Hier komt een verhaal over willem
Hier komt een verhaal over Andre
Hier komt een verhaal over Ron
Hier komt een verhaal over Sandra
Hier iets over Robert
Hier iets over Akshay
card
Your content goes here. Edit or remove this text inline or in the module Content settings. You can also style every aspect of this content in the module Design settings and even apply custom CSS to this text in the module Advanced settings.
Je titel komt hier
Your content goes here. Edit or remove this text inline or in the module Content settings. You can also style every aspect of this content in the module Design settings and even apply custom CSS to this text in the module Advanced settings.
Je titel komt hier
Your content goes here. Edit or remove this text inline or in the module Content settings. You can also style every aspect of this content in the module Design settings and even apply custom CSS to this text in the module Advanced settings.
ROBERT BORKES
Vitaal Digitaal Leiderschap Trainer
ERVARING:
- Datastrategie
- Datagovernance
- Datamanagement
WERKGEBIED:
Bedrijfsconsultancy • Leiderschapsontwikkeling • Management-consultancy • Strategische planning
WILLEM SOSEF
Projectmanager a.i. Assetinformatievoorziening
ERVARING:
- Project- en Programma-manager
- Informatie adviseur
- Adviseur (datagedreven) bedrijfsvoering
WERKGEBIED:
Bedrijfsconsultancy • Government • Management-consultancy • Asset Informatievoorziening
ANDRÉ BOTMAN
Information Technology, Geographic Information Systems (GIS) en Change Management expert
ERVARING:
- Projectleider Geo
- Geo kwartiermaker
- Informatiespecialist
WERKGEBIED:
Change management en Information Technology
AKSHAY RAMKISOENSING
Data-driven Strategy Consultant
ERVARING:
- Data-driven Strategy Consultant
- Data Scientist
- Risk Manager
WERKGEBIED:
Strategy en IT-consultancy, Business Analytics, Data- en Informatiemanagement, Data Science
RON GEVERS
Datagedreven Procesadviseur en KPI-specialist
ERVARING:
- Sr. Performance Consultant
- Continious improvement specialist
- Business Analyst
WERKGEBIED:
Continious improvement, data, datavolwassenheid, Meetsysteemanalyse, Lean SixSigma, KSF, KPI, PI
SANDRA VAN DAM
Functioneel applicatiebeheerder
ERVARING:
-
Functioneel applicatiebeheer met specialisatie in UX, design en gebruikersadoptie
-
CRM-beheer, API-implementaties en webontwikkeling
-
communicatiewetenschap, gericht op digitale transformatie en procesoptimalisatie
WERKGEBIED:
Optimaliseren van applicaties binnen digitale omgevingen, verbeteren van digitale processen en samenwerking tussen IT en business.
ROBERT BORKES
Vitaal Digitaal Leiderschap Trainer
ERVARING:
- Datastrategie
- Datagovernance
- Datamanagement
WERKGEBIED:
Bedrijfsconsultancy • Leiderschapsontwikkeling • Management-consultancy • Strategische planning
WILLEM SOSEF
Projectmanager a.i. Assetinformatievoorziening
ERVARING:
- Project- en Programma-manager
- Informatie adviseur
- Adviseur (datagedreven) bedrijfsvoering
WERKGEBIED:
Bedrijfsconsultancy • Government • Management-consultancy • Asset Informatievoorziening
ANDRÉ BOTMAN
Information Technology, Geographic Information Systems (GIS) en Change Management expert
ERVARING:
- Projectleider Geo
- Geo kwartiermaker
- Informatiespecialist
WERKGEBIED:
Change management en Information Technology
AKSHAY RAMKISOENSING
Data-driven Strategy Consultant
ERVARING:
- Data-driven Strategy Consultant
- Data Scientist
- Risk Manager
WERKGEBIED:
Strategy en IT-consultancy, Business Analytics, Data- en Informatiemanagement, Data Science
RON GEVERS
Datagedreven Procesadviseur en KPI-specialist
ERVARING:
- Sr. Performance Consultant
- Continious improvement specialist
- Business Analyst
WERKGEBIED:
Continious improvement, data, datavolwassenheid, Meetsysteemanalyse, Lean SixSigma, KSF, KPI, PI
SANDRA VAN DAM
Functioneel applicatiebeheerder
ERVARING:
-
Functioneel applicatiebeheer met specialisatie in UX, design en gebruikersadoptie
-
CRM-beheer, API-implementaties en webontwikkeling
-
communicatiewetenschap, gericht op digitale transformatie en procesoptimalisatie
WERKGEBIED:
Optimaliseren van applicaties binnen digitale omgevingen, verbeteren van digitale processen en samenwerking tussen IT en business.
