Ja, en dat zorgt ervoor dat je als organisatie, ik zei het in het begin al...
wendbaar bent, transparant, rechtmatig verwerkt, en zorgt voor kwaliteit.
Welkom op deze bijeenkomst van de RADIO.
We hebben het over good data governance bij de politie.
Ik ben Stephan den Hengst, Chief Data Officer van de Nederlandse politie...
en geef leiding aan de gegevensautoriteit.
We zijn een van de casussen die we met de groep herkend hebben als...
Die willen we graag beschrijven om uit te dragen.
En die van ons heet Gezaghebbend omgaan met gegevens.
En dat is ook wat we uitdragen. Dat zit al in de naam.
Wij zijn de gegevensautoriteit binnen de politie.
Ik als chief data officer geef daar leiding aan.
Het is een clubje met ongeveer 17 mensen.
Wij staan voor de gegevenshuishouding van de politie.
Dat die flexibel is in het gebruik.
Dat politiemensen optimaal die gegevens kunnen benaderen...
en we die gegevens goed kunnen uitwisselen.
Er zijn vier dingen die we nastreven...
om dat optimaal gegevensgebruik voor de politie mogelijk te maken.
Gegevenskwaliteit, daar zorgen we voor.
Wij zorgen voor transparantie...
zodat die gegevens binnen maximaal gedeeld worden...
maar ook buiten gedeeld worden. We zorgen voor open data.
Wendbaarheid. Doordat je die gegevensverzameling vooral...
op een centraal punt goed hebt georganiseerd...
kun je als organisatie wendbaar zijn...
kun je op basis van die gegevens steeds meegaan in de markt.
En rechtmatigheid. Het is ook heel belangrijk...
dat je die gegevens binnen de grenzen van wat er mag van de wet...
bewaart, verwerkt, en niet meer dan dat.
En ook dat is iets wat in zo'n politieorganisatie...
misschien wel in alle organisaties, niet vanzelf gaat.
Er is iets van een autoriteit voor nodig.
Toen ik startte, had ik het idee, moet je dan ook autoritair zijn?
En dat blijkt helemaal niet nodig te zijn.
Die autoriteit is nodig omdat er in zo'n organisatie heel veel mensen zitten...
die vragen hebben op het gebied van data.
Niet wetende of ze nou A of B moeten doen.
En dan vinden ze het heel fijn dat er eigenlijk een autoriteit is...
die hen helpt bij het oplossen van al die dilemma's die er zijn.
Mag ik dit nu wel, of niet verstrekken, deze gegevens.
We hebben in het initiatief op data- governance met drie mensen gezeten.
Carlos en ik en Gerbrand. Hier zie je ze alle drie.
Gerbrand is net vader geworden, dus die is er niet.
Ik wilde jullie meenemen in de historie van de politie...
hoe wij nu gekomen zijn tot die gegevensautoriteit.
Want er zijn veel meer dingen omheen.
Het is niet alleen die gegevensautoriteit an sich.
Die is er niet zomaar, die krijg je niet zomaar in je organisatie...
als zou je dat zelf ook willen. Daar moet veel meer omheen georganiseerd zijn.
Daar moet veel meer draagvlak voor zijn.
En pas dan komt er zoiets als een chief data officer of een gegevensautoriteit.
En nadenkend over dat verhaal hebben wij bedacht:
Laten wij dat maar gewoon in de tijdlijn zetten.
Wat hebben wij nou tijdelijk gedaan?
En dan lijkt het net alsof het ophoudt na zoiets als een gegevensautoriteit.
Dat is natuurlijk niet zo. Dit waren logische stappen die je doet in een organisatie...
en dan ineens blijkt daar voldoende basis te zijn om zoiets te gaan doen.
En dan neem je ook weer die stap.
Ik was zelf nooit zo van geschiedenis en historie.
Er werd altijd verteld, dat is nuttig, daar kan je wat van leren.
En dan ga ik toch een historisch verhaal vertellen.
Want volgens mij is het nuttig. Je kan er wat van leren.
We gaan even ver terug. In 1970 begonnen wij met automatiseren.
Dat was het automatiseren van processen van de politie. Vooral zorgen...
dat je niet meer die aangifte met een typemachine moest intypen...
maar dat je dat in een systeem kon zetten.
Dus er werden bestaande processen geautomatiseerd...
en omstreeks 1980 ontstonden daar centrale registers voor.
