Dat zit in ons DNA. En er zit altijd een gezonde spanning...
ten opzichte van op een veilige manier...
binnen wet- en regelgeving verwerken van data.
Goedemiddag. Mijn naam is Paul van Egmond. Ik ben kwartiermaker...
programmamanager datamanagement bij de belastingdienst.
Sinds kort ook adviseur bij de concerndirectie IV en databeheersing.
Wat weer in het Haagse zit. Ik ga jullie vertellen over de belastingdienst...
het belang van data voor de belastingdienst...
en hoe wij een datagovernance- programma hebben opgezet.
Ik wil jullie eerst even in het algemeen iets over de belastingdienst vertellen...
en de uitdagingen die we hebben.
Ik heb even het jaarplan van de belastingdienst van 2019 erbij gepakt.
Dat is twee weken geleden door de staatssecretaris...
aan de Tweede Kamer aangeboden...
en hier zie je een aantal hele interessante elementen terugkomen in het jaarplan.
Onze missie, en dat is eigenlijk ons bestaansrecht...
is het heffen en innen van belastingen en het uitkeren van toeslagen.
Maar dat doen we natuurlijk voor een financieel gezond Nederland.
En we leveren daarmee ook een bijdrage...
aan een financieel gezond en veilig Europa.
Dat is zeg maar de overall mission van de dienst.
Onze strategie daarnaartoe is dat we compliant gedrag willen stimuleren.
Dat betekent dat we burgers en bedrijven zoveel mogelijk willen verleiden...
om uit zichzelf een goeie aangifte te doen en het juiste bedrag af te dragen.
Die strategie is gericht op 4 onderdelen die jullie hier zien staan.
Dat is een omgeving creëren...
waarin we het maken van fouten zoveel mogelijk willen voorkomen.
Het burgers en bedrijven ook makkelijk maken...
om goede aangiften te doen en aanvragen.
Dat we onze handhaving, die we uitvoeren...
afstemmen op het gedrag van burgers en bedrijven.
We noemen dat ook wel eens, iedereen krijgt de behandeling die hij verdient.
En dat daar waar burgers en bedrijven zich niet aan de wet houden...
we ook hard optreden.
Je ziet wel, om dat te kunnen doen, hebben we data nodig...
om bedrijven, burgers in beeld te krijgen...
maar ook om onze diensten goed vorm te geven.
Denk maar aan de vooraf ingevulde aangifte. Gaat allemaal over data.
Dat staat in het jaarplan.
Om nog even een beeld te schetsen van de omvang: dit is de miljoenennota.
Dit gaat door ons bedrijf.
Er staat hier in het hoekje een heel klein beetje gasbaten, 1,7 miljard.
Maar de rest gaat via de belastingdienst.
Dus onze dagelijkse geldstroom is 1 miljard aan in- en uitgaand geldverkeer...
en dus ook de daaraan gekoppelde data.
Je ziet hier de verdeling van de belastingsoorten staan.
Omzetbelasting, loon-en inkomstenheffing zijn de grootste generatoren van geld...
voor de staatskas.
Wat is onze uitdaging?
Dat is natuurlijk dat enorme volume waarin we met systemen te maken hebben...
die gebouwd zijn rondom wetten.
We hebben het omzetbelastingsysteem bijvoorbeeld.
Dat dateert al uit de jaren '60, die automatisering, en dat draait nog steeds.
Wij verzenden nog steeds ontzettend veel blauwe enveloppen: 170 miljoen.
Dat zijn iedere dag vrachtwagens vol...
met aanslagen, brieven, beschikkingen, uitspraken op bezwaar.
Die leveren weer ontzettend veel vragen op van burgers en bedrijven.
Dat betekent dat we meer dan 20 miljoen telefoontjes krijgen per jaar.
Inmiddels zien we natuurlijk in de maat- schappij dat de digitalisering niet stopt.
83 procent bankiert online, 78 procent winkelt online.
En wij moeten voor een deel die slag nog maken naar die complete digitalisering.
Waarbij we natuurlijk rekening willen blijven houden...
met groepen die dat niet kunnen.
Maar zoals je ziet, die blauwe enveloppen zijn eigenlijk niet meer van deze tijd.
En ook daarvoor hebben we data nodig om het goed te doen.
En dat moeten we ook op een veilige manier door ons bedrijf heen verwerken.
Er zit bij ons altijd een gezonde spanning tussen handhaven...
dat zit een beetje in ons DNA van origine.
Wij zijn aangiftes aan het controleren, wij controleren jaarrekeningen bij bedrijven.
Dus heffen, uitkeren, innen, goederentoezicht niet te vergeten...
wat de douane doet, dat zit in ons DNA.
En er zit altijd een gezonde spanning ten opzichte van op een veilige manier...
en binnen wet- en regelgeving verwerken van data.
