk weer op een nieuw punt, zeg ik altijd.
We gaan naar de volgende stap toe.
Dat is dat er ook, behalve een snellere verwerking...
dus dat je veel meer data-opslag hebt, dat het veel sneller beschikbaar is...
dus dat je veel grotere servers kunt gebruiken, de technologische kant...
heb je ook veel meer data beschikbaar.
Denk aan allerlei sensoren die overal zitten.
En data is overal en nergens.
En we willen ook kijken hoe we daar gebruik van kunnen maken.
Een van de dingen die we al heel lang doen als je het hebt over big data...
dan is dat scannerdata.
We maken onze consumentenprijsindex onder andere op basis van de data...
die in de supermarkten met een scanner gescand worden.
Dat is een simpel voorbeeld maar dat gebruiken we al best lang.
We zijn ook aan het kijken naar de wegen.
Wat kunnen we bijvoorbeeld van de sensoren in de wegen gebruiken?
Denk aan mobiele telefonie.
Daar kun je misschien wel een data- impopulation van maken.
Dat zijn dingen waar we nu mee bezig zijn.
Eigenlijk zitten we in een nieuwe fase van weer andere typen data die we hebben.
Dat is in het kort een schets van de historie en de relatie tot het CBS.
Dan ga ik jullie meenemen in de good practice.
Dat gaat over hoe wij onze sociale statistieken maken.
We hebben een zogenaamd stelsel van sociaal-statistische bestanden.
En wat dat is, daar neem ik jullie zo even in mee...
en dat is het voorbeeld dat we hebben.
En dat beslaat een heleboel partjes van die data governance.
Dat zou je misschien niet zeggen maar dat beslaat het wel.
Wat is het namelijk?
Het stelsel van sociaal-statistische bestanden...
bestaat uit een heleboel verschillende data.
Data over mensen, waar ze werken, waar ze wonen, of ze trouwen...
wanneer ze overlijden. Data van de politie zit er onder andere in.
Je kunt denken aan de polisdata die daarin staat.
Ziekte-en gezondheidsdata.
Een enorme grote hoeveelheid aan sociale data...
die we samengebracht hebben in één stelsel.
En dat is geen grote database.
Dat is een set van allemaal, eigenlijk datasets...
waar ook weer allerlei organisatie op zit.
Die datasets, belangrijk daarbij is de beschrijving.
Ik kom straks terug op de kwaliteit van de data...
maar metadata, dus data over de data, is heel belangrijk in dit stelsel.
En daarnaast ook de mogelijkheid om het onderling koppelbaar te maken.
Dus dat gaat over data, en als je het hebt over de organisatie...
hebben we het over eigenaarschap en data delen.
Eigenaarschap en data delen is hier ook op een specifieke manier geregeld.
En dat noemen wij de kracht van het stelsel...
het is ook een prachtige manier waarop wij onderling...
binnen het CBS gezorgd hebben dat we die data met elkaar kunnen delen.
Want ook wij, al zou je dat niet denken, hebben met datadeling te maken...
dat een bepaalde organisatie...
Vroeger hadden we, we noemden dat stovepipes...
Dat was één proces. Die kreeg alle data binnen over bijvoorbeeld bevolking...
en die maakte bevolkingscijfers.
Dan had je een afdeling arbeid, die maakte arbeidscijfers.
Op een gegeven moment zeg je, we willen heel graag weten hoe de combinatie zit.
Je wilt meer met elkaar delen, meer samenvoegen.
En dat samenvoegen van die processen hebben we geregeld binnen dit stelsel.
We zorgen er dus voor dat die datadeling en eigenaarschap geregeld zijn.
Ik kom daar straks op terug, ietsje dieper.
Allereerst kwaliteit van de data. Volgens mij was daar net een vraag over.
Bij ons is het zo dat we specialisten hebben, ook op inhoud.
Die weten iets over de data.
Die krijgen data binnen en die data wordt gecheckt op van alles en nog wat.
Simpele checks of het überhaupt klopt...
maar ook of het plausibel is wat erin zit. Of het over de tijd plausibel is.
En naast dat het gecheckt wordt, wordt er ook meta van gemaakt.
Dus weer die data over de data.
Wat houdt het in? Welke variabelen zitten erin?
Wat is de kwaliteit die de data heeft?