We hadden een register waarin antecedenten stonden.
Strikt genomen is volgens mij in 1976 dat systeem ontstaan...
en dat is eigenlijk nog niet zo lang geleden pas uitgefaseerd.
Het heeft heel lang bestaan en heel lang op de lijst gestaan om uit te faseren.
Daarna ontstond er meer behoefte aan inzicht in wat die politie nu deed...
en dat heeft in 1999 geleid tot een nationaal data warehouse.
Dat hadden we natuurlijk niet nationaal...
want we hadden 24, nee 26 verschillende korpsen...
en ieder korps had een kopie van dat data warehouse.
Dat was met name voor sturing en controle.
Voor de rest deden we eigenlijk niet zoveel met die gegevens.
En het leidde eigenlijk ook niet zo goed tot inzicht in de politieprestaties.
Dat kwam pas in 2003. Jelle Kuiper heeft een uitstapje gemaakt...
naar het ministerie van Binnenlandse Zaken...
en toen heeft hij een boekje geschreven...
Het informatiemodel Nederlandse politie...
en later heb ik dat met een aantal mensen afgemaakt...
en hebben we dat gepubliceerd in de Staatscourant.
En dat was het raamwerk waaraan wij politieprestaties hingen.
En daarmee kregen wij nationaal inzicht in politieprestaties.
Wat we in 2003 ook hebben gedaan...
het internet-recherchenetwerk hebben we gestart.
Dat was een manier om als politieman anoniem het internet op te gaan...
en te kunnen rechercheren op het internet.
Dan gaan we verder. In 2000 kwamen we tot het inzicht...
dat die automatisering meer nationale focus nodig had...
en toen hebben wij de Regieraad ICT opgericht.
In 2002 kwam er een nationaal register, de personenserver voor datamanagers.
Een belangrijk ding. Daar kan je eenduidig je personen in opslaan...
en voor de politie een persoonsbeeld creëren.
En ook omstreeks 2002 hebben we gezegd, die BI-toepassingen...
die centraal verzamelde data, daar kun je veel meer mee.
We hoeven niet alleen maar sturing en control mee te doen.
Daar kun je ook het operationele politiewerk mee helpen.
En met het verder ontwikkelen van die BI ontstaan ook de datavraagstukken.
Ik weet niet wie hier BI heeft gedaan in zijn carrière...
maar je haalt data op uit de verschillende kolommen in de organisatie...
en die moeten aan elkaar gerelateerd worden.
Dan ontstaan de eerste datavraagstukken.
In 2006 gingen wij verder en ontstonden de eerste voorspellende modellen.
Dat waren tijdreeksmodellen waarin wij vooruitkeken...
wat wij aan criminaliteit konden verwachten de komende periode.
Dat was handig, want daarmee startten wij bijvoorbeeld een najaarsoffensief.
De donkere dagen komen er weer aan.
Inbraken stijgen weer en we gaan daarop acteren.
In 2006 overigens ontstond de voorziening tot Samenwerking Politie Nederland...
met de focus op het centraal ontwikkelen van ICT-toepassingen.
Dat lukte niet erg goed, want in 2010 ging het mis.
Toen hadden wij een grote storing in Noord-Oost.
Acht korpsen hebben wekenlang hun politiesystemen niet kunnen gebruiken.
Er was een kaartensysteem waarin, als je een kaart had...
mocht je even achter een terminal zitten.
Er waren natuurlijk maar een beperkt aantal kaarten.
En als je een kaart niet had, mocht je niet inloggen...
omdat het netwerk dat op dat ogenblik niet aankon. Het lag compleet overhoop.
De eerste paar dagen heeft het helemaal niet gewerkt.
Wat we daarvoor nog even hebben gedaan...
we hebben het Nationaal Intelligencemodel ontwikkeld...
en dat is belangrijk. Ik heb er een hele sheet voor.
Het Nationaal Intelligencemodel is de doctrine...
van het informatiegestuurd politiewerk.
En het is een van de, ik vind wel belangrijke lessen...
voordat je komt tot een chief data officer of informatiefocus binnen een organisatie.
Wat wij hiermee hebben gedaan...
is de informatiesturing binnen het politiewerk gebracht.
Dit had eigenlijk nog weinig met data te maken.
Dit had helemaal niks met systemen te maken.
Het was geen automatiseringsproject.
