Auteur
Het is geen geheim dat het leiden van een data en inlichtingenbureau bij een overheidsinstantie een moeilijke taak is.
Deze rol staat onder grote druk, zowel intern (vooral rond beschikbaarheid, kwaliteit en technische gereedheid data ) als extern (vooral compliance). Hoewel het data niet de "eigenaar" van de data is, treedt het meestal op als "bewaarder" en wordt er verwacht dat het de informatiestroom en waardecreatie in de organisatie faciliteert. In feite meten ministers en leiders van overheidsorganisaties het succes van hun data uiteindelijk af aan de mate waarin de juiste informatie op het juiste moment beschikbaar is voor de juiste besluitvormers en belanghebbenden.
Bovendien zit er geen gebruiksaanwijzing bij het werk en is het zeer contextgebonden: wat vaak werkt bij een groot ministerie kan gemakkelijk mislukken bij kleinere regelgevende instanties.
Door ons werk met overheidsorganisaties hebben we echter 10 praktijken geïdentificeerd die succesvolle data en AI in overheidsinstellingen onderscheiden van de rest.
1) Ze passen bij de bredere bedrijfsstrategie
Succesvolle leiders data en intelligentie erkennen dat wat niet kan worden gemeten, ook niet kan worden beheerd. Daarom ontwikkelen ze Data en AI die zijn afgestemd op de overkoepelende doelen van de overheidsinstantie om relevantie te garanderen, redundantie te voorkomen en de impact te maximaliseren. Ze werken nauw samen met strategische planningsteams om manieren te vinden om data te verzamelen over uitdagende KPI's en hun onderliggende drijfveren. Bovendien communiceren ze duidelijk hoe AI resultaten opleveren op belangrijke gebieden zoals dienstverlening aan burgers, overheidsfinanciën en economische ontwikkeling. Tot slot beoordelen ze proactief en regelmatig de impact en afstemming van data op de algehele strategie.
2) Ze gaan verder dan hun neus lang is om hun belanghebbenden te dienen en met hen samen te werken
Effectieve leiders data en intelligence hebben een servicegerichte houding ten opzichte van hun interne en externe stakeholders en behandelen hen als klanten. Ze begrijpen de behoeften en uitdagingen van hun stakeholders en stemmen voortdurend af hoe ze deze samen kunnen aanpakken. Daarnaast introduceren ze selfserviceproducten en -diensten die de toegang tot data en informatie vergemakkelijken en zelfs democratiseren op basis van vooraf gedefinieerde rechten. Ze vragen proactief om feedback om de tevredenheid onder belanghebbenden te meten en het dienstenaanbod te verbeteren.
3) Ze zijn technologischagnostisch maar weloverwogen in hun technologiekeuzes
De beste leiders op data en intelligence begrijpen dat investeren in de verkeerde tools of platforms kan leiden tot kostbare fouten en beperkte schaalbaarheid. Ze voeren eerst een behoefteanalyse en een marktscan uit om technologieën af te stemmen op de doelen en behoeften van de organisatie. Ze betrekken cross-functionele teams bij het technologische selectieproces om bruikbaarheid en compatibiliteit te garanderen. Ze bouwen modulaire en schaalbare architecturen om afhankelijkheidsrisico's te beperken. Tot slot testen ze tools met kleinschalige implementaties voordat ze in de hele organisatie worden uitgerold.
4) Ze geven prioriteit aan het verwerven, verzamelen en beschikbaar stellen data
Topmanagers weten heel goed dat data de brandstof zijn voor Business Intelligence, Machine Learning en Artificial Intelligence. Ze brengen de data in kaart die nodig zijn voor besluitvorming en bedrijfsvoering en streven ernaar deze te verzamelen, hetzij uit primaire systemen en bronnen, eersteklas databases, secundaire data of openbaar beschikbare bronnen. Ze creëren gecentraliseerde data om bestaande datasets beter vindbaar te maken en stellen een duidelijk eigenaarschap en verantwoordelijkheid vast voor elke data .
