Met een zekerheidsgehalte van meer dan 80%...
worden ongelukken morgen op de weg voorspeld.
Ik ben sinds vier jaar CIO van Rijkswaterstaat...
maar ook HID, hoofdingenieur directeur, staat dat voor.
Ik ben verantwoordelijk voor de uitvoering...
van de informatievoorzieningsfunctie binnen Rijkswaterstaat.
Hiervoor was ik bijna 10 jaar directeur shared servicesorganisatie ICT...
van de Rijksdienst, dus ik ken het Rijk een beetje...
en daarvoor heb ik een aantal jaren in het bedrijfsleven gezeten.
Ik ga jullie vandaag iets vertellen over...
hoe ik binnen deze organisatie terecht gekomen ben, wat daar was aan IV...
en hoe wij uiteindelijk aan het migreren zijn naar een datagedreven organisatie...
op de wat modernere manier. En waarom zeg ik modernere manier?
Rijkswaterstaat bestaat al 218 jaar.
Eigenlijk zijn ze voortgekomen uit een meetkundige dienstfunctie.
Dus het werken met data, het gebruiken van data, is deze organisatie niet vreemd.
Ik leg het vaak uit: Dat doen we al jaren. Dat is niet nieuw.
Wat nieuw is in de huidige ontwikkelingen...
is dat we gebruik maken van veel meer technologie, die ons in staat stelt...
om heel grote hoeveelheden data dusdanig te verwerken...
en daar conclusies uit te trekken...
zodat je zelfs op basis van algoritmes enige voorspellingen kan maken...
die je, als je het op de oude manier deed, alleen maar achteraf vast kon stellen.
En dat is natuurlijk een hele andere wereld.
Dus op het moment dat wij dingen kunnen voorspellen...
moesten we ook kunnen verifiëren...
maar dan gaan er hele andere deuren open.
En ik ga jullie dadelijk vertellen hoe wij dat ondervonden hebben...
bij het werk van Rijkswaterstaat met de nieuwe manier van werken.
En wat we daarvoor gebruiken.
Ik begin gewoon met wat dingen over Rijkswaterstaat te vertellen.
Dat geeft een beetje de context weer van wat we aan het doen zijn...
waar we van zijn, en waar we die data voor zouden kunnen gebruiken.
Allereerst, 200 jaar oud. Daar heb ik u iets over verteld.
We zijn de uitvoeringsorganisatie van I en W, Infrastructuur en Waterstaat...
sinds dit kabinet.
We zijn natuurlijk verantwoordelijk voor bescherming tegen het water.
Ongeveer 70% van Nederland zou onder water komen te staan...
als Rijkswaterstaat niet zou zorgen, met de waterschappen uiteraard...
dat we het water kunnen managen.
70% van onze medeburgers zouden geen huis meer hebben.
Dus dat doen we elke dag weer.
Daar merk je niks meer van, en dat is maar goed ook.
Maar soms is het wel goed om dat tot je bewustzijn te brengen.
Schoon water, voldoende water. Schoon water doen we denk ik redelijk.
Voldoende water is in deze tijd natuurlijk wel lastig...
want wij kunnen geen water maken. We zijn erg afhankelijk van het water...
dat voor een deel aangedragen wordt vanuit het achterland.
We hebben nu allerlei problematiek met laag water in de grote rivieren.
Het verkeer over het water en de weg.
Daar hebben we de verkeerscentrales voor, zowel op de weg als op het water.
En uiteraard, al die dingen die daaromheen gebeuren...
zijn afhankelijk van betrouwbare informatie.
Ik ga daar dadelijk nog wat over zeggen, maar zo meten we elke 10 seconden...
op meer dan 500 plekken in Nederland de waterstand. Dat doen we al jaren.
Roeland Allewijn, die hier zit, is daarvoor verantwoordelijk...
hoe we dat doen op de inhoud...
en wij zorgen dat dat hele netwerk van die meetpunten elke dag gewoon werkt...
en ook het scheepvaartverkeer dat meldt.
Die weten dan precies hoe ze kunnen en moeten varen.
Dus die betrouwbare en bruikbare informatie is wel een ding...
ook als je het hebt over het verwerken van grote hoeveelheden data...
is dat wel een belangrijk punt.
Duurzame leefomgeving.
We proberen natuurlijk als Rijkswaterstaat ook ons steentje bij te dragen...
aan het akkoord van Parijs. Daar zijn we heel druk mee bezig.
Dat doen we ongeveer met 9000 medewerkers.
Vroeger had Rijkswaterstaat, voor de crisis.. ik denk 14 à 15.000 medewerkers.
Wij zijn ook door de bezuinigingen terug- gegaan met het aantal medewerkers...
naar 9000. Dan moet je ook slim zijn. Dan moet je je processen bekijken.
Wat doe je wel, wat doe je niet?
Regionaal georganiseerd. We hebben 7 regio's.
Jullie zien daar de verschillende kleuren.
De regio is eigenaar van alles wat in die regio gebeurt...
zorgt dat op de verschillende bestuurslagen dingen afgestemd worden...
wat daar gebeurt. Provincie, gemeenten, waterschappen.
Maar ook Rijkswaterstaat is qua shared service georganiseerd.
Dus alle generieke taken, om het zo maar te zeggen...
zijn zoveel mogelijk gecentraliseerd. Dan moet je denken aan kennis...
de bouwdienst, die alle objecten bouwt, maar ook de IT en facilitair.
Dus dat zijn onze landelijke diensten.
Sinds 2006 een agentschap. In 2016 4,2 miljard budget.
Dat zal nu wel iets meer zijn. Op dit moment zitten we...
als je het hebt over de totale omvang van informatievoorziening...
rond de 900 miljoen à 1 miljard.
Dus er gaat wel iets in digitalisering om binnen Rijkswaterstaat.
Goed.
Enig idee hoeveel kilometer snelweg wij hebben?
