Met opzet hebben we daar neergezet: Morgen is nu.
De jeugd van tegenwoordig leert andere dingen dan wij geleerd hebben.
Dat is wel belangrijk om mee te nemen.
Goeiemiddag. Mijn naam is Bert-Jan Geveke. Ik ben CIO van DUO.
En DUO staat voor Data Governance Uitmuntend Ontwikkeld.
Dat geloven jullie niet, hè? Nee, dat geloven jullie niet.
Dienst Uitvoering Onderwijs.
Wij zijn de uitvoeringsorganisatie voor het onderwijsveld.
Wat je ziet, is het gebouw waar het hoofdkantoor van DUO in is gehuisvest.
Maar DUO zit ook in Den Haag. We hebben regiokantoren...
en er zijn ook locaties waar examens worden afgenomen.
Een iets minder bekende taak van DUO, maar ook dat doen wij.
Het leuke aan het plaatje dat je hier ziet...
is dat je het oude gebouw ziet vlak naast het nieuwe gebouw.
En daartussenin zit slechts 7,5 meter ruimte.
En daarbij zie je ook dat voordat je je oude schoenen weggooit...
het wel handig is dat je je nieuwe schoenen ook hebt.
En als je het hebt over het verhuizen, en we hebben...
als je kijkt door de bril van data en je hebt het over verhuizen van data...
dan was dat best wel een dingetje destijds.
We hadden daar twee datacenters in zitten. Die zijn ook allebei verhuisd.
Eén naar een ander deel van de stad, op een industrieterrein...
en een deel dat zit op de 11e verdieping. Dat is die geribbelde verdieping.
DUO. CIO, waar staat dat eigenlijk voor?
Er stond net Chief Information Officer.
Je zou kunnen zeggen Chief Innovation Officer.
Je zou kunnen zeggen Chief Data Officer.
Je zou ook kunnen zeggen Chief X Officer.
'I' zit, zeg maar, in het hart van alle uitvoeringsprocessen van DUO...
en is daar dus ook niet meer uit weg te denken.
En dat betekent ook dat 'I' op alle aspecten...
een onderwerp van gesprek is waar ik invloed op uitoefen.
Ik doe dat op strategisch niveau...
en laat de uitvoering van de ICT, een belangrijke taak, over aan een collega.
En een van de aspecten die hier zeker een rol in speelt, is data.
Onze ondertiteling voor vandaag gaat over open-link-data.
Daar zal ik in het kort iets over vertellen.
Dan gaat Jaap straks jullie meenemen in het fenomeen...
Niet over open-link-data.
Dat komt wel even aan de orde, maar iets wat daar eigenlijk nog achter zit... 16:43 23-1-2019
of ervoor zit, zo je wilt. Open-link-data.
Vanuit het Ministerie van Onderwijs publiceren we al vrij lang data...
op het internet. Dat deden we oorspronkelijk gewoon...
door een Excel-bestandje te publiceren op het internet.
Als je kijkt naar hoe je dat eigenlijk zou moeten doen...
heeft een zekere Tim Berners-Lee, een bekende ICT-goeroe...
een aantal stappen uitgewerkt, waarlangs je kunt toewerken...
naar een volledig op open wijze en linked ontsluiten van je data.
Wat dat eigenlijk wil zeggen in mijn woorden, is dat je data zodanig ontsluit...
dat elke programmeur die een internettoepassing maakt...
die data ook volledig geautomatiseerd kan inzetten voor zijn of haar doeleind.
Dat kan een app zijn, dat kan een businessproces zijn.
Het kan zelfs zo zijn dat bij wij, bij DUO, de data die we ontsluiten...
van bijvoorbeeld het onderwijsaanbod in Nederland...
dus alle onderwijsinstellingen en de studies die je daar kunt volgen...
dat we die ook zelf gebruiken in onze primaire processen...
om te bepalen of iemand bijvoorbeeld recht heeft op studiefinanciering.