Stap 1
kgdlkgdlkgdlkgdlkgdlkg
Een effectieve datastrategie begint bij een gestructureerde data-architectuur. Deze bepaalt hoe databronnen, systemen en processen logisch met elkaar verbonden zijn. Zonder duidelijke structuur is het vrijwel onmogelijk om data betrouwbaar te ontsluiten, combineren of analyseren. Vaak wordt duidelijk dat veel data technisch aanwezig is, maar niet goed gekoppeld of bruikbaar is voor beleidsdoelen
DATAGOVERNANCE
DATA ARCHITECTUUR
DATAMANAGEMENT
DATABRONNEN
DATA UITWISSELBAARHEID
In 5 stappen wordt u met onze datastrategie meester over uw datakwaliteit!
Het ontbreken van kennis over datastrategie is een veelvoorkomend obstakel voor organisaties die streven naar datagestuurd werken. Dit gebrek aan kennis kan leiden tot inefficiënt gebruik van data, waardoor kansen onbenut blijven en investeringen in data-analyse niet het gewenste rendement opleveren. Een doeltreffende datastrategie vereist een duidelijke visie op hoe data bijdraagt aan de bedrijfsdoelstellingen, evenals een goed begrip van de benodigde processen, technologieën en vaardigheden.
DATA ARCHITECTUUR
Leg een solide fundament voor datagebruik.
Een effectieve datastrategie begint bij een gestructureerde data-architectuur. Deze bepaalt hoe databronnen, systemen en processen logisch met elkaar verbonden zijn. Zonder duidelijke structuur is het vrijwel onmogelijk om data betrouwbaar te ontsluiten, combineren of analyseren. In het Utrechtse voorbeeld wordt duidelijk dat veel data technisch aanwezig is, maar niet goed gekoppeld of bruikbaar is voor beleidsdoelen
DATABRONNEN
Zorg voor volledigheid en relevantie van de gegevens.
Het succes van data-gedreven beleid hangt af van de kwaliteit van de onderliggende databronnen. Zijn de velden die nodig zijn voor sturing wel gevuld? Zo niet, dan ontbreekt de basis om beleidsindicatoren zoals de 3-30-300-regel effectief te monitoren. Gerichte verrijking van databronnen (bijvoorbeeld via veldwerk of algoritmes) is noodzakelijk om blinde vlekken te voorkomen.
DATAMANAGEMENT
Richt rollen, processen en kwaliteitsborging in.
Zonder goed georganiseerd datamanagement blijven verbeteracties ad hoc. Rapportages die wij maken benadrukken het belang van business rules en AI om datakwaliteit systematisch te bewaken. Daarmee worden fouten, zoals onlogische leeftijd-hoogtecombinaties of foutieve soortnamen, zichtbaar en corrigeerbaar. Door datamanagement structureel te beleggen, ontstaat een continu verbeterproces.
DATA GOVERNANCE
Organiseer eigenaarschap en verantwoordelijkheid.
Heldere governance bepaalt wie verantwoordelijk is voor welke data, en met welk mandaat. Zonder regie blijven datasets versnipperd, onvolledig of niet afgestemd op beleidsbehoeften. Governance zorgt ook voor juridische en ethische borging — een randvoorwaarde voor betrouwbare en uitlegbare beleidsinformatie.
DATA UITWISSELBAARHEID
Zorg voor integratie en samenwerking.
Tot slot moet data over afdelingen heen uitwisselbaar zijn. Concreet betekent dit bijvoorbeeld het koppelen van beheerdata met beleidsinformatie, participatiedata of omgevingsdata. Zonder goede uitwisselbaarheid (via API’s of datastandaarden) blijft data in silo’s en wordt sturing gefragmenteerd en inefficiënt.
DATA ARCHITECTUUR
Leg een solide fundament voor datagebruik.
Een effectieve datastrategie begint bij een gestructureerde data-architectuur. Deze bepaalt hoe databronnen, systemen en processen logisch met elkaar verbonden zijn. Zonder duidelijke structuur is het vrijwel onmogelijk om data betrouwbaar te ontsluiten, combineren of analyseren. In het Utrechtse voorbeeld wordt duidelijk dat veel data technisch aanwezig is, maar niet goed gekoppeld of bruikbaar is voor beleidsdoelen
DATABRONNEN
Zorg voor volledigheid en relevantie van de gegevens.