Jij mag niet meedenken, jij ook niet.
450 of zo. -Kilometer?
Veel meer. -2000?
Het zal nu ongeveer iets meer zijn, maar het zit om en nabij de 3100 km snelweg.
Elke dag schoon houden, beheren, schade.
Gemiddeld per dag, hoeveel verkeer gaat eroverheen? Hoeveel auto's?
Vrachtauto's?
Wat er in het verkeersmanagement begeleid moet worden?
15 miljoen. -15 miljoen?
Nee, zoveel auto's hebben we niet.
3 miljoen, ongeveer. Gemiddeld. Dus...
En dat zit natuurlijk voor een groot deel geconcentreerd op bepaalde plekken.
Het is niet netjes verdeeld over dat netwerk.
We hebben vier grote netwerken.
Daar kom ik dadelijk op.
We hebben het wegennetwerk, het watersysteem en het waternetwerk.
Varend verkeer over de hoofdvaarwegen, waar wij over gaan.
Ik leg altijd uit, dat zijn in de wereld van Rijkswaterstaat...
Infrastructuur en Waterstaat, de domeinen waarvoor wij verantwoordelijk zijn.
Dat wordt eigenlijk verbonden door middel van technologie.
We hebben een eigen glasnetwerk, Rijkswaterstaat.
Dat is natuurlijk hartstikke luxe.
Dus als we een weg aanleggen, leggen we er gelijk een glasverbinding naast.
We hebben ongeveer 4400 km glas liggen in Nederland.
Dat is meer dan KPN.
En die verbinden al die netwerken.
Want voor een server of voor een bepaalde applicatie maakt het niet uit...
of je het waterdomein doet of het wegendomein.
Dus ik praat over het vierde netwerk dat we hebben.
Daar zie je het vraagteken al.
Dat was eigenlijk een vraag, maar ik verklap hem jullie alvast.
Zo was het vroeger natuurlijk niet, want ons internet is nog maar 30 jaar oud.
Dit was traditioneel 100 jaar het werk van Rijkswaterstaat.
En dan zie je, door de verandering in technologie in de wereld...
krijg je nieuwe gereedschappen...
waardoor je eigenlijk een vierde netwerk krijgt.
Dat is heel je informatievoorziening over die netwerken heen.
Wat we willen weten hoeveel ongelukken er gebeuren...
hoeveel verkeer er zit overal.
Hoe ga je dat doseren, hoe ga je dat omleiden?
Wat doe je in een crisissituatie, et cetera, et cetera.
Allemaal informatie die je nodig hebt...
om elke dag weer die drie systemen te kunnen bedienen.
Dus ik ben blij dat wij als Rijkswaterstaat gekozen hebben...
voor het vierde netwerk.
Wij wisten natuurlijk wel wat IT is, netwerken. Maar...
Dat is trouwens ook nog zoiets, verschil van taal.
Als je het met mij over het netwerk had, had je het over het glasnetwerk.
Maar als ik met mijn collega's sprak in de regio...
die hadden het over een van die netwerken.
We hadden een netwerkvisie. Die hebben we nog steeds.
Ik dacht, ook bijzonder, dat Rijkswaterstaat een netwerkvisie heeft...
toen ik net binnenkwam.
Maar dat ging dus niet over het glasnetwerk, maar over deze netwerken.
Dus taal is ook wel heel erg gebruikelijk als je als IT-organisatie...
in een grote uitvoerende organisatie zit. Eigenlijk in elke organisatie.
Altijd verifiëren: Begrijpen we elkaar goed?
En alles is tegenwoordig data.
Dit is het landelijke meetnet water. Dit zijn alle meetpunten die we hebben.
Elke 10 seconden geeft zo'n meetpunt door wat de waterstand is.
In de backoffice wordt dat verwerkt.
En dat is al vrij digitaal.
Dit is ook data, waterkwaliteit meten.
Met een buisje het veld in, water halen, naar het laboratorium brengen in Lelystad.
Daar zitten analisten en die controleren dan of het water goed is.
Of de waterschappen dat nog kunnen innemen om er drinkwater van te maken.
Of dat jij wel of niet met je kinderen ergens kan gaan zwemmen.
Of dat er een foute organisatie ergens in onze rivier iets loost.
Dat wordt allemaal 7x24 uur gemeten.
En zeker bij de punten waar we het land in komen.
We willen graag weten wat er binnenkomt, of dat goed is.
Denk aan boeien om het scheepvaartverkeer te informeren.
Waar ze wel en waar ze niet kunnen varen...
of waar ze zich aan verkeersregels moeten houden.
En je wilt natuurlijk wel weten dat die boei op dezelfde goeie plek ligt.
Want het gebeurt ook weleens dat zo'n boei losraakt.
Dan wil je data ontvangen die aangeeft dat die boei wat aan het doen is.
Gisteren lag hij daar, en nu ligt hij 100 meter verder.
Je moet niet denken aan wat er gebeurt als er een schip aan komt...
dat denkt, die boei ligt goed.
Dus die zijn uitgerust met moderne technologie.
Die data wordt continu geverifieerd. Daar kun je een algoritmetje voor maken.
Als hij verschuift, krijg je een signaal. Daar klopt iets niet met de situatie van gisteren.
Hier zie je nog iets. Dit is het testen van het asfalt.
Asfalt slijt, asfalt raakt beschadigd. Daar heb je allerlei verschillende definities voor.
Ik ben geen specialist asfalt, maar er kan een gaatje in het asfalt zitten.
Het asfalt kan glad worden, waardoor je als weggebruiker kan slippen.
Dat wordt continu gemeten. Deze is geloof ik om de hobbels te meten.
En hier zit een laser achter en die meet de rafeling van het asfalt.
Die mensen rijden over de weg.
Ze komen 's avonds thuis, downloaden die informatie.
Die wordt gecontroleerd door middel van algoritmes.