Is het een studie die ook gefinancierd wordt vanuit het Rijk?
Wij sluiten nu inmiddels data op op niveau nummer 5...
dus het hoogste niveau ontsluiten wij. Daar zit een zogenaamde api bij.
Dat is een programmeerbare interface, en daar wordt al gebruik van gemaakt...
om er leuke toepassingen mee te maken. We ontsluiten data over...
Dat gaat over niet direct aan personen gerelateerde gegevens.
Dan kom je aan het privacyverhaal.
Maar wel gegevens die te maken hebben met...
hoeveel leerlingen op welke scholen. De spreiding van de scholen.
Ook het prestatieniveau van de verschillende scholen...
en inmiddels is het ook zodanig dat alle financiële informatie...
ook verzameld wordt vanuit de scholen door de Dienst Uitvoering Onderwijs...
en ook wederom weer ontsloten wordt.
Dus we kunnen eigenlijk letterlijk, zo transparant is het...
in de boekhouding kijken van ons onderwijssysteem.
Best wel eens interessant om eens te kijken...
hoe het nou eigenlijk zit met de middelenverdeling in Nederland.
Een tijdlijn: waar komen we vandaan als DUO?
Het eerste plaatje was daar ook een beetje voor bedoeld.
We hebben onszelf een aantal keren opnieuw uitgevonden...
zou je kunnen zeggen. Dat zou ik ook jullie willen meegeven.
Binnen de overheid werken we met organisaties...
die meestal al een aardig aantal jaren bestaan.
En het is wel goed om regelmatig even te checken van waar staan wij.
Niet om te optimaliseren, dat moet je ook doen...
maar vooral om te kijken van:
Hé, zouden we heel andere dingen moeten doen?
DUO heeft zichzelf ook op een aantal manieren opnieuw uitgevonden...
en dat heeft ze, zoals wij dat deden in de jaren 80, 90, begin jaren 2000...
dan gingen wij bijvoorbeeld fuseren. Je ziet daar een aantal stappen in staan.
Begonnen als onderdeel van het Ministerie van O&W.
Op enig moment informatiseringsbank.
Dat ging over financiering van studerenden.
Denk niet alleen aan studenten...
maar denk ook aan ouders die kinderen hebben die jonger zijn dan 18...
die een tegemoetkoming willen hebben.
Maar denk ook aan leraren, denk aan inburgeraars.
Dat zit er tegenwoordig allemaal bij in.
Het CFI zorgde voor de bekostiging...
de financiering van alle onderwijsinstellingen in Nederland.
Grofweg 30 miljard per jaar gaat daarin om. Best veel.
Op enig moment is de informatiseringsbank...
zelfstandig bestuursorgaan geworden...
en later weer gefuseerd, samen met het CFI...
en nu zijn wij een baten-lastendienst van het onderwijs.
Zo hebben wij onszelf ontwikkeld. Daar komen wij vandaan.
DUO in een paar cijfers.
Die zijn niet helemaal actueel, maar geven grofweg een beeld...
van wat er bij ons omgaat in aantallen.
Het aantal onderwijsvolgers varieert van zo'n 4 miljoen...
Dat zijn dus niet alleen de studerenden voor de studiefinanciering...
maar dat zijn de actueel 600.000, maar daar zitten ook terugbetalers bij...
er zitten onderwijsvolgers bij op het primair onderwijs...
voortgezet onderwijs, MBO.
Het aantal scholen in Nederland is bij elkaar opgeteld bijna 8000.
Dat waren er een aantal jaren geleden wat meer...
maar er hebben wat fusies plaatsgevonden.
Inburgeraars doen we zaken mee, en er zijn wat gerelateerden.
Als je dat bij elkaar optelt...
zie je dat een heel fors deel van de burgers in Nederland...
bij ons op de een of andere manier in de databakken staan.