Het succes van data-gedreven beleid hangt af van de kwaliteit van de onderliggende databronnen. Zijn de velden die nodig zijn voor sturing wel gevuld? Zo niet, dan ontbreekt de basis om beleidsindicatoren zoals de 3-30-300-regel effectief te monitoren. Gerichte verrijking van databronnen (bijvoorbeeld via veldwerk of algoritmes) is noodzakelijk om blinde vlekken te voorkomen.
DATAMANAGEMENT
Richt rollen, processen en kwaliteitsborging in.
Zonder goed georganiseerd datamanagement blijven verbeteracties ad hoc. Rapportages die wij maken benadrukken het belang van business rules en AI om datakwaliteit systematisch te bewaken. Daarmee worden fouten, zoals onlogische leeftijd-hoogtecombinaties of foutieve soortnamen, zichtbaar en corrigeerbaar. Door datamanagement structureel te beleggen, ontstaat een continu verbeterproces.
DATA GOVERNANCE
Organiseer eigenaarschap en verantwoordelijkheid.
Heldere governance bepaalt wie verantwoordelijk is voor welke data, en met welk mandaat. Zonder regie blijven datasets versnipperd, onvolledig of niet afgestemd op beleidsbehoeften. Governance zorgt ook voor juridische en ethische borging — een randvoorwaarde voor betrouwbare en uitlegbare beleidsinformatie.
DATA UITWISSELBAARHEID
Zorg voor integratie en samenwerking.
Tot slot moet data over afdelingen heen uitwisselbaar zijn. Concreet betekent dit bijvoorbeeld het koppelen van beheerdata met beleidsinformatie, participatiedata of omgevingsdata. Zonder goede uitwisselbaarheid (via API’s of datastandaarden) blijft data in silo’s en wordt sturing gefragmenteerd en inefficiënt.
Leg een solide fundament voor datagebruik.
Een effectieve datastrategie begint bij een gestructureerde data-architectuur. Deze bepaalt hoe databronnen, systemen en processen logisch met elkaar verbonden zijn. Zonder duidelijke structuur is het vrijwel onmogelijk om data betrouwbaar te ontsluiten, combineren of analyseren. Vaak wordt duidelijk dat veel data technisch aanwezig is, maar niet goed gekoppeld of bruikbaar is voor beleidsdoelen
Zorg voor volledigheid en relevantie van de gegevens.
Het succes van data-gedreven beleid hangt af van de kwaliteit van de onderliggende databronnen. Zijn de velden die nodig zijn voor sturing — zoals boomhoogte, groeifase of beschermingsstatus — wel gevuld? Zo niet, dan ontbreekt de basis om beleidsindicatoren zoals de 3-30-300-regel effectief te monitoren. Gerichte verrijking van databronnen (bijvoorbeeld via veldwerk of algoritmes) is noodzakelijk om blinde vlekken te voorkomen
Richt rollen, processen en kwaliteitsborging in.
Zonder goed georganiseerd datamanagement blijven verbeteracties ad hoc. Rapportages benadrukken het belang van business rules en AI om datakwaliteit systematisch te bewaken. Daarmee worden fouten, zoals onlogische leeftijd-hoogtecombinaties of foutieve soortnamen, zichtbaar en corrigeerbaar. Door datamanagement structureel te beleggen, ontstaat een continu verbeterproces
Organiseer eigenaarschap en verantwoordelijkheid.
Heldere governance bepaalt wie verantwoordelijk is voor welke data, en met welk mandaat. Zonder regie blijven datasets versnipperd, onvolledig of niet afgestemd op beleidsbehoeften. Governance zorgt ook voor juridische en ethische borging — een randvoorwaarde voor betrouwbare en uitlegbare beleidsinformatie.
Zorg voor integratie en samenwerking.
Tot slot moet data over afdelingen heen uitwisselbaar zijn. In het bomenbeleid betekent dit bijvoorbeeld het koppelen van beheerdata met beleidsinformatie, participatiedata of omgevingsdata. Zonder goede uitwisselbaarheid (via API’s of datastandaarden) blijft data in silo’s en wordt sturing gefragmenteerd en inefficiënt.