Dit was vooral een organisatorisch-cultureel vraagstuk...
dat binnen het operationele politiewerk draaide. Ik heb er zelf aan meegewerkt.
Het was een heel leuk programma.
En wij hebben daarmee binnen de korpsen...
de informatie-organisatie opgezet.
En op een gegeven moment kwam de reorganisatie...
en die kwam precies op het goede moment.
Toen waren we eigenlijk klaar met onze ontwikkeling.
We hadden overal de proeftuinen draaien.
En toen is de informatie-organisatie geland binnen de Nationale politie.
En ongeveer 5% van die 60.000 mensen werken in die informatie-organisatie.
Daar zitten ook de analisten die op een zaak draaien...
maar ook degene die meer de analyticstoepassingen bedienen.
De toegepaste functies die de data gebruiken...
zitten in de informatie-organisatie...
en de informatie-organisatie is niet iets van de chief data officer.
Het is ook niet iets van de IV. Het is iets van de operatie, van de organisatie zelf.
En ik vind dat een belangrijke waarde die we hebben in de organisatie...
en ik ben blij dat we het op die manier georganiseerd hebben.
Hier gaat het nog even over die storing.
Het was ook niet verwonderlijk dat het mis ging.
Je hebt hier een plaatje achter dat vergrootglas...
en dat laat een complex systeemlandschap zien.
En daarachter nog een plaatje...
dat laat zien dat dat systeemlandschap er 26 keer was.
Dus we hadden gewoon die complexiteit per korps 26 keer...
en niet 26 keer hetzelfde, maar 26 keer verschillend.
En dat was niet te beheren...
dus de ontwikkeling van de politie- systemen stond onder druk...
en daar kwam eigenlijk niets nieuws.
De ondersteuning van het politiewerk was onvoldoende.
De minister had geen regie...
en ongeveer 97% van de capaciteit ging in beheer zitten.
Dus die organisatie functioneerde niet en zat compleet op slot.
Ik ga er zo op verder, op deze lijn.
Dit is een ander feit...
dat wij omstreeks 2010, '11 hebben gedaan.
We hebben transactieverwerkende systemen gescheiden...
van informatieverwerkende systemen. Dat was niet zo.
We hadden natuurlijk wel een business intelligence-toepassing.
Een data warehouse...
maar dat waren een beetje de jongens van de xxxxx-rapportjes.
Die maakten rapportjes. En dat waren niet de mensen...
die de hardcore automatisering deden in de beeldvorming...
dus dat kwam er altijd maar een beetje bij.
En hiermee hebben we vooral dat gebruik van die informatie...
die intelligence-functie in automatiserings- land op de kaart gezet, en gezegd:
Jongens, er zijn transactieverwerkende systemen.
Daar doe je een aangifte in, een melding, daar registreer je van alles...
maar de waarde uit die informatie haal je uit die intelligence-toepassingen.
En dat is een heel andere tak van sport...
dus die moet je al in de beeldvorming, in de architectuur...
in de benadering scheiden van die transactieverwerking.
Ik ben blij dat we dat toen hebben gedaan...
want dat heeft een grote doorwerking gehad.
Ik kan iedereen aanraden om dat ook te doen.
In 2011 begonnen we met geavanceerdere voorspellende modellen.
Dat waren geen tijdreeksmodellen meer, maar het waren kaarten...
waarin wij in vakjes van 250 x 250 meter konden laten zien:
Hier is een verhoogde kans op woninginbraken.
En die kaarten worden nu getoond in de briefing. Nog niet op alle basisteams...
maar er zijn best veel basisteams die dat inmiddels geadopteerd hebben...
en op basis daarvan weten ze bij de surveillance van goh...
dit is het surveillancegebied waar ik eens wat vaker rond moet rijden.
Het is niet verplicht om daar binnen te blijven en straatje te keren...
maar ze komen er gewoon net wat meer. En er is aangetoond dat dat werkt.
We zijn ook gestart met de raffinaderij.
Dat is een vrij geavanceerde vorm van datagedreven rechercheren.
Dat gebeurde daarvoor nog niet zo.
Analisten zaten wel op een recherche-onderzoek...
maar in die mate datagedreven rechercheren gebeurde niet.
En dat zijn we hier gaan doen.
