Presentatie Amsterdam

30
Op weg naar Amsterdam datapolis Ger Baron en Rutger Rienks Februari 2016

Transcript of Presentatie Amsterdam

Page 1: Presentatie Amsterdam

Op weg naar Amsterdam datapolis

Ger Baron en Rutger Rienks

Februari 2016

Page 8: Presentatie Amsterdam

Data gedreven – Innovatie

Impact van beleid en interventies meten: Data gebruik Internet of Things Nieuwe diensten mogelijk maken

Page 9: Presentatie Amsterdam

Bredere plaatje

Page 10: Presentatie Amsterdam

Kort Cyclisch meten

Page 11: Presentatie Amsterdam

AH & low SES

AH & schools

Health

Page 12: Presentatie Amsterdam
Page 13: Presentatie Amsterdam

1

3

Data O&I Amsterdam

Page 14: Presentatie Amsterdam

Internet of Things

Page 15: Presentatie Amsterdam
Page 16: Presentatie Amsterdam

Nieuwe Diensten

https://youtu.be/Z6M26iqtlDY

Page 17: Presentatie Amsterdam

Scope Data Community

Bewerken, koppelen, ontsluiten en onderbrengen van databestanden in een eigen technische omgeving

Open Data platform bieden (met borging van veiligheid en privacy) Ontwikkelen en beheren van specifieke data gerelateerde

applicaties (zoals Atlas) Leveren van datadiensten (selecties en transformaties, visualisaties

en Analyses) Leveren van data-advies

Page 18: Presentatie Amsterdam

VAKGROEP INNOVATIE

VAKGROEP DATA

VAKGROEP ONDERZOEK

Fixxx 1

Fixxx 2

DataPuntDatatechniek, Ontsluiting, Beheer

DataAdviesTeamJuridisch, Accountmngt, DaMa, Privacy expertise

Onderzoek 1

Onderzoek 2 DataServiceTeamQuick Service en SelectiesVisualisatie en ReportingDatascience & AnalyticsData Collectie

Unit

O n d e r z o e k I n f o r m a t i e e n S t a t i s t i e k

De vakgroep Data

Page 19: Presentatie Amsterdam

DataPunt

DataAdviesTeam

DataServiceTeam

Juridisch & Privacy Accountmanagement Business & Informatieanalyse

DataManagement

Quick Service & Selecties Visualisatie & Reporting Datascience & Analytics

Team Infra

Project Team 1 (DIVA) Project Team 2 (HR/Functiekaart/Arra)

Open data team

Voorbereidingsteam Team Datapunt Apps

FIXX

APPS

Page 20: Presentatie Amsterdam

DataAdviesTeamKenniscentrum opzetten (weten waar welke kennis over data in de stad te vinden is)Adviseren van de business over datagerelateerde vraagstukkenIntake, routering en prioritering van klantvragen voor vakgroep DataDatamanagement adviesImplementatie ondersteuning van nieuwe/gewijzigde datavoorzieningen

DataServiceTeamMaken van datavisualisaties, rapportages en dashboardsLeveren van datasets op basis van selecties, incl. QuickServiceAnalyse van (big)data en het ontwikkelen van risicotaxatie beslissingsondersteunende instrumentenSamen met buitenwereld kennis en competentie ontwikkelen op het gebied van datascience en analytics

DataPuntBewerken, koppelen, ontsluiten en onderbrengen van databestanden, incl Open Data (met borging van veiligheid en privacy)Ontwikkelen en beheren van specifieke API’s, DataPunt applicaties (zoals Atlas en het data-analyse platform) en infrastructuur

Page 21: Presentatie Amsterdam
Page 22: Presentatie Amsterdam

Spare Sheets next

Page 23: Presentatie Amsterdam

DA

Page 25: Presentatie Amsterdam

Het dataservice team levertBusiness Intelligence

Het proces, de technologie en de tools die helpen om1) data in informatie en 2) informatie in kennis en 3) kennis in plannenom te zetten die de organisatie kunnen richten

Technologieën voor het verzamelen, opslaan, analyserenen toegankelijk maken van data om medewerkers beterebeslissingen te laten nemen

De juiste informatie, bij de juiste beslissers op het juiste moment

DST

Page 26: Presentatie Amsterdam

BI kan helpen met het achterhalen welke aanpassingen het beste zijn op basis van IT en datasystemen (vaak beter dan onderbuikgevoel of random raden)

DSTBedrijven moeten zichzelf steeds sneller kunnen aanpassen aan een veranderende omgeving

Page 27: Presentatie Amsterdam

1 toegangspunt naar informatie (Enterprise wide platform)

Fact based decisionmakingHet ondersteunen van rapportages, analyse en besluitvorming

Snelle beantwoording van businessvragenGebruik in alle organisatieonderdelen

Data verzamelen, Data analyse, Situation awareness, Risk analysis, Decision support

Dashboards, Reporting, Ad-Hoc Queries, Modeling, Analyse

DST

Page 28: Presentatie Amsterdam

Klassiek BI1) Welke data?2) Data ophalen (ETL)3) DataWarehouse4) Toegangslaag5) Presentatielaag

Alerts, Reports, Interactive interfaces (zoeken), API’s, Dashboards, Datamarts

DST

Page 29: Presentatie Amsterdam

DataPunt Plateau 1

DataPunt Plateau 2

DataPunt Plateau 3

Projecten

A

B

A

B

C

D

E

A

Projecten

B

C

DE

F

G

DataPunt 1.0DataPunt Plateau 4

A

B

C

DE

F

A

B

C

DE

F

G

I

J G

H

I

JK

LProjecten

Projecten

Ontwikkelpad

DATA.

Page 30: Presentatie Amsterdam

DataPunt 1.0

AB

C

DE

F

G

HI

J

K

L