En die signaleert, op dat punt heeft hij iets gemeten wat niet meer klopt.
Eigenlijk nog vrij traditioneel.
Nog niet dat je zegt van goh, wat zijn we spectaculair bezig.
Maar het gebeurt allemaal wel. Ik wil jullie wel meenemen, dit gebeurt al jaren.
Goed.
Toen ik bij Rijkswaterstaat kwam werken, ging ik kijken.
Wat is er, grote functie, grote organisatie.
Maar wat ik eigenlijk wel miste, was een visie en een strategie...
hoe Rijkswaterstaat omging met data, technologie.
Een aantal dingen vielen mij op.
Er zit natuurlijk heel veel initiële automatisering in de organisatie.
Er wordt een brug gebouwd en die brug moet bediend worden.
En zoals jullie misschien wel weten...
bruggen en sluizen worden eigenlijk niet meer lokaal op het object zelf bediend...
maar die worden op afstand bediend door een verkeerscentrale.
Die hebben camera's.
Die kunnen kijken en op afstand kijken ze of een sluis open kan...
of dat de brug open en dicht gaat.
Eigenlijk werd al die informatievoorziening die erin zit, en dat is best nog wel wat...
per object opnieuw gebouwd door de leverancier, en geïnstalleerd.
Andere hardware, andere software, andere protocollen.
En dat was voor de bouwkant, dat ging goed.
Want je vraagt aan de aannemer, bouw een brug...
en doe gelijk ook de bediening en de controllers en de camera's...
en de veiligheidssystemen daarin, en de communicatiesystemen.
En die aannemer ging dat dan halen op de markt.
En dan werd die brug geopend. Fantastisch, iedereen blij.
De brug ging open, of de sluis werd opgeleverd.
Maar dan begon het natuurlijk voor de IT pas.
Een brug zet je daar voor 80, 90 jaar neer of zo.
Af en toe moet hij een likje verf hebben, en er moet eens een stukje onderhoud...
maar goed, dat hoeft pas na een jaar of 10 of zo.
Bij de IV is dat anders. Als daar een servertje staat, of een werkplek...
moet die weleens een upgrade hebben.
En die monitor gaat ook een keer kapot, en die systeemkast gaat ook kapot.
En dan luistert het natuurlijk wel nauw, wat zet je daar dan opnieuw neer?
Want die software is vaak afgestemd...
op een stukje firmware op zo'n werkplek, of op zo'n server.
En dat gebeurt ook met een cameraprotocol.
Er moet ook weleens nieuwe software over die camerasoftware heen.
En dan had die bouwdienst daar niet zoveel mee te doen.
Maar de jongens van de IT wel.
En die kwamen daar en zeiden, weer een ander protocol...
en weer andere hardware ten opzichte van die vorige brug.
En in die visie en die strategie heb ik dat wel neergelegd.
Ik heb gezegd, daar moeten we wel iets van vinden.
Want je moet zo'n brug ook al die jaren weer beheren en onderhouden.
Dat moet je ook in controle houden, graag.
Je wilt natuurlijk ook niet dat er via het netwerk een hack komt...
op de Brienenoordbrug.
Dat iemand op een vrijdagavond de klep open en dicht gaat doen...
en de grootste lol heeft. Dat wil je niet. Dat kunnen we ook niet uitleggen.
Dus ook qua veiligheid moet je dat ding kunnen beheersen...
en dan moet je er wel wat van weten.
Dus in mijn strategie heb ik dat onder meer opgeschreven.
Daar moeten we anders mee omgaan.
Daar moeten we meer eigen kennis van hebben...
en daar moeten we meer in standaard software en open source systemen...
en we moeten hardwarekeuzes maken...
voor bepaalde voorzieningen die we hebben.
En dat gaf richting in de organisatie.
Dat gaf ook een samenwerking die natuurlijk niet altijd makkelijk was.
Want ik ging natuurlijk wel ergens doorheen. Er gingen dingen veranderen.
Dat is altijd lastig voor een organisatie die al jaren gewend is...
om het op die manier te doen. Dat is soms weleens lastig.
Dus daar zijn natuurlijk wel wat gesprekken over gevoerd. En nog.
Maar we zijn dat nu modulair aan het doen.
Dus als je dadelijk, en we gaan dat dadelijk ook laten zien...
als je dadelijk naar een brug gaat, weet je, er zit zo'n communicatiesysteem in.
Dit is de leverancier, dit is de upgrade die er zit.
Daar hebben we de reserveonderdelen voor staan.
Want als je 100 verschillende systemen hebt...
kun je ook nooit een voorraad aanleggen. Je kunt moeilijk voor 100 verschillende...
Maar als dat enigszins hetzelfde is...
net zo goed als de werkplekken op de Rijnstraat hetzelfde zijn...
kunnen we wat voorraad hebben van systeemkasten...
toetsenborden, en monitoren.
Dus daar zijn we mee begonnen. De basis op orde.
Datzelfde hebben we gedaan in het uniformeren in netwerken.
Ik weet niet hoeveel verschillende firewalls we wel niet hadden.
Dat is natuurlijk voor de beheerorganisatie een ramp.
Daar kun je niet op scholen, daar kun je geen kennis op borgen.
Dus daar ben ik vier jaar geleden mee begonnen.
En we hebben een CDO in de organisatie. Dus een specifiek iemand...
die verantwoordelijk is voor heel de data-ontwikkeling.
We hebben sinds 1 november een nieuwe, en die zit hier.
Roel Allewijn. Onthoud die naam.
Als je nog eens wat wilt weten, kun je bij Roeland terecht.
En de vorige CDO, daar hebben we een datakoers en -agenda mee gemaakt.
Dus we hebben gezegd, we hebben een visie, hoe gaan we om met die data.
Dus heb ik dataprincipes en acties benoemd...
en we hebben een datalab opgericht.