Veel medewerkers hebben zoiets van, ja, die data moet ik gewoon hebben...
want ik moet goed kunnen handhaven. Ik wil een goeie dienst verlenen.
Dus eigenlijk zitten we in een soort cirkel...
waarin we aan de ene kant onze primaire taak goed willen uitvoeren...
wij gegevens van burgers, bedrijven en derde partijen daarvoor nodig hebben...
om een goeie informatiepositie te creëren...
en tegelijkertijd moeten we al die gegevens verwerken...
op een efficiënte, effectieve manier, en veilig.
We hebben daarvoor een beleidsvisie ontwikkeld op integraal datamanagement.
Dat gegevensbeleid stuurt zowel onze primaire taak...
als de manier waarop wij met data willen omgaan.
Dat zijn 10 principes geworden, en die staan...
die kun je volgens mij ook op internet vinden...
en dat zijn deze 10 principes.
Dat kenniswiel dat jullie net zagen...
eigenlijk zeggen we over ieder partje van het kenniswiel iets in een principe.
En dat zijn redelijk hoog overomschreven principes.
Bijvoorbeeld, wat Irma net noemde...
de dialoog aangaan met een open blik, is er één.
Wij wisselen alleen maar gegevens uit op basis van wet en afspraken, nummer 5.
Nummer 7, onze medewerkers zijn bewust en toegerust.
Ze kennen de wet AVG, de wet politiegegevens...
waar wij ons aan te houden hebben.
Bijvoorbeeld 8, wij werken het liefst met eenduidige, actuele...
juiste en volledige gegevens. Kwaliteit van gegevens.
Dat zijn een aantal statements, eigenlijk een soort grondbeginselen...
over de omgang met gegevens.
Deze grondbeginselen hebben wij ook uitgewerkt en beschreven.
De rationale en implicatie. Wat betekent dan zo'n statement?
Want daar zit natuurlijk een wereld achter.
In die implicaties wordt die al een stuk scherper.
Dat betekent dus, als wij met kwaliteit werken...
dat wij bijvoorbeeld een remediation- proces moeten hebben ingericht.
Dat als we ergens in het gebruik kwaliteitsissues tegenkomen...
gaan we dat terugmelden naar de bron.
En daar melden we, daar verwerken we die kwaliteitsissues.
Dus de beleidsvisie is verder uitgewerkt naar meer operationaliseren activiteiten.
Daarnaast hebben we de besturing op data in onze nieuwe structuur ingeregeld...
inclusief de CDO-rol. Die zit bij de concerndirectie IV en databeheersing.
En vervolgens hebben we op basis van die implicaties...
een veranderprogramma samengesteld in ketenverband.
En daar zie je op deze onderdelen, die heb ik even uitgelicht...
dat zijn de partjes waar wij ons het meest te ontwikkelen hebben.
Dat wil niet zeggen dat dit, dit is geen limitatieve opsomming...
maar hier zitten wel onze grootste uitdagingen.
Dus om te beginnen aan de sturingskant, dat wij soms wat onduidelijkheid hebben...
over hoe we taken, verantwoordelijkheden en bevoegdheden hebben belegd...
en hoe we besluiten nemen over datagebruik...
maar ook hoe we in onze verwerkingsprocessen...
welke afdeling we wat laten doen.
Datafuncties is ook nog een te ontwikkelen gebied.
Je ziet aan de analyticskant dat we daar al een aantal functies hebben.
Anneke, die straks gaat vertellen, is zo iemand.
Dat hebben we nog niet door ons hele bedrijf heen...
op dezelfde manier georganiseerd.
Op het gebied van dataverwerkingsmethodieken...
zie je dat wij op het gebied van ontwerp...
dus datamodellering ook nog stappen te zetten hebben.
We hebben te maken met heel veel oudere systemen...
die allemaal hun eigen datamodellen hebben ontwikkeld...
en dat is niet één geheel. Dat levert ons problemen op.
Daar zal ik jullie straks iets van laten zien.
Maar daar hebben we ons nog op te ontwikkelen.
Wat ik net al noemde, datamanagement en datakwaliteit...
hebben we op het gebied van metadatering...
dus in de betekenis van de gegevens en remediation...
het terugmelden van issues naar de bron...
hebben we ons nog op te verbeteren.
En last but not least, het vergroten van de privacydeskundigheid...
en de awareness bij onze medewerkers.
Daar draait ook een heel programma op sinds een aantal maanden...
waarin we met nadruk ook proberen toetsingsinstrumenten die we hebben...
op een goeie manier in de uitvoering te laten landen.
De willen-mogen-kunnentoets, die kennen jullie wellicht.
Staat ook, is ook beschikbaar als tool via internet als je daarop googelt.
En de PIA, die kent iedereen.
