Wat maakt uw werk aantrekkelijk?
“De wereld is permanent aan verandering onderhevig. Wat vandaag gemeengoed is, is morgen weer anders. Ik voel me goed als er niet te veel gestructureerd is, in een omgeving waar nog veel ontdekt en ontwikkeld moet worden en waar ik de vrijheid heb om structuren aan te brengen. Bij de marechaussee komen zoveel maatschappelijke problemen terecht, er valt altijd wel wat op te lossen.”
Als ETL-specialist (Extract, Transform and Load) bij Defensie, brengt Willem Gooijaers datasystemen met elkaar in lijn. Een voorbeeld van ETL is: de verschillende schrijfwijzen van een naam terugbrengen tot een enkele, zodat er meer eenduidige waarden uit data te halen valt. Gooijaers wint met name informatie uit vrije teksten. Zo kun je telefoonnummers, namen of plaatsen uit een krantenartikel halen, bijvoorbeeld. Die data komen beschikbaar voor analyse. De Koninklijke Marechaussee gebruikt de informatie voor handhaving en opsporing, met name gericht op vreemdelingentoezicht. |
Welke kansrijke ontwikkeling wordt in uw vakgebied nog te veel over het hoofd gezien?
“Met data-analyse en datasciencetechnieken worstel je je door enorme hoeveelheden data heen in de hoop dat je tot een inzicht komt. Dat inzicht vormt een vertrekpunt voor verder onderzoek. Hoe het nu vooral werkt, is dat organisaties worden getriggerd door iets waar ze tegenaan lopen. Dat willen ze vervolgens uitzoeken. Kortom, organisaties zoeken in data naar informatie die de aandacht trekt, terwijl data-analyse nieuw inzicht biedt door grote hoeveelheden data tegen elkaar aan te leggen. Dat is een andere manier van werken en een organisatie zoals de onze is daar nog onvoldoende op ingericht.”
‘Je moet bij de rechter met droge ogen kunnen uitleggen hoe je hebt gehandeld’
“Een ander punt is dat er ontzettend veel data beschikbaar zijn uit digitale gegevensdragers, processen-verbaal of de gemeentelijke basisadministratie, maar we kunnen daarvan onvoldoende met elkaar in samenhang brengen. Laten we daar slimmer en ruimhartiger mee omgaan, zodat we beter zicht krijgen op criminaliteit. Natuurlijk met oog voor de privacywetgeving. We willen bijvoorbeeld graag weten wat het inkomen is van mensen met criminele antecedenten van mensensmokkel of hoeveel mensen staan ingeschreven op een bepaald adres. Dat soort informatie blijft verborgen voor instanties zoals de onze. Het individu wil zo min mogelijk data prijsgeven, maar vanuit de opsporing willen we meer kunnen doorpakken.”
Welke bedreiging krijgt onvoldoende aandacht?
“Het is onduidelijk waar nu precies de grenzen van het toelaatbare liggen waar het gaat om de privacy. We houden onszelf wel vaak een spiegel voor: dit kan niet en dat mag niet. Met enige creativiteit is er misschien wel meer mogelijk. Er is op dit gebied onvoldoende jurisprudentie. Dit zijn nieuwe vraagstukken, dus daarom wil ik veel meer in overleg met het OM doen. Immers, je moet bij de rechter met droge ogen kunnen uitleggen hoe je hebt gehandeld. Vanaf het invoeren in het systeem en alle verwerkingen die hebben plaatsgevonden, tot en met het produceren van een uitkomst.”
Stel u zit aan het knoppenpaneel, welke verandering voert u door om een grote stap te kunnen zetten?
“Om te beginnen, hebben we gebrek aan specialisten. Ik wil 3 competenties bij elkaar brengen: de politieman die met zijn kennis van de straat precies weet wat er nodig is, de analist die weet hoe algoritmes een bijdrage kunnen leveren om de politieman op straat van goede informatie te voorzien, en de slimme IT-jongen die snel data in een database kan plaatsen en beschikbaar stelt voor de analist. Als de IT’er de informatie dan ook weer kan omwerken zodat het geschikt is voor de eindgebruiker, dan heb je volgens mij precies wat je in deze tijd nodig hebt. Ieder heeft zijn eigen specialisatie, maar op de scheidingsvlakken is er wat overlap nodig.”
‘Als iemand 9 keer een nieuw paspoort heeft aangevraagd, dan is dat toch wel een signaal’
“Dus iemand uit de politiepraktijk die enigszins abstract kan denken en die affiniteit heeft met Excel. Een analist die ook wat kennis van IT heeft. De politieprofessional moet ten slotte de gegenereerde informatie kunnen ombouwen naar een activiteit. Als ik aan uitgelezen telefoondata zie dat er een Nederlandse simkaart zit in een mobiel van iemand die Nederland is ingereisd, dan verwacht ik dat de politieprofessionals bedenken dat deze persoon eerder in Nederland was of is geholpen vanuit Nederland. Dat omdenken naar bruikbaarheid en activiteit, zie ik nog te weinig gebeuren. Dat is een lastige stap, ik hoor nog vaak: ‘ik kan niks met deze informatie’. Met informatiegestuurd werken moet je de aangereikte informatie zo kunnen interpreteren, dat je er activiteiten bij bedenkt. Daarvoor is creativiteit nodig.”
“We moeten ook over afdelingen heen kijken. Ik zou één enkele overheid willen inrichten, die beschikt over alle gegevens. Belasting, GBA, UWV. That’s it. Dat maakt het verbinden van data gemakkelijker. Mochten we op basis daarvan tot inzicht komen, dan kunnen we een afweging maken of het allemaal wel proportioneel is. Als iemand 9 keer een nieuw paspoort heeft aangevraagd, dan is dat toch wel een signaal. Nu komen we niet bij dat soort gegevens en zonder bronnen kom je ook niet tot inzicht. Dit idee van één overheid die de data beschikbaar heeft voor de verschillende organisaties ligt gevoelig, want de overheid krijgt dan wel erg veel controle. Wij burgers moeten niet te snel in de weerstand schieten. Immers, we delen van alles op Facebook. De rechtvaardiging van mijn voorstel is om alleen de rotte appels eruit te halen. Het bigbrother-effect is eigenlijk meer een filosofische discussie.”
Welke belangrijke les heeft u door uw werk geleerd?
“Ik zit in een wereld die permanent aan vernieuwing en verandering onderhevig is. Veranderen is heel lastig. Technisch lukt het vaak wel, maar mensen moeten mee veranderen. Het draait vooral om draagvlak creëren. Je moet doorgaan, ook al denk je dat het niet gaat lukken. Op momenten moet je tegen de stroom in durven gaan. Ik ontdekte dat er best veel mogelijk is. Ook in grote organisaties krijg je wel wat voor elkaar. Het inrichten van data-analyse bijvoorbeeld, daar wordt binnen onze organisatie best sceptisch tegenaan gekeken. Maar doordat we mensen meenemen in onze kijk en voorbeelden laten zien van welke resultaten dit kan opleveren, raken de collega’s enthousiast. En als je dan ook laat zien op welke wijze de resultaten kunnen bijdragen aan de operaties, bijvoorbeeld voor de man op straat, dan worden professionals enthousiast en gaan meedenken.” <<