5) Ze tolereren geen problemen met de data
De beste leiders erkennen dat slechte data het vertrouwen ondermijnt en leidt tot gebrekkige besluitvorming. Daarom stellen ze controles en checks in voor de data . Ze graven diep in de oorzaken van problemen met de data en vinden langetermijnoplossingen. Bovendien ondersteunen ze hun teams bij het implementeren van geautomatiseerde kwaliteitscontroles voor nauwkeurigheid, volledigheid en tijdigheid en definiëren ze zakelijke en technische regels om consistentie, geldigheid en integriteit te beoordelen. Daarnaast zetten ze een speciaal data stewardship-team op om voortdurend de kwaliteitsproblemen aan te pakken.
6) Ze "lossen problemen op" en brengen waardevolle inzichten aan tafel
De beste leiders data en intelligence erkennen dat een goed geformuleerd inzicht het vermogen heeft om besluitvorming tot een vrij eenvoudig proces te maken. Daarom begrijpen ze dat hun rol niet alleen technisch is en investeren ze in het begrijpen en structureren van zakelijke problemen. De beste leiders vinden zelfs proactief creatieve oplossingen door gebruik te maken van data en informatie en delen deze met hun belanghebbenden. Ze presenteren hun oplossingen met krachtige storytelling en leveren blijvende resultaten.
7) Ze bouwen flexibele, multidisciplinaire teams
Succesvolle leiders erkennen dat ze zo sterk zijn als hun zwakste teamleden. Vanwege de complexiteit van data en AI zijn diverse vaardigheden en een responsieve aanpak "must-haves". Daarom werven deze leiders toptalent aan op het gebied van data , techniek, analyse en ontwerp. Ze zorgen voor wendbare werkmodellen om iteratieve ontwikkeling en snellere levering van use cases mogelijk te maken, terwijl ze een leercultuur bevorderen door middel van bijscholing en certificering.
8) Ze denken aan compliance en governance in de ontwerpfase, niet achteraf of als bijproject
Bekroonde leiders begrijpen dat proactief bestuur ervoor zorgt dat regelgeving wordt nageleefd en risico's tot een minimum worden beperkt. Daarom betrekken ze cyberbeveiliging-, privacy- en compliance-teams vroeg bij het projectontwerp en verankeren ze beveiligings- en privacy-by-designprincipes in alle AI . Ze houden ook uitgebreide documentatie bij om ervoor te zorgen dat ze klaar zijn voor audits en maken gebruik van tools voor geautomatiseerde nalevingscontroles op basis van industriële frameworks en lokale overheidsvoorschriften en -normen.
9) Ze halen alleen de juiste partners binnen als en waar dat nodig is
De beste leiders beoordelen eerst of er sprake is van een echt tekort aan capaciteiten of middelen. In feite weten ze dat merknamen alleen, zonder de juiste expertise, weinig zullen doen om kernproblemen op te lossen. Daarom zijn ze selectief in hun partnerkeuzes en nemen ze alleen mensen in dienst die echt iets kunnen doen aan deze specifieke lacunes. Daarnaast zorgen ze voor robuuste mechanismen voor kennisoverdracht en controleren en evalueren ze hun partners voortdurend op basis van hun expertise, culturele fit en prestaties tot nu toe.
10) Ze laten hun prestaties zien aan het C-niveau
Topmanagers weten dat zichtbaarheid bij de leidinggevenden zorgt voor blijvende investeringen en steun van bovenaf. Daarom organiseren ze regelmatig briefings voor leidinggevenden om belangrijke mijlpalen en de ROI te benadrukken. Ze presenteren casestudy's en organiseren demodagen om succesvolle producten onder de aandacht te brengen. Ook delen ze wat heeft gewerkt en wat niet. Tot slot kwantificeren ze de resultaten (bijv. kostenbesparingen, tijdsbesparing) en koppelen ze deze aan strategische doelstellingen.
De rol van data en intelligentieleiders in overheidsinstellingen wordt steeds crucialer voor het algehele succes van ondernemingen. Door deze tien gewoonten aan te nemen, doorbreken data en AI de grenzen van traditioneel bestuur en leveren ze zinvolle, meetbare resultaten voor zowel de overheid als het publiek. De ware maatstaf voor succes ligt niet alleen in de geavanceerdheid van de technologie, maar in het vermogen om echte problemen op te lossen, het vertrouwen van het publiek te vergroten en de weg vrij te maken voor een slimmere, meer wendbare overheid.