Toen ik kwam, liepen er heel veel externen rond...
en ik heb heel scherp gekeken, zijn die externen allemaal wel nodig.
Hebben die een toegevoegde waarde in de organisatie?
Daar heb ik wel een keuze in gemaakt.
Wij zijn van 600 binnen twee jaar terug naar 240 gegaan.
Daar bespaarde ik wel wat geld mee, mag ik je zeggen.
En eigenlijk gebeurde er niet zoveel.
Dus mijn tip is, kijk vooral goed, wat zit er in je organisatie...
en levert dat nou echt toegevoegde waarde voor je organisatie.
IT-organisatie, maar dat geldt ook voor andere dingen.
Ik heb het nu over de IT-organisatie.
En van dat geld dat ik bespaarde, heb ik dit gekocht.
Ik heb een volledig datalab neergezet.
En waarom heb ik dat gedaan?
In die visie en die strategie kwam data natuurlijk strak naar voren.
De cultuur op dat moment binnen Rijkswaterstaat was, ook in het bestuur:
Er wordt veel gezegd dat data belangrijk is...
maar er werd nooit geshowd als voorbeeld, wat kun je er dan mee.
Dus ik had daar een probleem mee.
Ik zag dat ook aan mensen. Daar heb je ze weer met data. Zo belangrijk.
En dan? Wat gaan we dan doen?
Ik heb ook weleens gezegd, maak voor mijn part een app...
dat je kunt laten zien wat je met die data kan.
Maar mijn strategie was wel...
ik ga er niet meer zoveel over praten, ik ga het laten zien.
Ik neem de gok. Ik investeer hier 10 miljoen in...
en ik heb mensen opgeleid. Ik heb jonge mensen van buiten aangetrokken.
Die heb ik daar een platform gegeven en gezegd, ga maar spelen.
En ik ga dadelijk verder over... wat dat gebracht heeft tot nu toe.
Maar hier komt dat dus vandaan. Ik heb een bewuste keus gemaakt:
Ik ga er niet meer over praten, we gaan het laten zien.
Dat was de enige manier om die organisatie...
de waardering te laten krijgen voor wat je ermee kan.
Anders was ik nu nog aan het praten geweest.
Die visie ging natuurlijk heel erg over...
wat brengt de huidige technologische stand met zich mee...
waar je als organisatie ongetwijfeld mee geconfronteerd gaat worden...
en waar je wat van moet vinden.
Want dat weten jullie allemaal, technologie is voor een deel gewoon gepusht.
Dat bepaal je niet, dat kies je niet. Er komt gewoon een iPad.
En dan gaat die organisatie vanzelf wel druk op jou zetten...
dat iedereen een iPad wil, of een smartphone. Of een virtuele omgeving.
Of een mobiele virtuele werkplek, of een fantastische thuiswerkvoorziening.
Of een fantastisch datalab waarmee je grote berekeningen kunt maken.
Ik heb dat in een visie gezet en ik heb verteld wat er op ons afkomt.
Daarmee heb ik de organisatie bewust gemaakt van...
er komt dadelijk iets met virtual reality.
Business, ik waarschuw jullie alvast om daar met mij over na te denken...
wat we daarmee eventueel kunnen...
om het primair proces van Rijkswaterstaat te kunnen helpen.
En dan geef ik maar gewoon een voorbeeld...
want dan vragen ze, virtual reality, leuk, ik heb het wel eens een keer gezien.
Maar als je nagaat dat de Beneluxtunnel af en toe een weekend dicht is...
omdat ze daar met een aannemer aan het kijken zijn...
hoe de nieuwe tegeltjes geplaatst moeten worden.
Want je gaat er niet lopen...
als het verkeer daar met 100 km door die tunnel raast. Dat kan gewoon niet.
Als je een virtual reality-omgeving hebt van de Beneluxtunnel...
kun je hier met die aannemer door de tunnel lopen.
En dan kun je zeggen, kijk, dit bedoel ik. Daar moet je op letten.
Hier zitten de deuren. Daar zit dit. En dan hoeft die tunnel niet 's avonds...
zaterdags een paar uur afgesloten te worden.
Oh ja, oké maar dat vind ik wel leuk. Dat vind ik ook wel goed...
want dat scheelt mij weer een aantal uren de tunnel dicht.
Dan gaat het leven. Dus het was voor ons ook heel belangrijk...
om die verbinding met die uitvoerende taak te krijgen.
Datzelfde geldt voor sensoring.
Als je die boei kunt meten met een sensor, waar die ligt...
hoeft die verkeersinspecteur over dat water...
niet al die boeien elke dag te inventariseren.
Als hij er überhaupt elke dag komt.
Dan wordt hij proactief gewaarschuwd als dat ding ergens anders heen gaat drijven.
Ik kom dadelijk nog op meer voorbeelden.
De waarde van sensoring moet je wel vertalen naar wat heb ik daar dan aan.
Datzelfde geldt natuurlijk voor zelfrijdend, zelfvarend.
Hier zit ook nog robotisering in.
Dat is natuurlijk ook wel leuk.
Robotisering stond er ook in...
en het eerste wat je binnen een overheidsorganisatie als discussie krijgt...
en ik ga niet over die discussie...
maar ik vind wel goed dat we 'm voeren met elkaar...
als we gebruik gaan maken van robots, gaan er taken verdwijnen...
en dan gaan er dus ook werkplekken vervallen.
Die worden overgenomen door robots. Dat is zo, dat zou kunnen.
Dus dan krijg je een beetje weerstand tegen alles wat robotisering is.
Dat hebben we natuurlijk jaren geleden ook gehad met de automatisering.
Die heeft ons alleen maar meer werkplekken opgeleverd...
meer intensiteit van arbeid. En er zijn allerlei berekeningen gemaakt.
Als die robots hun intrede gaan doen, gaat datzelfde effect ontstaan.
Want het zijn uiteindelijk maar stukken gereedschap die we hebben.
