Wachtlijsten verkorten met Data & Analytics

on mei 11, 2017 functioneel, Medewerkersreis, Publiek Domein with 0 comments

 

In het vorige blog spraken we over wachtlijsten verkorten voor burgers of bedrijven in het publieke domein. Daaruit bleek dat Data & Analytics kan helpen om inzichten te geven aan medewerkers en bestuurders die bijdragen aan veranderbereidheid op basis van feiten.

Toename van de werkdruk leidt tot langere wachtlijsten

Werkdruk kan toenemen door interne en/of externe factoren. Externe factoren zijn vergrijzing, nieuwe wetgeving, een toename van mensen die zich in Nederland vestigen en dergelijke. Interne factoren zijn bijvoorbeeld zaken als personeelstekort door krapte op de arbeidsmarkt, niet goed werkende systemen of afhankelijkheden met andere organisaties waar geen invloed op is.

Toename van werkdruk leidt niet tot meer budget. In de praktijk werkt het bij publieke organisaties meestal zo dat eerst de wachtlijst toeneemt. Daarna komen burgers in beweging. Dit wordt door de pers opgepikt. Meestal volgt daarna het toekennen van extra budget als gevolg van de wachtlijst.

 

Dit budget vertaalt zich dan in het werven en aannemen van extra personeel, dat eerst geschoold moet worden door bestaande medewerkers. Hierdoor duurt het nog een tijdje voordat uiteindelijk daadwerkelijk kan worden aangevangen met het wegwerken van de wachtlijsten. Vaak duurt het daardoor wel een half jaar na toekenning van het budget voordat de eerste resultaten zichtbaar worden.

Alternatief: inzet van Data & Analytics voor wachtlijsten verkorten

De vraag is: kan het ook sneller? En op een manier die minder schadelijk is voor het aanzien van een organisatie? Het antwoord is: ja, dat kan. En wel met Data & Analytics. Met Data & Analytics wordt hier op onderstaande manieren aan bijgedragen die hieronder worden uitgewerkt.

1. Meer effectievere aansturing van medewerkers

Hoe oud systemen ook lijken, vaak ligt er veel meer data in vast dan het lijkt. Bijvoorbeeld in logbestanden, die gebruikt worden om het gebruik van systemen te monitoren. Door deze bestanden te koppelen aan andere bronnen kan procesanalyse (Process Mining) worden uitgevoerd. Aan de hand van deze procesanalyse wordt duidelijk hoe er precies wordt gewerkt binnen de organisatie.

Welke zaken blijven lang liggen? Verloopt de routering wel zoals het moet? Welke teams en medewerkers werken effectief? Kunnen anderen daarvan leren? Worden onze procedures wel toegepast? Zijn die procedures wel goed werkbaar?

Op al deze vragen wordt met Data & Analytics antwoord gegeven. Sporen uit het verleden worden gereconstrueerd en daaruit worden patronen gevonden. Deze patronen worden vertaald naar gedrag van medewerkers. Door het gedrag van medewerkers te zien, wordt het ook mogelijk om daar op in te spelen.

2. Beter werkbakbeheer

Als medewerkers zien wat er gebeurt vanuit de ogen van de burger, raken ze meer betrokken bij het vinden van nieuwe wegen. Vaak richten medewerkers zich sterk op de bestaande KPI’s en het volgen van interne procedures. De inzichten uit data analyse kunnen leiden tot nieuwe voorstellen om zaken efficiënter af te handelen. Dit noemen we “beter werkbakbeheer”. Door elke medewerker inzicht te geven in de status van zaken in diens werkbak krijgt hij/zij meer grip op de doorlooptijd van de zaken.

3. Geautomatiseerde suggestie voor actie

Een derde manier om data te gebruiken is door de computer te laten helpen bij het nemen van beslissingen. Deze beslissingen volgen vaak uit wet- en regelgeving en zijn dus normatief. Op basis van bepaalde uitgangspunten, wordt een bepaalde beslissing genomen.

Een voorbeeld. Het besluit tot het invorderen van de rijbevoegdheid wordt genomen op basis van juridische of medische gronden die volgen uit de wet. Het geconstateerde alcoholpromillage, het aantal recidive handelingen en dergelijke bepalen dan het eindbesluit. De computer kan deze regels overnemen en kan dus een berekende uitkomst opleveren. Deze uitkomst kan door een mens worden getoetst.

4. Volledig automatisch protocolleren

Een laatste manier is dat de computer geautomatiseerd beslissingen neemt. De computer toetst de kwaliteit en de consistentie van de basisgegevens, brengt de informatie samen en komt tot een vervolgactie. Zaken die rond grenswaarden zitten of die onbetrouwbare basisgegevens kennen, worden automatisch op een lijst gezet van handmatig te controleren zaken.

Wat levert het op?

Data & Analytics betrekken in de operationele besturing levert veel op. De voornaamste randvoorwaarde is dat gegevens juist, volledig en tijdig worden opgeslagen in bestaande systemen. Eigenlijk de huidige operatie goed doen dus. Daar moet veel aandacht op worden gericht.

Het voordeel van deze tijd is dat het heel goed mogelijk is om een nieuwe component aan een bestaand systeem toe te voegen die de analyse of automatische protocollering voor haar rekening neemt. Dit vergt vaak een veel kleinere ICT-investering dan de complete vervanging van een systeem en kent daardoor al snel een (zeer) positieve business case.

De voordelen zitten vooral in snellere en meer consistente besluitvorming. Burgers hoeven minder lang te wachten. Bovendien richten medewerkers zich op die zaken die ook daadwerkelijk hun aandacht vergen.

Meer weten over wachtlijsten verkorten? Decisive Facts helpt u graag verder

Wilt u weten hoe u uw wachtlijst kan verkorten met een gelijkblijvende bezetting? Bel ons dan of stuur een mail. We nemen dan snel contact met u op om vrijblijvend over uw vraagstuk te praten.

http://www.decisivefacts.nl/datakrakers/

 

Add comment

CAPTCHA * Time limit is exhausted. Please reload CAPTCHA.

Deze website gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.

Decisive Facts
Right Menu Icon