Aantal applicaties. Applicaties zijn niet de standaardpakketten.
We gebruiken ook nog zo'n 400 standaardpakketten.
Dit zijn echte businesstoepassingen, die we gebruiken in de uitvoering.
Omvang in functiepunten. Dat houden wij dus ook als data bij.
Heel belangrijk om te weten wat je in huis hebt...
dus verzamel daar ook data van.
Daar kun je ook inzichten voor verwerven voor je eigen bedrijfsvoering.
150.000 functiepunten.
Leuk om te vertellen: de belastingdienst heeft er ongeveer drie keer zoveel.
Alleen, de belastingdienst heeft ook 10 keer zoveel budget als wij hebben...
als het gaat om ICT.
Altijd leuk om te vertellen dat ICT 350 man... Dit zijn de kern-ICT'ers.
Als ik kijk naar de bruto...
hoeveel mensen binnen de DUO zich op een of andere manier bezighouden...
met het onderwerp 'I'...
kom je denk ik zo op een derde van het totaal aantal medewerkers bij de DUO.
Het totaal aantal medewerkers bij de DUO varieert ongeveer...
als het gaat om internen zo'n 2000, met externen erbij loopt het zo op tot 2600.
Dat zijn wat getallen.
Hoe we ons ontwikkeld hebben in de tijd. Interessant.
Ik zet ze er gelijk even allemaal op.
Ik denk, als ik naar jullie kijk in de zaal...
dat we allemaal uit het tijdperk zijn waarin we veel dingen met de hand deden.
H2H staat voor 'human to human'. Contact van persoon naar persoon.
Als persoon deed je zaken met studiefinanciering.
Je diende een aanvraag in...
en dan was er een medewerker bij de studiefinanciering...
die de aanvraag afhandelde.
Sterker nog, daar kwam in de eerste jaren geen computer bij te pas.
Lang geleden, volstrekt besloten omgeving...
besloten ook qua data waar het om gaat.
Je dient een aanvraag in bij de organisatie.
Die organisatie beoordeelt, verzamelt daarbij data...
past daarbij wet-en regelgeving toe, slaat een beschikking...
en gaat al dan niet over tot uitbetaling van de financiering.
Op enig moment kwamen toch die computers...
met name in de backoffice-processen in. Gingen over op 'human to machine'.
Niet onze klant als human, want dat bleef nog ouderwets papierwerk...
maar de medewerker die de administratie voerde in de computer.
Dat ging zo verder.
We maken wat grote stappen, 1995. Wat je dan ziet, we hebben inmiddels
een aantal behoorlijke silosystemen gemaakt.
Tegenwoordig noemen we dat legacysystemen...
die allemaal één op één gerelateerd waren...
aan de uitvoering van een regeling...
waarbij ook de organisatie één op één was gerelateerd...
aan de uitvoering van de regeling, alles in één systeem.
En we ontdekten dat bij de verschillende regelingen die we uitvoeren...
hier en daar wel een grote gemene deler in zat.
Denk aan het voeren van een personenadministratie.
Die hebben we eruit gefilterd.
Op dat moment ontstond onze eerste gemeenschappelijke gebruikerapplicatie...
binnen de DUO. Als je het nu even rijksbreed bekijkt, herkennen we dat...
want we kennen een aantal basisregisters in Nederland...
we kennen een aantal voorzieningen Generieke Digitale Infrastructuur.
Daar is eigenlijk ook door de bril van generiek nagedacht.
Nog steeds in een besloten omgeving. We zijn toen ook begonnen te praten.
Applicaties met applicaties die zijn gaan praten. 'Machine to machine'.
Niet alleen binnen de context van ons bedrijf...
maar ook over de grenzen van de context van ons bedrijf heen.
Op dat moment was het voor ons mogelijk...
om de eerste persoonsgegevens uit te wisselen met het GBA.
Dat schoof zo op, werken in een digitale keten, 'machine-machine'.