En om je daar een voorstelling van te maken...
we hebben bijvoorbeeld bakengegevens, waarin een baken onder een auto zit...
en dan weten we waar die auto is op een gegeven moment.
Maar we hebben ook gegevens van een telefoontap...
en dan weten we ook waar die telefoon is op een gegeven moment...
of waar de telefoon van iemand anders is op een gegeven moment.
Het is vrij moeilijk om uit die gegevens te abstraheren...
dat dat baken en die telefoon in de buurt van elkaar geweest zijn...
of misschien wel elkaar ontmoet hebben.
Deze software laat dat heel makkelijk zien. Het gaat nog veel verder.
Als je daarin gegevens van een hele zaak hebt zitten...
kun je een map maken van al die gegevens...
en dan kun je zien op welk punt in die zaak de informatie nog wat magertjes is...
of er niet is, en je dus aanvullend onderzoek zou moeten doen...
om de bewijsvoering helemaal sluitend te krijgen.
Dit verandert ook de positie van de analist in belangrijke mate...
in een recherche-onderzoek. Dus het heeft ook een cultureel gevolg, omdat...
Hiervoor was die analist ondersteunend. Die kwam met informatie...
maar de leider onderzoek besloot om ergens een deur uit te lopen, zeg maar.
Dat was echt actiegericht en nog helemaal niet zo informatiegericht.
En hier heeft die analist een veel centralere rol in het onderzoek.
Die bepaalt min of meer...
welke alternatieve paden verder uitgerechercheerd moeten worden.
BIV-IB kom ik zo op terug.
Dan zijn wij in 2012 Nationale politie geworden...
en daarin, in die Nationale politie, zijn informatie-organisaties geland...
en binnen die informatie-organisatie is nog een clubje geland...
dat vermeldenswaardig is: De Business Intelligence Competence Centres.
Dat zijn de clubjes met technici, die in die informatie-organisatie zitten...
die van de operatie is, en daarmee hebben wij technische mensen...
die precies weten wat zij kunnen met de gegevens...
die we in ons dataplatform hebben opgeslagen, in die operatie gezet...
om ervoor te zorgen dat we daar het maximale rendement uit halen.
En die BCC's bestaan voor een deel...
uit die mensen die dat ontwikkelwerk doen...
en voor een deel uit mensen die de kwaliteit van die informatie bewaken.
Het wordt vaak afgevraagd van hoe moet je zoiets organiseren.
Moet je iets centraal doen of moet je het decentraal doen?
Wij hebben ervoor gekozen om een deel centraal te doen.
Ons platform, dat is de basisvoorziening informatie...
en wij noemen dat het werken aan de basisvoorziening informatie...
dat doe je centraal. Die zorgen ervoor dat de data in de omgeving staat...
en het werken op de basisvoorziening informatie, dat doen de BCC's.
En daar maak je de eindgebruikerstoepassingen.
We zijn ervan overtuigd dat die eindgebruikerstoepassingen...
dat je die niet goed centraal kunt maken.
Daar is de afstand naar de werkvloer te groot.
Je moet juist heel dicht bij de werkvloer zitten...
want die komen met een vraag en die weten ook niet precies wat ze vragen...
en dan kom je met de eerste oplossing en dan zeggen ze:
Dat is niet helemaal precies wat ik bedoel...
er zo heb je een interactie nodig om te komen tot het perfecte product.
En dat kun je het beste als je dichtbij zit.
Dus daarmee hebben we de dichtbijheid georganiseerd.
In 2012 zijn we ook gestart met onze big data ontwikkeling.
We hebben een visie op business intelligence geschreven...
en we hebben gezegd:
Wat we hiervoor deden, was mooi, met een landelijk data warehouse.
Voor sommige andere politiekorpsen misschien wel heel mooi...
maar wij willen door naar de toekomst...
en wij willen ook de nieuwe vormen van analytics kunnen supporten.
Dus die visie hebben we in 2012 neergezet.
In 2013 hebben we risicotaxatie jeugdige verdachten en geweldplegers gemaakt.
We zijn er open en eerlijk over, we doen aan een vorm van profilering.
Maar dit zijn gewoon wetenschappelijk getoetste modellen...
waarvan wij ervoor zorgen...
dat er op een geautomatiseerde manier die data geleverd wordt...
en overigens is er altijd een menselijke tussenkomst bij de besluitvorming.
In 2014 hebben we het speerpunt Gegevens zijn de kern neergezet...
in onze IV-strategie.