De willen-mogen-kunnentoets, moet je je voorstellen, is een soort PIA light...
waarin je met deskundigen in een redelijk kort tijdbeslag...
een eerste afweging kunt maken of je bepaalde gegevensverwerkingen...
wel wil, mag, en kunt doen binnen je bedrijf. Werkt heel erg goed.
Maar zo'n datagovernance-programma in een complexe organisatie starten...
is nogal een uitdaging.
Je ziet hier, dat komt ook weer uit het jaarplan, twee schema's staan.
Eén laat zien welke ketens wij hebben.
Dus dan zie je de toeslagen, accijnzen, schenk- en erfbelasting...
omzetbelasting, motorrijtuigenbelasting. Dat zijn onze systemen.
De ketens die we hebben. Dat is de ene kant van het verhaal.
Daar zit ook onze automatisering, is daarop gebaseerd.
En aan de andere kant hebben we de organisatie van de belastingdienst...
die niet helemaal rondom die keten is georganiseerd...
maar meer naar bedrijfsfuncties. Daar zie je bijvoorbeeld onderdelen als de FIOD...
toeslagen, grote ondernemingen, midden- en kleinbedrijf, particulieren.
In totaal 29.500 mensen. En dat is natuurlijk best een complex geheel.
Want aan de ene kant zie je dat je met automatisering...
de data die daar ontstaat, allerlei dingen moet...
maar tegelijkertijd in de manier waarop wij het georganiseerd hebben...
hebben die mensen, die in een directie werken...
vaak weer met meerdere ketens te maken.
Dan kennen we naast die verwerkings- ketens rondom die belastingmiddelen...
ook een keten gegevens. En daarin doen we drie dingen.
Eén is dat we integraal datamanagement, die 10 punten uit die beleidsvisie...
bewust omgaan met gegevens...
proberen over al die directies onder de pet te krijgen.
Dus al die aspecten, de besturing, werken aan kwaliteit...
en het vergroten van de awareness en de kennis bij medewerkers...
dat sturen we binnen de keten gegevens.
Wat we daar ook doen, is simpelweg het inwinnen...
beheren en verstrekken van gegevens.
Zowel aan interne als aan externe partijen.
Dus dat is meer het productieproces van data.
En als laatste hebben we IV-producten, die ervoor zorgen...
dat we gegevens kunnen inwinnen, beheren en verstrekken.
En het portfolio daarvan wordt gestuurd binnen de keten gegevens.
Dit is onze uitdaging. We hebben intern die gegevens allemaal in die silo's zitten.
Soms al heel lang, in oude systemen.
En dat communiceert niet makkelijk met elkaar, die data.
Ze zijn vaak op verschillende manieren gemoduleerd.
Bijvoorbeeld een BSN kan bij ons wel...
op tien verschillende manieren voorkomen in databases.
Met voorloopnullen, zonder voorloopnullen.
Met punten, met komma's. Numeriek, alfanumeriek, noem het allemaal maar op.
We komen het allemaal tegen.
En hetzelfde geldt voor NAW-gegevens en inkomensgegevens...
en dat maakt natuurlijk het onderling uitwisselen van die data...
zeker als je op subjectniveau gegevens bij elkaar wilt zetten, ingewikkeld.
Waar we naartoe werken, is naar dit model.
Dat is gebaseerd op...
dat noemen wij de referentie- architectuur-gegevenshuishouding.
Het is nog niet eens het eindplaatje, maar het is wel wat we nodig hebben...
om ook op subjectniveau te kunnen werken. We kennen drie lagen daarin.
Dat is de bronlaag, de gegevenslaag en de informatielaag.
En in de informatielaag zit het feitelijk gebruik.
Dat kan zijn dat je een dashboard voor managementinformatie wilt hebben.
Het kan zijn dat je een analyticsproduct wilt maken...
om bijvoorbeeld aangifte inkomstenbelasting te controleren.
Het kan zijn dat je een deelverzameling nodig hebt in een ander domein...
dus niet zozeer in het systeem dat op een bronlaag draait.
En hoe kom je nu aan gegevens die bruikbaar zijn?
Daarvoor hebben we, dit is eigenlijk voor ons nieuw...
dat we een gegevenslaag centraal willen maken...
waarin we de bronnen uit die systemen, dus uit die silo's halen...
daar een kopie van maken, en om te beginnen dus eerst al die labeling...
dat is het blokje integere en consistente bronnen, dat we daarvoor gaan zorgen...
zodat NAW-gegevens allemaal met hetzelfde labeltje...
in de administratie zitten en ook op dezelfde manier gemoduleerd zijn...
waardoor je dus integere, consistente en communicabele bronnen bijna krijgt.
Dan pas kan die informatielaag op een goeie en makkelijke manier...
zijn producten maken.
Een analyticsproduct, of gegevens opnemen in een portaal.