2010. Wij verzamelen, naast dat wij een aantal financieringen verzorgen,...
verzamelen wij ook gegevens vanuit het onderwijs.
Deels omdat die gebruikt worden om te bepalen...
of iemand recht heeft op financiering...
maar deels om ook weer terug te geven aan de sector onderwijs zelf.
Wij verzamelen alle gegevens rondom het onderwijsaanbod.
We hebben al het voorbeeld genoemd...
dat we dat als open data, daar begint 'ie, te ontsluiten.
Maar we weten ook van elke onderwijsdeelnemer...
aan welke instelling welke studie hij of zij volgt. Ook in de tijd.
Dat begint al bij primair onderwijs, 'lagere school' noemden we dat vroeger...
tot en met universitair niveau.
Daarnaast weten we ook wat voor resultaten daar behaald worden.
Of mensen hun diploma hebben, certificaten hebben...
dat stroomt allemaal bij ons in. Dat is in die tijd ontstaan.
Toen zijn er met meer dan 10.000 instellingen destijds...
nu zijn het er wat minder, dat zag je net...
uitwisselingen op gang gekomen. Toen nog batchgewijs.
Maar om die gegevens binnen te krijgen. Tegenwoordig gaat het gevalsgewijs.
Digitaal netwerk. Je ziet rond 2020 dat wij,...
naast dat we werken in ketens, wij werken dan in een keten...
met een onderwijsinstelling, DUO, studielink.
binnen DUO gaat het soms zelfs naar meerdere loketten toe...
en weer terug naar de instelling.
Je ziet ook dat wij meer en meer met elkaar in netwerken gaan werken...
waarbij ook partijen waarvan je op het eerste gezicht misschien denkt van...
hé, hebben die daar een rol in, daar toch een rol in gaan krijgen.
Dat wordt een interessante periode.
En wij denken dat over een jaar of vijf dat flip point bereikt is...
tussen wat je nog steeds in een besloten omgeving afhandelt...
en wat je open aan elkaar kunt linken en kunt gebruiken.
En dan zie je helemaal rechts staan...
de afkorting die wij bedacht hebben voor 'humanoids to humans'...
en 'humanoids to humanoids'. 'Humanoid' is een robot.
Een robot die er menselijk uitziet. Wij denken dat dat gaat gebeuren.
We weten niet precies wanneer en hoe ver.
We weten wel dat we hier en daar wat voorbeelden zien opkomen.
Berry van der Weijden heeft er eentje...
die hij regelmatig meeneemt als humanoid.
Maar wij denken dat deze echt een rol gaat vervullen, ook in onze organisatie.
Dit is hoe we ons ontwikkeld hebben.
Bij die ontwikkelingen hebben we ook steeds een aantal dingetjes geleerd.
Vaak door schade en schande, kan ik je overigens melden.
Ik haal daar een aantal dingen uit.
In de begintijd hadden we op een gegeven moment...
verschillende regelingen, verschillende applicaties...
en hadden we één medewerker die de vragen aan de telefoon kreeg...
of aan de balie.
Als je dan voor een klant die toevallig gebruikmaakt van meerdere regelingen...
was het wel even lastig van waar moet ik dan in zoeken.
Dus hebben wij toen een schil bedacht...
eigenlijk het ontsluiten van de systemen achter een schil.
Kijkend in de verschillende systemen...
of ook daar de betreffende persoon in voorkwam...
en zijn situatie daarin terugvinden.
Al vrij snel hebben wij ook een manier ontwikkeld...
hoe wij komen tot vertaling van wet- en regelgeving.
Wij voeren wettelijke taken uit.
Op een heel klein percentage na zijn het bijna allemaal wettelijke taken...
onderwijswetgeving, hebben we een manier bedacht...
hoe kunnen we die onderwijswetgeving vertalen...
naar een geautomatiseerd systeem.
Want ik zei al, het begint met een aanvraag.