Een van de, ik geloof negen speerpunten die we hebben...
en aanvullend op het reorganisatieplan van de hele Nationale politie...
is het reorganisatieplan van de gegevensautoriteit tot stand gekomen.
Dus dat heeft er een klein beetje achteraan gehobbeld.
We hadden het geluk dat er een CIO binnenkwam die zei...
die gegevens zijn belangrijk en ik wil een gegevensautoriteit.
Dus dan zie je ook maar dat het soms op een enkele persoon hangt...
wil je zo'n organisatievorm kunnen inrichten.
Het speerpunt Gegevens zijn de kern...
is een van onze belangrijkste uitgangspunten...
niet alleen voor de chief data officer, maar ook voor onze architectuur...
en de ontwikkeling van onze systemen.
BVI-IB kwam daarnet al voorbij.
Het is wel een mooi resultaat. In 2012 hadden wij het voor elkaar...
dat onze interne politiesystemen voor de operatie...
maar ook nationale registers zoals de RDW of het bevolkingsregister...
maar ook internationale registers...
dat die centraal bevraagbaar werden voor de agent...
de agent op straat ook en de agent in de politieauto...
en in het informatietijdperk klinkt dat niet zo revolutionair...
maar we zijn het enige politiekorps ter wereld...
die dat heeft op een nationaal niveau.
Er zijn wel korpsen die dat ook hebben...
maar die hebben dat in een bepaalde stad of een bepaald deel van het land.
Dus in die zin is het toch wel vooruitstrevend.
Het mooie was, omdat we BVI-IB hadden...
konden we vrij makkelijk daarna MEOS doorontwikkelen.
En MEOS is mobiel effectief op straat.
En dat is de toepassing die je ziet in die ronde cirkel.
Daar zit BVI-IB achter.
Dus dan zie je ook als je eenmaal die ordening van die gegevens hebt...
je ook weer makkelijk kunt doorontwikkelen...
met toepassingen voor de politieman...
waar die eigenlijk nog meer tevreden van wordt.
In 2014 zijn we gestart met een product, line cloud, big data en internet.
En dat is ook wel een ontwikkeling waar we de versnelling mee ingaan.
De ontwikkelingen gaan op het ogenblik steeds harder...
dus het is wel echt een punt waarin dat gestart is.
In 2015 hebben we Hanske, daar is het NFI mee gestart.
Die hebben een toepassing gemaakt...
waarmee zij alle in beslag genomen data konden decoderen...
en die hebben wij overgenomen en in productie genomen...
en daarmee kunnen wij de inbeslaggenomen telefoons decoderen...
en gebruiken voor ons intelligence-proces.
In 2016 gestart met een multimediaplatform...
en in 2017 heeft op basis van die architectuur, die BI-architectuur...
het politiedataplatform het levenslicht gezien...
waarop we die analytical data services vormgeven.
We hebben ook ons open databeleid geformuleerd.
We zijn actief bezig om data transparant open te zetten...
voor gebruik in de buitenwereld.
Het is ook onze overtuiging dat dat iets is wat hoort bij overheidsorganisaties...
omdat burgers, wij allemaal, wij genereren steeds meer data...
en daar krijg je een soort disbalans in de samenleving door.
De burgers, doordat ze al die data genereren...
ziet de overheid precies wat zij doen, zou je kunnen zeggen.
En als die overheid daar niet iets tegenover zet...
en steeds ook een beetje transparanter gaat worden, dan groeien we scheef...
En dat zouden we niet moeten willen in ons land.
Dat heeft de overheid ook gevonden, dus het is ook een verplichting...
maar het is ook een overtuiging van ons, en het leuke is...
je zou het niet verwachten van zo'n politieorganisatie, maar het slaat ook aan.
Ik moet niet zeggen dat we heel veel moeite hebben...
om dat open databeleid te laten landen en datasets open te stellen.
We moeten er natuurlijk wel heel zorgvuldig mee zijn...
want we willen geen onthullingsrisico lopen naar individuele personen.
Het digitaal procesdossier, ook in 2017.
Nu pas, zou je misschien denken.
Die strafrechtketen zit heel ingewikkeld in elkaar.
Het is wel ingewikkeld om een digitaal dossier door de keten te laten gaan.
In 2017 is het gelukt en heeft de rechter een uitspraak gedaan...
op basis van een volledig digitaal dossier.