Dat zijn onze omvangrijke statistische processen...
die binnen een themagestuurde afdeling gebeuren.
Dat bepaalt de kwaliteit van de data die in onze systemen gaan.
En we weten dus ook welke dataset welke kwaliteit heeft.
Een ander onderdeel van dat systeem is gegevensbescherming en privacy.
Volgens mij hebben jullie daar allemaal mee te maken.
Als overheid zou je moeten zorgen dat je data goed beschermd is.
Dat is een afspraak die we hebben met de burgers.
We hebben wel eens discussies gehad van, moet dat zo zijn...
maar vooralsnog is er een AVG en zullen we ons daaraan moeten houden.
Het betekent dat we moeten zorgen...
dat gegevens ook binnen het CBS beschermd zijn.
En dat hebben we ook op een specifieke manier geregeld.
Onze data zijn niet te herleiden tot een persoon of bedrijf.
Het komt bij ons binnen, het wordt geanalyseerd...
En daarna wordt het, dat heet gepseudonimiseerd.
Ik ga straks even een voorbeeld geven want ik denk...
Het is iets heel simpels, pseudonimiseren.
Een heel simpel idee. Uitvoering is altijd even iets anders dan het idee.
Maar het is heel aardig om te zien hoe je dat kunt doen.
Het geeft een beetje een beeld van hoe kan ik ervoor zorgen...
dat je niet meer een persoon kunt terugvinden.
Dus ook de mensen bij ons kunnen geen personen meer terugvinden.
Dat wordt gedaan door een speciale afdeling die dit doet.
Dan hebben we een onderdeel dat heet statistische beveiliging.
Als je een heleboel dingen, een heleboel variabelen met elkaar zou kruisen...
kom je wel weer op een persoon uit.
Dan heb je een cel met één.
Dan zou je ongeveer kunnen weten wie dat is.
Ook daar zorgen we dat dat soort informatie...
niet in tabelvorm naar buiten kan. En daar is statistische beveiliging voor.
Dat is gebaseerd op hoe zorg je dat je niet...
je statistieken en tabellen herleidbaar maakt tot één variabele.
Onze toegang tot de data is erg stringent. Je mag er alleen bij als je het nodig hebt.
Je moet ook aantonen dat je het nodig hebt.
Ook binnen het CBS, waar jullie misschien denken...
Het CBS, al die data is daar en iedereen kan overal bij.
Ik kan nergens bij. Ik ben manager, ik heb het niet nodig.
Ik kan niet bij de data. Ik heb geen toegang. Het is afgeschermd.
Het staat op afgeschermde stukken van onze servers...
en ook als je erbij wilt, moet je dat aantonen.
En tot slot hebben wij dat microdata bij ons blijft.
We leveren wel tabellen, maar we geven geen microdata terug.
Dat is omdat wij statistiek maken en geen toezicht houden, bijvoorbeeld.
Pseudonimiseren. Als je kijkt naar...
Dit is een fictief voorbeeld, want anders mochten jullie het niet zien.
Als je kijkt naar BHP, dan heb ik een persoon, die heeft een naam.
Die heeft een BSN-nummer, een adres en geboortedatum.
Wat krijgen wij als CBS binnen? De brondata die wij van BHP krijgen...
is exclusief de naam. Wij doen niks met de naam.
De Noren maken een namenstatistiek. Vind ik altijd wel heel leuk...
maar wij doen dat niet. Dus de naam gaat eruit.
Dat hebben we niet nodig dus dat hoeven we ook niet te vragen aan het BHP.
Vervolgens krijgen we wel die andere informatie.
Wat doen we dan? Het BSN en het adres wordt vervangen...
door een random identificatienummer, het zogenaamde RIN.
Dat is wel een sleutel, want op basis van die RIN kun je wel bestanden koppelen.
Alleen de combinatie RIN-BSN en RIN-adres...
is alleen maar bekend bij een hele kleine afdeling van drie mensen.
De zogenaamde koppelclub, noemen we dat.
Die pseudonimiseren bestanden. Die kennen de sleutels...
en die kunnen weer niet bij het andere deel van de data.
Dus dat zijn eigenlijk de sleutelbewaarders.
Daardoor, ook de geboortedag hebben we voor de statistiek niet nodig.
Dus het voorbeeld is voor ons, hebben wij niet nodig.