Vervolgens wat je eigenlijk doet, is...
je haalt even in vaktermen grondslagen erbij.
Je past je wet- en regelgeving toe.
Die combineer je, dat leidt tot een beslissing. Dat leidt tot een beschikking.
Dat leidt al dan niet tot financiële consequenties...
en een stuk communicatie.
We hebben een methodiek ontwikkeld om op een zo goed mogelijke manier...
die wet zo goed mogelijk eenduidig te interpreteren en te vertalen.
Daar staat 'R' voor. Inmiddels zijn we wel veel verder.
Maar dat was toen op dat moment, begin jaren 2000, vrij nieuw.
Wetende overigens dat, pak een willekeurige wetstekst van wetten.nl...
en je gaat kijken of je dat zou kunnen automatiseren.
Een computer moet je nog steeds heel goed vertellen wat hij moet doen.
Dat valt niet mee, hoor, als je naar die teksten kijkt.
Dat is allemaal niet zo heel eenduidig.
Jaap gaat daar straks meer over vertellen...
want daar hebben we een oplossing voor.
Bron-schakelpunt. Schakelpunt is nog wel een aardige.
Het schakelpunt hebben wij destijds in het leven geroepen...
om juist waarbij wij organisatie- overschrijdende koppelingen hadden...
machine-machinekoppelingen...
om heel eenduidig te definiëren wat er aan data is wat over die lijn gaat.
En dan niet alleen de data zelf...
want weet je eigenlijk nog steeds niet wat je hebt.
Maar het komt dus heel duidelijk aan op definitie.
Semantiek. Syntaxis, semantiek. Geef betekenis aan die gegevens.
Op het moment dat je dat heel strak weet te definiëren...
kan een computer daar weer omgang mee vinden.
Dan nog, hè. Het inkomensbegrip.
Daar hebben we, hoeveel varianten van de overheid?
Ik meen nog steeds een stuk of 48. Dus let op, wat wissel je uit.
Het ene inkomensgegeven is het andere inkomensgegeven niet.
Spannende materie.
'Customer journey'. De api heb ik al genoemd. Customer journey mining.
Dat is kijken naar hoe beweegt een klant bij DUO op de digitale portalen.
Volg dat om te kijken van:
Hé, vindt die klant op een effectieve manier zijn antwoord?
Kan hij op een effectieve manier zijn dienst afnemen?
Je zult verbaasd staan kijken,...
ondanks dat je daar heel goed over nagedacht hebt,...
dat je UX, 'user experience experts', ernaar hebt laten kijken.
Onderschat het niet. Je weet pas eigenlijk wat de klant echt doet...
als je letterlijk volgt wat die klant doet. Dat kun je overigens gewoon doen.
Dat levert een enorme stroom data op. Hele interessante data.
Je ontdekt dan pas hoe klanten echt met toepassingen omgaan.
Waarvan je denkt van, hé, dat zou ik nooit bedacht hebben.
Maar ze doen het toch. Dan kom je in de toekomst.
We hebben een chatbot vorig jaar ontwikkeld...
op basis van wat IBM Watsontechnologie.
Die hebben we daadwerkelijk ingezet in ons proces...
in een, wat wij noemen, AB-test.
Een AB-test wil zeggen dat je je klantengroep in twee delen deelt.
De ene routeer je langs je originele oplossing.
Dat was, iemand komt chatten met een medewerker.
En de andere helft routeer je dan langs de chatbot...
en gaat de resultaten met elkaar vergelijken.
Buitengewoon interessant, want die chatbot lijkt makkelijk...
maar je moet een chatbot trainen. Een chatbot is meer dan een computer...
want er zit ook wat zelfredenerend vermogen in.
Maar je moet hem nog steeds heel duidelijk vertellen...
wat hij in welke situatie moet doen...
en je moet hem ook duidelijk vertellen dat, als hij tot een conclusie gekomen is...
in het trainingsproces, dat was niet de goeie conclusie.