En ik sluit af met deze dia.
Je zou het misschien wel verwachten, maar die productlijn big data cloud...
leidt nu tot toepassingen waarin wij rechercheonderzoeken ook doen...
met data van open bronnen, webcrawling.
Cybercrime is een onderwerp dat steeds meer aandacht vergt.
De criminaliteit in het digitale domein stijgt.
We weten het niet precies.
We zien dat in heel West-Europa de criminaliteitscijfers dalen...
en dat vinden we eigenlijk wel raar...
maar ja, aan de andere kant digitaliseren we...
en gebeurt daar misschien wel veel meer.
Dat zien we ook wel, maar als we die cijfers bij elkaar optellen...
blijken die criminaliteitscijfers nog steeds te dalen.
Dus dat is een bijzondere situatie.
Dat was het historisch overzicht.
Dan, wat doen wij daar nu mee en hoe is dat georganiseerd?
Recapitulerend, het was een negatief moment in 2010...
en we wilden eigenlijk nooit meer lange onbeschikbaarheid...
van data en voorzieningen. En wat daarna is gevolgd...
heeft geleid tot data als een productiemiddel, als een asset.
Gegevens zijn de kern en echt focus op die gegevens.
Momenteel zijn wij kernregisters aan het ontwikkelen...
en dat zijn de datapareltjes voor de politie.
En dan moet je bedenken...
de kernregister personen, voertuigen, locaties...
en als we dat goed hebben georganiseerd en we zorgen ervoor...
dat de gegevens van de politie daar goed aan gerelateerd worden...
dan kun je eenvoudig een persoonsbeeld genereren...
of kijken, wat is er op een bepaalde locatie aan de hand.
Dat snapt iedere politieman dat dat nodig is en dat dat belangrijk is.
Dit is de politie. Er werken 60.000 mensen.
We hebben 700 locaties. 2,4 miljoen bezoekers.
En de grote aantallen met smartphones en daaronder:
In al die techniek gaat een hoop geld zitten:
Ongeveer 600 miljoen per jaar...
steken wij in hard- en softwarelicenties, projecten.
En dat is nog niet alles.
We hebben 61 Petabyte aan storage, 11 rekencentra, 21 meldkamers...
50.000 thin clients en 5600 fat clients, computers.
Dus het is echt een omvangrijke organisatie en die moet 24/7 draaien.
Wat soms het installeren van een patch veel complexer maakt...
dan als je even 's nachts uit kan. Dat zullen jullie ook wel begrijpen.
De politie heeft de ambitie om verbonden te zijn met wijk, web, en wereld...
samen te werken in nieuwe veiligheidscoalities...
met een state of the art intelligence en technologie...
actief transparant te zijn en een gezonde wendbare organisatie te zijn.
Dat is ons strategisch kompas.
Hierlangs wordt heel veel innovatie en ontwikkeling vormgegeven.
Dit richt ons en het richt ook de gegevensautoriteit.
We hebben een roadmap met elkaar...
en die roadmap bestaat uit vijf sporen...
waarin er 3 één op één gelinkt zijn aan dit strategisch kompas...
en twee aan Gegevens zijn de kern...
want dat is randvoorwaardelijk voor de ontwikkeling van de politie...
dus die is van bredere toepassing...
en de andere is rechtmatigheid gewaarborgd...
omdat wij, die is natuurlijk ook rand- voorwaardelijk voor doorontwikkeling...
omdat wij vanuit de data ervoor zorgen...
dat wij dat ook op een rechtmatige manier doen.
En dat zorgt ervoor dat je als organisatie, ik zei het in het begin al, wendbaar bent...
transparant, rechtmatig verwerkt en zorgt voor kwaliteit.
We doen dat door sturing vanuit kaders.
De gegevensautoriteit is een afdeling die onderdeel is van de staf.
Dus wij hebben een scheiding tussen beleid en uitvoering...
dus we zijn geen uitvoerende club...
wij zijn een beleidsmakende, voortschrijdende club...
maar het is wel een beetje atypische club in die beleidsfunctie...
en we hebben er een paar meer in die beleidsstaf.
We hebben ook een CISO, een information security officer...
en we hebben nog een security officer...
en wij noemen het de autoriteitfuncties.