Maar er was heel veel weerstand tegen.
Maar toen kocht ik zo'n Pepper, zo'n robotje die je dan moet programmeren.
En toen heb ik bij de lancering van mijn i-visie die Pepper meegenomen.
En die kun je zo programmeren dat, ik liep het bestuur in en dat ding volgde mij.
Dus ik kwam het bestuur binnenlopen en die Pepper reed achter mij aan.
En al die directeuren wisten niet...
hoe snel ze hun mobiele telefoon moesten pakken om filmpjes te maken...
foto's te maken, van die Pepper.
Want dat was natuurlijk een leuk ding.
Dus ik verlaagde daar gelijk de hele discussie over de robotisering mee.
Dat werd een sympathiek ding.
Er waren erbij die zeiden, mag ik een keer met mijn zoon komen kijken.
Die vindt dat helemaal fantastisch. Nou ja, kom maar.
Dus een onderwerp dat heel gevoelig lag in de discussie...
werd ineens een heel leuk maatje voor de organisatie.
En dat ding, ik denk dat hij elke week wel ergens...
op een bijeenkomst of een seminar wordt gevraagd...
om daar op te treden en daar wat te doen.
En het leuke is, ik laat dat ding ook beheren door een Wajonger.
Ik heb een autistische jongen. Die zegt, ik ben niet zo goed met mensen.
Ik zeg, dan heb ik voor jou een hele leuke uitdaging.
En hij vindt het fantastisch. Hij gaat er helemaal in los.
En als jij dat ding wilt gebruiken, gaat hij jou helpen...
om dat ding te programmeren met wat jij wilt.
Dan denk je, dat is toch ook fantastisch.
Zo'n jongen die heel ver van de arbeids- markt af staat, komt ineens heel dicht...
in de wereld van de informatievoorziening en technologie-ontwikkeling.
Dus maak het ook niet te zwaar en niet te beladen.
Het hele onderwerp data hoeft niet bedreigend te zijn.
Dat wat betreft de i-visie. Tot 2025 hebben we hem maar gemaakt.
Want een visie kan wel wat in de toekomst kijken...
om het ook niet te bedreigend te maken...
dat morgen allerlei dingen gaan gebeuren. En ze komen toch wel op ons af.
Goed. De grote beweging die je moet maken...
als je als organisatie gaat digitaliseren en je gaat meer gebruik maken van data...
is dat je wel moet zorgen dat die bronnen van data enigszins te verwerken zijn...
en een bepaalde uniformiteit hebben in formats.
Het werd daarnet al een keer gezegd.
Een van de belangrijkste uitdagingen van het verwerken van data...
is het analyseren van foute data. Die moet je eruit genereren.
Er zit nog wel af en toe wat data in die verkeerd is genoteerd...
of met een ander format.
We hebben natuurlijk in de regio's die we hebben...
waar veel geregistreerd wordt, nog niet afgesproken...
dat we het in millimeters of centimeters noteren.
De een doet het in millimeters, de ander in centimeters.
En de andere heeft een andere benaming voor een kleur dan een ander.
Dus daar moet je nog wel wat slagen overheen doen...
wil je die informatie kunnen uniformeren...
om uiteindelijk te gebruiken als slimme data.
Dus wat hebben we gedaan, om maar even in de basis te beginnen...
we hadden vroeger natuurlijk diverse datacenters.
Wij zijn natuurlijk mee-ontwikkeld met de rijksdatacenter-ontwikkeling.
Dan heb je al in de basis je informatie centraal staan.
Dus wij hebben gezegd, al die systemen en al die opslag moet centraal...
moet daar gemanaged en beheerd worden. Dan heb je al één ding te pakken.
Als je kijkt naar Rijkswaterstaat, dan hadden wij ook heel veel systemen hier...
die eigenlijk hetzelfde deden. En nog. We zijn nog bezig om die slag te maken.
We hadden meer dan 100 assetsystemen.
Je wilt natuurlijk wel dat je één bouwsteen assetmanagement hebt.
En één kennissysteem. En één verkeersmanagementsysteem...
en één... Ga zo maar door.
Want als je al op heel veel plekken in je organisatie moet zoeken...
waar staat die informatie over verkeer, dan maak je het jezelf niet makkelijk.
Dus er zit heel veel in die uniformering, die standaardisering...
en waar plaats ik bepaalde data.
Om een voorbeeld te geven, dit waren de vier verkeerscentrales vroeger.
De verkeerscentrales waren allemaal anders.
Andere processen, andere applicaties. Voor hetzelfde werk.
Dat is begrijpelijk omdat, wat ik net zei...
we een aantal landelijke diensten hebben...
maar vroeger was Rijkswaterstaat zo niet georganiseerd.
Die was decentraal georganiseerd.
Zo'n verkeerscentrale stond in een regio, en die regio was zelf verantwoordelijk...
voor het inrichten van de verkeerscentrale.
En later ging die natuurlijk pas met zijn buurman praten...
die ook zo'n verkeerscentrale had. O, heb je dat zo gedaan.
Want die zaten allebei in ontwikkeling naar dat verkeersmanagement toe. 441 00:33:04,800 --> En wij hebben nu gezegd, nee, al die verkeerscentrales...
maken gebruik van dezelfde software, dezelfde procedures als er wat gebeurt.
En die systemen worden centraal beheerd in dit rijksdatacenter.
Die slag zijn we nu aan het maken.
Maar dan ruim je natuurlijk wel jaren decentraal eigen autonomie...
ga je een beetje veranderen. Dus daar moet je wel doorheen.
Ik moet zeggen, dat doen wij vrij goed in overleg.
En daar zit niet weerstand of zo. Wel voorzichtigheid.
Als ik een nieuw systeem krijg, moet het wel kunnen wat ik altijd heb gedaan.
Dus daar is men wel heel scherp op, dat de functionaliteit hetzelfde blijft.