Daarmee heb je de persoon gepseudonimiseerd.
Het is niet geanonimiseerd omdat hij nog koppelbaar is...
maar wel gepseudonimiseerd.
Dat was kort even hoe we die bestanden bruikbaar maken...
en die onthullingsdiscussie van privacybewaking goed uitvoeren.
Naast de kwaliteitscontrole, de bescherming van gegevens...
leggen we de data ook vast.
Als je het hebt over archiefwet, ben je verplicht...
om de brondata na zoveel tijd weg te doen.
Dat doen we ook, want de brondata is voor ons basisdata...
en wij gebruiken onze analysebestanden, waar de pseudonieme informatie in zit...
voor onze analysedoeleinden.
Die analysebestanden, die datasets, ook uit dat stelsel...
slaan we op in een dataservercenter.
En wat daar heel belangrijk bij is, is supergestandaardiseerde meta.
Dus dat dataservercenter...
waar al die datasets van het hele CBS opgeslagen liggen...
is gestandaardiseerd via de meta.
En iedereen kan in de meta kijken wat erin staat.
Dus je kan zien wat erin staat, maar je kan niet bij de data.
Dus ook voor het dataservercentre geldt, je kan zien wat erin staat...
maar je kan niet bij de data.
En op die manier wordt het opgeslagen.
Het is ook wel een mooi stukje waar historische data terug te vinden is...
omdat je hier je analysesets...
Het gaat dan niet... Hier kun je niet personen terugvinden...
Maar je kunt wel oudere bestanden...
bijvoorbeeld voor de onderzoeksdoeleinden gebruiken op deze manier.
Een stukje datadeling.
Ik had al gezegd, de organisatie van die data...
is ook een heel belangrijk onderdeel van het stelsel, van het SSB.
Wat ik net al zei, die metadata is voor iedereen beschikbaar...
maar de data zelf niet.
Het is een planning van wanneer is wat beschikbaar.
Interne planning voor ons.
We weten wanneer welke datasets wanneer komen, wanneer bruikbaar zijn.
En waar we het over hadden, elke variabele heeft een eigenaar.
Een thema-eigenaar.
Je hebt een stukje arbeid, dan heb je iemand die verantwoordelijk is...
of eigenaar is van die arbeidsdata.
En die geeft rechten. Dus je hebt verschillende mensen...
die voor verschillende delen van de data eigenaarschap hebben.
Dus als je verschillende onderdelen nodig hebt...
zul je bij verschillende mensen rechten moeten vragen.
Dat is het rechtenbeheer.
Daarnaast heeft degene die eigenaar is, voorinzage in wat ermee gebeurt.
Dus je kan niet zomaar iets publiceren over arbeid...
als je niet even ook voorgelegd hebt wat je van plan bent te publiceren.
Zodat ook een eigenaar zich verantwoordelijk blijft voelen...
voor dat onderdeel van de data. Dat is het managementdeel.
En dan heb je het deel van wie mag er dan bij.
Daar had ik het net ook over.
Het is dus zo dat niet iedereen overal bij mag.
Alleen onderzoekers die de data nodig hebben, mogen erbij.
En wat moeten ze daarvoor doen?
Ik had het er al over. Er zijn verschillende eigenaren.
Hoe moet je er dan voor zorgen dat je wel bij de data kan?
Daarvoor moet je een globaal analyseplan, zoals wij dat noemen, opstellen...
en daarin geef je aan waarom je die data waarvoor nodig hebt.
Welke data heb je precies nodig, wat wil je ermee gaan doen, en wanneer heb je het nodig?
Op basis daarvan kijken die thema-eigenaren ernaar.
Dat kunnen er een of meerdere zijn.
En die kijken of het inderdaad gewoon de juiste doelbinding heeft.
Dan krijg je tijdelijke toegang, want je hebt het niet de hele tijd nodig.
Je hebt netjes aangegeven wanneer je het nodig hebt.
Het is een beveiligde omgeving waar je die data gaat bewerken.
Waar je ermee aan de slag gaat. Dat zijn sowieso gepseudoniseerde data.
Dus je hebt geen data waar je echt kan zien wie het is.
Je komt in een omgeving terecht waar je niet eens naar buiten kan mailen.