Dat zijn de functies die aan de ene kant beleid maken...
maar aan de andere kant er ook scherper op toezien...
dat dat beleid wordt nageleefd...
en ook in voorkomende casussen uitspraken doen...
of iets of wel of niet mag of op een bepaalde manier moet gebeuren.
Als gegevensautoriteit doe je dat bijvoorbeeld als de politie wil...
dat autoverhuurbedrijven...
enigszins verdachte personen gelijk doorgeven aan de politie...
en dat de politie dan een rood of groen stoplicht teruggeeft van:
U mag wel of niet een auto verhuren aan deze persoon.
Maar dat kan niet. Dit houdt onze privacywetgeving tegen.
Ik zou zeggen terecht.
Want misschien is die man wel crimineel en wil hij wel een auto huren...
en gaat hij daar wat criminele activiteiten mee verrichten.
Maar je kan iemand niet verbieden een auto te huren, want waar houdt het op?
Kan hij ook geen brood meer kopen bij de bakker? Dat kan natuurlijk niet.
Dus daar moet een ander model, een andere belangenafweging achter zitten...
en niet zomaar die naam doorgeven aan de politie.
Daar gaan wij dan voor liggen, en dan stoppen we dat.
En dat vinden operationele politiemensen niet altijd leuk...
maar het is van belang dat je je gegevensverwerking...
je politieprocessen, ook binnen de lijnen van de wet doet.
Rechts in beeld staat een belangrijk document:
Privacy and Security by Design. En de titel is wat enger dan de werking.
Daar zitten heel veel kaders in, die richting geven over de gegevensverwerking...
en het aardige is, het is geen beleidsstuk, want we hadden al heel veel beleid...
en toen hebben wij gedacht van, wat gaat er eigenlijk mis met dit beleid...
want we zien het nog niet zo gebeuren in de organisatie.
En toen hebben wij een stuk geschreven dat daar tussenin zit, en dat is dit.
En dat maakt de vertaling tussen het beleid...
en alle uitvoeringsinstructies wat je daaronder moet doen.
Dus waar mensen vaak mee zitten, is dat er wel beleid is...
maar dat ze nog niet snappen wat ze moeten doen.
Daarmee hebben we hier de verbinding gelegd.
En het is ook fijn dat het één stuk is, want dit kunnen we makkelijk uitdragen.
We kunnen makkelijk uitdragen, vooral bij nieuwe ontwikkelingen...
nieuwe verwerkingen van gegevens: Zit privacy en security er by design in?
Hebben jullie met dit kader rekening gehouden?
Er staat ook een passage in over de archiefwet...
dus het gaat ook over: Archiveer je die gegevens wel aan het einde van de rit?
Waar je tegenwoordig met het digitale werk natuurlijk...
aan het begin rekening mee moet houden...
hoe je op het einde die gegevens gaat archiveren.
Dus het heeft veel bredere werking.
Maar het aardige is, geen beleid maar hulp bij beleid...
hoe je dat tot uitvoering moet brengen.
De verantwoordelijkheid voor gegevens staat hier als principe 13.
Dat is ook wel een hele belangrijke.
Maar daar kom ik zo op terug. Daar gaat het hier eigenlijk om.
Die besturing op die gegevens...
je moet niet denken dat een chief data officer of een gegevensautoriteit dat doet.
Het is eigenlijk een aspect dat verweven moet zijn in die hele organisatie.
Daar zijn we nog lang niet.
Wij leggen de lat wel iets hoger dan het stadium waar wij nu zijn...
maar het moet voor iedereen duidelijk zijn dat, ben je manager of uitvoerend...
dan doe je iets met gegevens en ben je daar ook verantwoordelijk voor.
We onderscheiden trouwens een uitvoeringsverantwoordelijkheid...
en een beleidsverantwoordelijkheid.
De beleidsverantwoordelijke bepaalt meer...
aan welke eisen die gegevens moeten voldoen.
Ook dat vind ik niet dat een chief data officer...
of een gegevensautoriteit zou moeten doen.
Wij zorgen ervoor dat dat gebeurt in de organisatie.
Dat ligt natuurlijk een beetje aan de schaal.
Heb je een kleinere organisatie, dan kun je het misschien wel doen...
maar deze organisatie is zo groot dat je dat niet zou moeten willen...
want dat betekent dat je van al die domeinen...
ook de kennis zou moeten hebben.
Dat nationaal intelligence model was een model...
dat vooral aan de cultuur en de organisatie werkte binnen die organisatie.