Maar daar zit wel heel veel medewerking.
En dat zorgt er natuurlijk voor dat al die data...
die ik uit die verkeers- managementsystemen haal...
die ik dadelijk ga gebruiken in het datalab...
dat die op dezelfde manier gewonnen worden, geïnventariseerd worden...
opgeslagen worden en ontsluitbaar zijn.
Dus daar zit een soort architectuur achter...
die je wel nodig hebt om dadelijk artificial intelligence, neuro networking...
de moderne ontwikkelingen te kunnen doorvoeren.
Goed. Hoe gaan wij om met data op dit moment?
1. We hebben natuurlijk data die we beschikbaar stellen voor de gebruikers.
Denk aan verkeersinformatie. Denk aan het informeren van een schip...
dat ergens een kruispunt nadert van schepen.
En dan zeg je, houd even terug, want er komt nog wat anders aan.
Maar ook, hier is nog een vrije ligplaats als je bij Dordrecht wilt overnachten.
Dan kan hij kijken, waar zijn vrije parkeerplaatsen voor het schip.
Dat brengen wij naar de gebruiker toe.
Andersom halen wij natuurlijk ook data binnen.
Want we monitoren die schepen, dus we weten waar die schepen zijn.
We weten ook waar ze naartoe gaan, wat erin zit.
Dat gebruiken we natuurlijk voor een deel voor onze eigen interne bedrijfsvoering.
In die gradatie zit natuurlijk open data, wat we aan iedereen geven.
Geen enkel probleem. Meer dan 85% van onze data is open.
Dat kun je vinden op opendata.nl.
Je hebt natuurlijk een beetje hybride data, waarvan je zegt van ja...
willen we dat iedereen weet hoe precies de Maaslandkering werkt.
Niet altijd. En niet voor iedereen.
Het kan ook in deze tijden informatie zijn die je liever niet openbaar maakt.
En je hebt natuurlijk hele privé-achtige data.
Daar hebben we ook een datakoers voor, hoe we daarmee omgaan.
Deels wordt dat natuurlijk door de AVG en allerlei andere regelgeving bepaald.
In die data-agenda staan eigenlijk een aantal hele belangrijke dingen.
1. Wij vonden dat er weer data-vakmanschap moest komen.
Dat je weet waar het over gaat en dat je weet wat je met die data kan.
We hadden dat een beetje te veel naar de buitenwereld geschoven.
Rijkswaterstaat heeft een aantal jaren heel erg het beleid gehad:
Alles naar de markt, tenzij.
Ik vond wel dat wij op een aantal onderdelen...
zelf in huis niet echt goeie kennis meer hadden.
En dan ben je ook niet echt een goeie opdrachtgever naar de markt toe.
Dus dat hebben we weer gecorrigeerd de afgelopen jaren.
We weten nu zelf ook weer wat het is om een netwerk te beheren...
of een applicatie te ontwikkelen of data te beheren.
En daar zijn we nog niet.
Want in de nieuwe situatie, waarbij je veel meer naar intelligence gaat...
heb je ook andere typen kennis nodig.
Sommige mensen van die oude management-datakant...
zijn we aan het omscholen. Die krijgen een datascientist-opleiding.
En dan zie je, die krijgen weer een ander perspectief, en die zijn gemotiveerd.
Dat is heel leuk om te zien. Maar we halen ook heel veel jongeren van buiten.
Wiskundigen, informaticamensen, die het fantastisch vinden...
om op die nieuwe manier met AI bezig te zijn.
Datamanagement, daar heb ik net iets over gezegd.
Het managen van je data vanuit een bepaalde architectuurgedachte...
is natuurlijk cruciaal. Dat zit hem deels in de harde architectuur.
Dat zit ook in de businessarchitectuur...
dus de businesskant moet daar ook in meegenomen worden.
Je hebt altijd de gelaagdheid businessarchitectuur...
technische architectuur, data-architectuur. Die moeten in lijn met elkaar zijn.
En die laatste, dat is natuurlijk de data- innovatiekant. De data in de toekomst.
Er staat Data: De toekomst is nu. Want we zitten daar nu middenin.
Kijk, omdat je met een nieuwe manier van werken bezig bent...
er zit ook heel veel scepsis in de organisatie.
Dat ga je natuurlijk ook ervaren.
Op het moment dat je iets met data gaat vaststellen...
krijg je ongetwijfeld vragen van de traditioneel denkenden.
Is dat nou wel waar? Is dat wel geijkt? Allemaal dat soort vragen.
Dus elke dag moet je je bewijzen om die grote veranderingsslag te maken.
En ik vind zelf, het is een normale evolutie in ons werk.
Maar er zijn ook andersdenkenden, die zeggen, dit is disruption.
Net zo goed als dat de stoomtrein er kwam, de industrialisatie.
Ik vind dat iets te ver gaan, maar misschien zit daar ook wel...
bij sommigen een commercieel belang achter, dus pas op.
Goed, data-vakmanschap, daar heb ik iets over gezegd.
Wij besteden daar heel veel tijd en energie aan.
Datamanagement, daar heb ik iets over gezegd. Hoe manage je je data?
En dat is ook trial and error. Vastleggen, checks, ontwikkelen, weer check.
En dan krijg je meer gevoel en meer kennis en kunde...
en krijgen mensen ook een beetje vertrouwen.
Ik heb het onder controle en ik weet waar het over gaat.
Datalab. Dan kom ik een beetje op jouw vlak.
Net zoals het bestuur. Het bestuur zei, wat kan ik nou met die data?
Dat wordt allemaal zo belangrijk gemaakt.
Laat ik beginnen met een voorbeeld: de Velsertunnel.
Wij gingen de Velsertunnel sluiten. Die moest gerenoveerd worden.
Een aantal jaar geleden. Twee, drie jaar geleden?
Wat er dan binnen Rijkswaterstaat gaat gebeuren, is:
Wat gebeurt er nou met die Velsertunnel als die gaat sluiten?