Dat hebben we toen geregeld omdat we zeiden:
We willen het risico dat iemand per ongeluk data naar buiten stuurt...
vermijden.
Als we het over cultuur hebben, is dat best ingewikkeld.
Want het is een soort...
Je werpt wel een barrière op voor iemand die statistiek moet maken.
Je moet een aanvraag doen. Die komt in een beveiligde omgeving terecht.
Vroeger, in de simpele stovepipes waar ik het over had, had je je eigen data.
Je kon je eigen ding doen, je hoefde geen voorinzage te geven...
en nu moet je wel delen. Dus delen is niet altijd alleen maar eenvoudiger.
Maar delen geeft wel meer mogelijkheden...
en is uiteindelijk voor het geheel van het CBS veel belangrijker.
Dus er zit ook een cultuurfase in, een uitlegfase...
waarom het zo belangrijk is dat we data met elkaar delen...
en waarom het zo belangrijk is dat we dat veilig en netjes doen.
En dat is ook iets wat je in het management moet beleggen...
om dat uit te kunnen en blijven leggen.
Dat is ook een stukje bewustzijn.
Wat mogen we met die data doen? Je mag als onderzoeker erbij.
Het betekent ook dat je je bewust moet zijn wat je met die data kan en mag.
En je zult af en toe een beveiligingscursus moeten doen.
Dus dat is ook een stukje cultuur.
We weten allemaal dat wat wij doen binnen het CBS...
dat het ook een soort voorrecht is dat je dat mag doen.
En daar horen dan ook restricties bij.
Wat doen we dan met dat stelsel?
Want het zijn allemaal... Je hebt enerzijds de data en anderzijds de organisatie.
Het klinkt allemaal echt... Er zitten best wel grote ingewikkelde systemen achter.
Maar belangrijker is dat er met dat stelsel ons statistische programma maken.
Het is dus onze basis voor een statistisch programma...
De sociaal-economische kant van het CBS.
Alle statistieken in dit programma worden gemaakt vanuit het stelsel.
Dus het is ook gewoon onze reguliere productie zoals je dat zou noemen.
Maar daarnaast, wat is er natuurlijk nog meer...
maken we ook soms hele aardige publicaties.
Deze kunnen jullie je misschien nog herinneren...
van ongeveer anderhalve week geleden.
Dat ging over het overschot van jonge vrouwen in studentensteden...
maar niet in Delft, hoor. Wel in Leiden en Utrecht.
Dat is nu juist het combineren van data.
Dat gaat om student of niet. Dat gaat om waar iemand woont.
Wat je rol is, en hoe die verhouding in elkaar zit.
Hier zie je dat je door data te combineren, heel interessante informatie...
die mogelijk ook voor beleid heel interessant is, naar buiten kunt brengen.
Wat we nog meer doen, zou bij INT, JNV...
We maken een dashboard-immigratie ook.
En op basis van de data die we hebben...
Behalve dat we StatLine hebben, onze databank...
maken we tegenwoordig ook dashboards...
waarin je interactief naar de data kunt kijken.
Ik denk dat het heel aardig is om er gewoon eens naar te kijken...
omdat je hierbij bijvoorbeeld bij herkomst wat kunt kiezen.
Je kunt de reden kiezen en de grafiek past zich aan...
naar aanleiding van de informatie die je eruit wilt halen.
Dat is een van de dingen die we ook doen.
Doordat we die data heel goed met elkaar kunnen combineren...
kunnen we ook meer van dit soort output maken.
En tot slot, we zitten niet op de berg data...
op de goudmijn, zoals Irma dat ook wel noemde, alleen maar voor onszelf.
Het is ook belangrijk dat ook anderen de mogelijkheid hebben...
om de data te kunnen gebruiken.
In de afgelopen jaren zijn we daar steeds meer mee aan de slag gegaan...
via maatwerk en microdata beschikbaar stellen.
Ik weet niet of jullie Remote Access kennen, bijvoorbeeld.
Dat is een service bij ons, waardoor je zelf...
Dan zul je ook een analyseplan moeten schrijven als onderzoeker...
Datasets samenstellen, waarbij je onderzoek kunt doen op data...
die onder andere bij het CBS beschikbaar is.
En dat kan onder andere data zijn uit het stelsel, het SSB.
We zijn ook andere dingen aan het doen met data.