Dit is de conclusie die je moet hebben. Dat is bloed, zweet en tranenwerk.
Wij hebben ervoor gekozen om daar vooralsnog even niet op door te zetten...
omdat de hoeveelheid energie die je erin moet stoppen...
en hetgene wat het je oplevert op jouw kanalen, naar je klantcontact...
voor ons de balans nog niet helemaal goed doorsloeg.
Maar ik denk dat dit in tijd zichzelf gaat oplossen.
Heel interessant om te volgen.
En daar komen dus uiteindelijk ook de, dan kom je echt op het analyticsterrein...
het gebruikmaken van deep learning-algoritmen.
Dan weten we eigenlijk al niet meer precies wat die computer doet.
Overigens, by the way, inzet van dat soort algoritmes...
ten aanzien van het bepalen of een klant recht heeft, is uit den boze...
want dat moet je altijd met terugwerkende kracht kunnen uitleggen.
En een antwoord wat tot stand gekomen is op deep learningbasis...
geeft een soort waarschijnlijkheid aan van 99 komma zoveel procent...
maar dat is voor ons binnen de overheid niet afdoende.
Je moet het kunnen uitleggen.
Maar je kunt het wel gebruiken in je klantcontact...
om je vragen beantwoord te krijgen...
of een voorbeeld is misbruik en oneigenlijk gebruik. Fraude, zo je wilt.
In de detectie kun je dit soort mechanismes...
en ook dit soort algoritmes, goed inzetten...
maar ook daarvoor geldt, het is bloed, zweet en tranenwerk. Hard werken.
Datascientisten zijn daar erg druk mee en dat levert je een signaal op...
dat je nog steeds moet interpreteren als organisatie...
want dat rechtstreeks als signaal oppakken en direct daarnaar handelen...
dan komen we op ethische vraagstukken. Hij staat helemaal rechts.
Jaap gaat ons straks meenemen in Look. Hij gaat ook uitleggen wat dat is.
En dan sluit ik hiermee af. Ik weet niet of het jullie opgevallen is...
maar als je op het station rondloopt, op het perron...
dan staan er af en toe, het lijken van die reclameborden...
maar daar projecteert bijvoorbeeld de Open Universiteit perroncolleges op.
Moet je maar eens naar kijken. Dat ziet er zo uit. Allemaal dezelfde kleurtjes.
En die geven eigenlijk, als je een paar minuten hebt omdat je wacht...
kijk er eens naar, die geven college over, in heel eenvoudige bewoordingen:
Wat is dat eigenlijk, Artificial Intelligence.
Met opzet hebben we er neergezet: Morgen is nu.
De jeugd van tegenwoordig leert andere dingen dan wij geleerd hebben.
Wel belangrijk om mee te nemen.
Wij krijgen dit soort mensen zo langzamerhand in onze organisaties.
Wij ook bij ons in de organisatie.
Datascientisten, vaak ook jonge mensen die je aan boord krijgt.
Die werken anders, die denken anders.
Die zijn veel meer vertrouwd met het fenomeen.
Maar dit vond ik een hele leuke manier...
waarop in hele eenvoudige taal wordt uitgelegd hoe dingen zitten.
En kijk naar de klantengroep die bij ons het meest in het oog springt bij de DUO.
Dat zijn studenten. Het is heel frappant...
hoe snel zij geneigd zijn contact op te nemen via de telefoon...
om een antwoord op een vraag te krijgen...
die ze eigenlijk ook zelf wel hadden kunnen vinden...
als zij even wat meer 'tijd genomen hadden voor'...
Alleen, dat doen ze niet meer.
Daar hebben wij als organisatie op te anticiperen.
Datagovernance is vooruitkijken. Datavisie, missiestrategie, Look.
Jaap van den Berg gaat jullie meenemen in het fenomeen van Look.
Dank jullie wel.