Dat betekent natuurlijk wel wat voor het verkeer...
want er gaat daar best wel wat doorheen.
Rijkswaterstaat ging met verkeerskundigen berekenen...
wat er gebeurt met dat verkeer.
En dat deden die mensen natuurlijk op een vrij traditionele manier. Prima.
En toen werd er op een gegeven moment ook het initiatief genomen...
laten we dat nou eens doen met een aantal datascientists.
Dit is een clubje van Microsoft, CDI en Rijkswaterstaat.
Jonge datascientists zijn een weekend bij elkaar gaan zitten, en de vraag is gesteld:
Hoe gaat dat verkeer zich gedragen als je de Velsertunnel gaat sluiten?
En hoe zouden wij dat verkeer moeten gaan managen?
En toen was het frappante...
dat die datascientists met andere bewegingen kwamen...
en andere verkeersdrukte dan onze gevestigde verkeerskundigen.
En dan ga je natuurlijk kijken.
En die datascientists hebben dus geen verstand van verkeersmanagement.
Helemaal nul. Toen zijn we daar een gesprek mee aangegaan.
Wat hebben jullie nou gedaan? Nou, zeiden die gasten...
we hebben gewoon verkeers- managementdata gebruikt...
uit de verkeerscentrales. Die meten wat voor verkeer en hoe, en hoe dat...
En wij hebben bijvoorbeeld ook informatie over bedrijven genomen...
wanneer mensen vrij zijn, parttimedag hebben.
We hebben ook de griepepidemie- informatie meegenomen van het RIVM.
Want als er een griepepidemie in Nederland is, praten die mensen...
heb je 4% minder verkeer.
Oké. Ja, ja.
Dat werd natuurlijk nooit meegenomen, dat soort dingen.
En dat zijn natuurlijk wel de feiten.
Dus wat deden die data-analysts? Die gingen wel de feiten bij elkaar brengen.
En dat konden ze natuurlijk zo snel met zulke grote hoeveelheden data...
dat je dat normaal gesproken nooit achter je bureau kan doen.
En ze zeiden, je hoeft het niet te verifiëren, want het is gewoon zo.
Kijk, dit is het verkeer dat elke dag eroverheen gaat.
Dit is op maandag, dit is om 10 uur. Dat is niet mijn data, dat is jullie data.
En als je daar wat in gaat veranderen, zie je wat het verkeer gaat doen.
Uiteindelijk is er gekozen om het model van die datascientists te gebruiken...
bij de omleiding van de Velsertunnel.
En het resultaat was dat we bijna geen files hebben gehad.
Ik vond het wel indrukwekkend.
Ik ga naar het volgende voorbeeld.
Met een zekerheidsgehalte van meer dan 80%...
worden ongelukken morgen op de weg voorspeld.
Dat komt uit dit datalab.
Elke dag worden de verkeersinspecteurs en aanrijdiensten...
die wegsleepdiensten, krijgen een signaal...
waar ze zich strategisch moeten opstellen...
omdat daar morgen de ongelukken gaan gebeuren.
Dat is eng, hè?
De minister heeft in de Kamer bij het file bestrijden verteld...
dat één van de maatregelen die we gaan doorvoeren als Rijkswaterstaat...
als I en W, is dat wij op strategische punten onszelf gaan positioneren...
om zo snel mogelijk een gestrande wagen weg te halen.
Dat komt uit dit datalab.
En die mensen, die daar werken...
hebben totaal geen verstand van verkeersmanagement...
of van rijkswegen of wat dan ook.
Het enige wat zij doen, ze halen heel veel informatie van de politie, de brandweer.
Dat wordt allemaal verzameld bij ons. Dat verwerken zij...
en ze krijgen de zogenaamde black spots op de rijksweg door.
En als je nou maar jarenlang die informatie hebt, kun je trends gaan zien.
Dat zijn die algoritmes die gedraaid worden.
En uit die algoritmes komen die voorspellingen.
En daarom krijgen de verkeersmanagers nu die signalen...
en of je nu bij dat hectometerpaaltje gaat staan of bij dat...
maakt die verkeersinspecteur niks uit.
Dus die gaat nu wat gerichter daar staan...
dat hij veel sneller bij zo'n situatie is, en dat veel sneller ook kan oplossen...
met de wegsleepdiensten.
En als je daardoor een half uur sneller een gestrande auto weg hebt...
want een van de grootste veroorzakers van files zijn kijkers.
Wat is hier aan de hand? Dan gaan ze allemaal langzaam rijden.
Voor ons is dat een belangrijk gegeven.
Zo snel mogelijk die opstopping weg, die wagen of wat dan ook.
Dus dat brengt wel iets in de businesskant van Rijkswaterstaat, wat dat doet.
Wat we ook aan het doen zijn...
is door middel van satellietbeelden en ook historische gegevens...
een analyse maken hoe de slijtage van het asfalt is.
Ik had jullie net die wagen laten zien, die rijdt over de weg, die gegevens meet.
Die meet nu van, hier zit iets in de weg.
Dat kan slijtage zijn, dat kan verruwing zijn, het kan een gat zijn, et cetera.
En zo'n signaal wordt dan doorgegeven en iemand gaat het repareren.
Zo ging dat, ja. Als je nou van jarenlang die informatie verzamelt...
en je gaat daar algoritmes over toepassen...
zie je dat bepaalde plekken altijd die slijtage geven.
Tot op de meter nauwkeurig.
Terwijl nu het vervangen van dat onderhoud van het asfalt geregeld is...
in vervangingsplannen. Als dat er zoveel jaar ligt, gaan ze eens kijken.
Oké, 5 km vervangen. En nu kunnen ze op 10 m vervangen.
Dan hebben ze het slijtagedeel te pakken. Dat komt uit dit datalab.