Bijvoorbeeld Data Alliantie Strafrechtketen is een voorbeeld daarvan.
En we zijn met gemeenten ook aan het kijken hoe we die kunnen helpen...
bij hun databehoefte, onder andere in de vorm van Urban Data Centres.
Misschien weleens iets van gehoord. Dus wij proberen ook nog meer data...
behalve dat wij onze data gebruiken voor ons eigen statistische proces...
het ook te zien als een soort service waar anderen ook mogelijkheden hebben...
om dingen met data te doen.
Tot slot een aantal conclusies.
Van het Data Governance, 'Wijsheden' hebben we het genoemd.
Ze staan onder andere ook in het dataview...
waar Irma het net over had.
Ik heb ze in drieën gedeeld. Even op inhoud.
Als jullie meelezen, zie je dat wij zeggen, data is wel een vak.
Dan moet je echt wel goed weten wat je daarmee doet.
En ik heb al een paar keer genoemd, die metadata - echt heel belangrijk...
...je moet weten wat de data voorstelt.
En het samenwerken. Ik denk dat het ook als het op inhoud is...
als je met experts samenwerkt, dat is ook denk ik iets...
wat we bij ons meer geprobeerd hebben voor elkaar te krijgen.
Dus niet alleen maar losse onderdelen...
maar samenwerken om mooie dateproducten te maken.
Op management, dan... Ik denk dat privacy echt wel belangrijk is.
Dat je aan de burger kunt aantonen dat je privacy hoog in het vaandel hebt...
en dat je netjes voldoet aan de regelgeving daarover.
Daarmee maak je denk ik je eigen werk belangrijk genoeg...
en zorg je ervoor dat het ook legitiem is. Voldoe daaraan.
Kijk ook even, hoe zit het met al die data bij een organisatie?
Het zit waarschijnlijk overal.
Probeer die dataspreiding, wat wij hebben, echt...
Misschien had je vroeger wel mensen...
die datasets op hun eigen stukje van de schijf hadden staan.
Dat is echt over. Dat gebeurt bij ons niet meer.
Maar zijn wel dingen die in de organisatie kunnen gebeuren.
Zorg dat je weet in hoeverre data verspreid is...
en breng het naar één punt toe.
Maak het beheersbaar. Maak niet een enorme dataset...
of een enorme database, want dat wordt heel groot.
Er is zoveel data, dat kun je op een gegeven moment niet meer beheersen.
Je weet ook niet meer wie er de eigenaar van is...
en de kennis daarover wordt op een gegeven moment ook te beperkt.
Dus organiseer het zo dat je het beheersbaar houdt.
En de doelbinding. Dus organiseer toegang tot data.
Niet in de zin van 'het mag niet'...
maar het mag wel als je aan bepaalde voorwaarden voldoet.
Doelbinding vind ik daar een hele mooie...
die ook wel binnen de overheid volgens mij heel goed past.
Als je kijkt naar governance.
Bij ons is dat natuurlijk heel makkelijk, een logische bestuurslaag. Wij zijn van data.
Maar ik denk dat het ook in andere organisaties zo is...
dat als je mooie voorbeelden hebt van hoe je data zou kunnen gebruiken...
voor het primaire proces van de organisatie waar je in werkt...
dat je daar ook data belangrijker kunt maken.
En ik denk dat het beter is, uiteindelijk.
Eerder over gehad: maak ook iemand verantwoordelijk voor het managen.
Tegenwoordig zie je dat het steeds beter verspreid is.
Jullie zitten allemaal in de buurt van het CIO office.
Daar zie je dat juist het managen van data ook een onderdeel gaat worden...
van soms het CIO office, en soms is er zelfs een Chief Data Officer.
Regel ook datadeling met andere organisaties.
Het is niet alleen maar intern.
Hier wou ik mee afsluiten.
Ik hoop dat jullie straks nog een heleboel mooie vragen voor mij hebben.
Ons motto van de klankbordgroep: geen woorden maar data.
Ik denk dat het ook echt zo is.
Ik denk dat data echt een belangrijke pijler wordt voor de toekomst...
waar we allemaal mee te maken hebben.
Ik vind het ook heel mooi om dat te mogen vertellen aan jullie...
en daar onderdeel van uit te maken.
Ik hoop dat jullie het ook zelf kunnen gebruiken met jullie werk.
Tot zover.