Dit is veel werk, om dit te doen.
De ultieme oplossing is, dat we met de juiste modellering...
en bij het ontwerp in de bronlaag, dat allemaal op dezelfde manier doen.
En dan hebben we eigenlijk in die gegevenslaag weinig tot geen werk meer.
En ik denk dat heel veel organisaties met dit probleem zitten...
omdat we vaak oudere systemen hebben...
die op verschillende manieren zijn gemoduleerd...
en we voor het hergebruik van die gegevens in een andere context...
heel veel moeten doen om die gegevens met elkaar te laten praten.
Dit is voor ons een behoorlijke uitdaging. Hier zijn we een stap in aan het zetten.
Anneke gaat jullie straks daar ook iets van laten zien.
Bij analytics hebben ze hier al heel veel ervaring mee opgedaan.
Gelukkig hebben we ook een paar mooie voorbeelden...
waarin we het natuurlijk ook heel goed doen. Dat is de vooraf ingevulde aangifte.
Daarin zie je dat we een heleboel elementen...
van die goeie manier van dataverwerking al hebben geregeld.
Want wat je daar ziet, is dat we...
we krijgen in totaal, geloof ik, iets van 700, 800 miljoen records binnen...
in de eerste twee maanden van het jaar.
En daar produceren we ruim 2 miljoen gegevens van...
die we in de vooraf ingevulde aangifte neerzetten.
En die gegevens krijgen we uit allerlei partijen binnen.
Banken, gemeenten, verzekeringsmaatschappijen...
werkgevers, uitkeringsinstanties.
Daarin zie je dat we ook op het gebied van het meten van kwaliteit van data...
en ook het terugmelden van issues naar de leverancier al heel ver zijn.
Want we willen natuurlijk coûte que coûte goeie gegevens...
in die vooraf ingevulde aangifte zetten.
Daar zie je dat dat als een enorm vliegwiel dient en heeft gediend...
om die gegevenshuishouding op een zo hoog mogelijk level te krijgen.
En daarbij is het ook nog eens qua gegevensverwerkingsmethodiek...
een enorme uitdaging...
want wij bouwen in pak 'm beet, een week of vier die database op...
waarbij de grootste druk nog in de laatste twee weken van de maand februari zit.
En toch lukt het ieder jaar. En dat is heel erg mooi.
Hoe ontstaat een datagedreven belastingdienst?
Hier zie je die silo's, die wetten.
Wat wij nodig hebben, is dat wij op dat applicatieniveau...
waarin wij heel vaak nu allerlei business rules hebben ingebracht...
in die applicaties per wet, als we naar een subjectniveau toe willen...
dus op subjectniveau risico's willen detecteren...
zullen we die gegevens centraal moeten hebben.
Dan zie je dat de analyticsfunctie om de hoek komt kijken...
ten behoeve van de uitvoering van die wetten, zelf een aantal producten maakt...
die goed bruikbaar zijn in die processen.
Dus het maken van een dashboard of een signaalmodel...
waaruit risico's naar voren komen.
Dus wij zijn druk bezig om in al die verwerkingsprocessen van die wetten...
analytics een goeie functie te geven.
En Anneke gaat jullie daar straks een paar voorbeelden van laten zien.
Waar we tegenaan zijn gelopen, we zijn nog lang niet klaar, hoor...
is een aantal dingen die ik jullie in ieder geval mee wil geven.
Om te beginnen, als je met datagovernance start...
zorg voor sponsorship op het hoogste niveau.
Binnen je hoogste directieteam, en het is best lastige materie...
datamanagement en datagovernance...
maar zorg ervoor dat daar de kennis aanwezig is...
dat een of twee mensen ook op dat niveau zich er hard voor maken...
en ervoor gaan.
Programmatische aanpak kan bijna niet anders dan dat je op heel veel facetten...
als je verantwoorde omgang met gegevens wilt realiseren...
activiteiten moet gaan ondernemen.
Dus dat wordt bijna automatisch al een programmatische aanpak.
En de volgorde is toch wel, zorg eerst dat je je data op orde hebt...
dat je ze ook kunt delen, en daarna ga je waarde creëren.
Je ziet, de afgelopen jaren hebben wij een aantal mooie voorbeelden gezien...
waarin we waarde hebben gecreëerd...
maar nog onvoldoende aandacht hebben gehad...
voor het op orde krijgen van de data.
En iedere keer moet je de slag maken om dat te herstellen.
Dat is best ingewikkeld.
Als je het in één keer goed zou willen doen, zorg eerst dat de data op orde is...
en zorg dat je ontwerp en je modulering van je bronsystemen goed op orde zijn.
Dan ga je automatisch veel makkelijker gebruik maken van je data.
Maar hoe je van, zeg maar, de oude situatie naar de gewenste situatie komt...
dat is gewoon ingewikkeld.