En er zijn ook indicatoren ontstaan...
waardoor het asfalt op de ene plek sneller slijt dan op de andere plek.
Dat heeft met water te maken in de buurt...
dat heeft met hoge bomen te maken in de buurt, dichtbij de weg.
Dat heeft met opritten en afritten te maken.
Als je die indicatoren kent, kun je natuurlijk veel gerichter anticiperen...
op een stukje vervanging van je asfalt.
En of je 5 km moet vervangen of 20 meter, is wel een verschil.
Ik ben even de prijs kwijt per kilometer wat het kost.
Ik heb weleens gehoord, bijna 1 miljoen of zo.
Ik weet dat het bijzonder veel geld kost.
Dus als je dit met 20, 30% kunt terugdringen, of gerichter kan...
Dan heb je het wel over een grote toegevoegde waarde...
voor het werk van Rijkswaterstaat.
En dat zijn hele jonge mensen, die een stuk gereedschap hebben om dit te doen.
Maar geen verstand van de inhoud hebben.
Dus die moet je altijd tegen de businesskant aanzetten...
om hun problematiek daar neer te leggen...
zodat zij met die gerichte problematiek aan de slag kunnen...
om daar een antwoord voor te voorzien.
Monitoren van storingen, ook zoiets.
Wij zijn nu heel veel objecten aan het uitrusten met sensors.
En die sensoren kunnen alles meten. Temperatuur, trilling, noem alles maar op.
We hebben een eigen netwerk, zoals ik al zei.
We hebben een eigen BI-omgeving, business intelligence omgeving.
We hebben trouwens een SAS-platform
voor diegenen die met een Hadoop-omgeving...
en een grote Data Lake-verwerking in Greenplum.
Dat is niet mis. Als je dat een beetje in het vakgebied gaat vergelijken...
zijn wij wereldwijd heel ver.
We krijgen ook heel veel interesse van het buitenland voor hoe wij die dingen doen.
Maar dat is puur gereedschap. Het gaat uiteindelijk om de mensen.
Dus we hebben een verwerkingssysteem met goeie mensen.
We hebben een netwerk. Op dat netwerk hebben we een sensorlaag gedefinieerd...
puur en alleen om sensorinformatie binnen te halen...
en we hebben die sensoren.
En we zijn begonnen met de sensoren op de elektriciteitsvoorzieningen.
Op die bruggen en sluizen.
Want als iets moeilijk gaat, gaat het meer energie verbruiken. Of meer diesel.
We hebben soms ook dieselmotoren die iets aandrijven.
Als iets zwaarder gaat, ga je meer energie verbruiken, of meer diesel.
We gingen het gewoon proberen.
We gingen een aantal elektriciteits- motoren aansluiten op die sensors.
En dan gingen we gewoon meten. Kijken hoe het ging.
Dan zag je een piek, want dan ging de sluis open en ging weer dicht. En open.
En op een gegeven moment gingen we die twee sluisdeuren vergelijken.
Toen zagen we, de ene verbruikt zoveel stroom en die andere maar zoveel.
Ook raar. Als je nou twee sluisdeuren hebt, raar.
Zou die ene sluisdeur dan zwaarder zijn of zo?
Dus dat gingen we eens onderzoeken.
Toen bleek na veel onderzoek dat er aan die ene buitenkant van die sluisdeur...
een ophoping van zand kwam door stromingen in het water.
Dat hebben ze aangepast...
waardoor uiteindelijk die stroming geen zand meer tegen die buitendeur gaf.
Als we daar niet op hadden ingegrepen, was die sluisdeurmotor...
en het hele draaimechaniek 800 keer sneller gesleten dan die andere.
Je moet je voorstellen dat zo'n sluisdeur stopt...
op een moment dat je dat niet verwacht en niet wilt.
Dan kunnen de schepen er gewoon niet meer door.
De schepen kunnen de sluis niet meer in. Er is direct een economische schade.
En die hebben ook een belangen- vereniging en die klagen natuurlijk ook.
Rijkswaterstaat, dat had je toch beter moeten zien aankomen.
Nou liggen we hier drie dagen.
Dat is natuurlijk verschrikkelijk voor de beroepsvaart.
Dus die sensoren zorgen ervoor dat wij ogen en oren krijgen in die objecten.
En dat kun je als medewerker...
want nu worden de sluizen ook fysiek gecontroleerd.
Dus dan loopt daar af en toe iemand, en die kijkt of het allemaal goed is.
Die trekt eens een peilstok eruit.
Maar hij ziet natuurlijk nooit, en dat zag die bediener ook niet...
dat die ene sluisdeur veel meer kracht moest zetten dan die andere.
Die sensoren konden dat meten voor ons.
En daardoor kon het probleem worden voorkomen.
Ik vind dat mooi. En ik vind...
dan ga je echt als informatievoorziening het primaire proces enorm helpen...
om te zorgen dat ze niet in een probleem terechtkomen.
En hoe ziet de toekomst eruit?
Ik wil graag, dat zeg ik wel eens tegen het bestuur, pratende bruggen hebben.
Ik wil sprekende sluizen hebben. Die praten tegen ons hoe het met ze gaat.
Dat is de toekomst van de moderne technologie...
vanuit die i-visie wat ik vertelde, dat we dat verder gaan regelen.
En dat hoeft allemaal niet zo ingewikkeld te zijn.
Maar je gaat wel door een bestaande werkwijze heen. Het werk verandert.
En dat is vaak vele malen moeilijker dan ergens een sensor op plaatsen...
en die sensorinformatie inwinnen. Want die techniek hebben we al een beetje.
Die is beschikbaar, maar je krijgt ook een heel groot transformatieplan.
Maar dat hoop ik dus wel, dat wij veel beter in staat zijn om te reageren...
voordat iets in storing raakt. Dat we ook dingen kunnen voorkomen.
Zowel op de weg als op het water.
En als wij daar de informatietechnologie voor kunnen gebruiken, graag.