Het ging niet over techniek, het ging niet over data...
maar we werken nog steeds aan die cultuur in die organisatie.
Dus we doen er best veel aan.
We organiseren congressen, zorgen voor nieuwsbrieven.
Het is nu best veel gefocust op het gebied van privacy.
Dat komt misschien ook wel door 25 mei, dat de AVG in werking is getreden...
en een nieuwe WPG er ook had moeten zijn...
maar het parlement is nog niet zover, dus die komt nog straks.
Dus het is een belangrijk aspect om binnen de organisatie...
ook aan die cultuur van het beseffen dat data van belang is...
het willen werken aan data, het willen werken met data.
En dan heb ik nog een paar resultaten om te kijken van ja...
wat is er dan mee gebeurd. De raffinaderij, ik zei het net al...
als voorbeeld van slim omgaan met gegevens in het rechercheproces.
Ik heb ook maar een recente erin gegooid als voorbeeld.
Ik weet niet wie het nieuws heeft gevolgd verleden week.
De outlet in Roermond, waarin wij in de pers publiceren...
dat we mensen die onderweg zijn naar de outlet hun kentekens scannen...
kijken wat voor mobiele telefoons zitten er in de auto...
en op basis daarvan een model vullen...
en kijken welke auto moeten we daar aan de kant zetten.
Dit is een manier waarop wij op basis van data...
bezoekers aan zo'n outlet zouden kunnen profileren.
Zelf schat ik in dat het voor een deel een publiciteitswaarde heeft...
waarin wij dit initiatief hebben neergezet...
en ik weet niet of het op deze manier helemaal tot ontwikkeling gaat komen...
maar het laat wel zien dat we op basis van de data die we in huis hebben...
de techniek die we in huis hebben, vrij snel zo'n initiatief op kunnen zetten.
Maar veel belangrijker nog was die publiciteit...
en het maatschappelijke debat dat eigenlijk gevoerd moet worden...
of wij dit als politie wel op deze manier zouden moeten doen.
En daar was eigenlijk ook die publicatie voor bedoeld.
Dit doen we al een tijdje: het publiceren van woninginbraken op internet.
En het is een van de voorlopers van open data van de organisatie...
en daar is nu heel veel meer open data aan toegevoegd.
Sterker nog, we hebben onlangs het CBS-portaal verrijkt met de politiedata...
en het gebruik is sterk omhoog gegaan...
op het moment dat die politiedata daaraan toegevoegd was.
Dat vonden wij natuurlijk erg leuk.
En dit is het voorbeeld van CAS, het Criminaliteit Anticipatie Systeem.
De woninginbraken waarvan wij de kans plotten dat er in die buurt...
of dat blokje van 250 x 250 meter ingebroken gaat worden.
Zomaar een paar resultaten in het politiewerk.
Van deze hele ontwikkeling binnen de politie...
vinden we het feit dat er een gegevensautoriteit is...
een mooi resultaat met aandacht voor gegevens, maar we zijn er niet alleen.
Er is ook een afdeling gegevensgebruik en -beheer.
Waar wij aan de beleidskant zitten, zitten zij aan de uitvoerende kant.
Die afdeling gegevensgebruik en -beheer, daar zitten gegevensarchitecten...
maar er zitten ook mensen die ervoor zorgen...
dat referentietabellen gevuld worden...
referentiegegevens opgehaald worden bij andere partijen...
bij het openbaar ministerie...
en uitgevent worden binnen de beheerders...
van de applicaties van de organisatie.
Daar was ook een soort cultuuromslag voor nodig...
want die beheerders waren gewend...
om zelf dat soort referentietabellen bij te houden.
Daardoor krijg je verschillen, kun je data moeilijker aan elkaar relateren...
en krijg je in analyses onbetrouwbare resultaten...
of een veel te ingewikkelde business intelligence-voorziening...
waar je al die vertalingen weer moet maken.
Dat is inmiddels opgelost, dus die referentiewaarden worden opgehaald...
en centraal uitgevent.
Ik noemde ook al die BCC's...
met die business intelligence-technici in die informatie-organisatie...
en de teams kwaliteit voor de informatie.
Ook wel een clubje dat echt van belang is om te helpen...
het datalandschap binnen de politie te verbeteren.
En daarmee ben ik aan het einde van mijn presentatie.