Datagedreven werken bij de veiligheidsregio: waar zit de blokkade?

Overheden willen steeds meer doen met data en AI. Niet alleen om beleid te onderbouwen, maar ook om de dienstverlening te verbeteren. Denk aan het voorspellen van risico’s in het sociaal domein, het efficiënter inzetten van middelen in mobiliteit of het sneller kunnen reageren op veiligheidskwesties vanuit politie, brandweer of ambulance. De veiligheidsregio speelt hierin een belangrijke rol.

Toch blijkt datagedreven werken in de praktijk lastig van de grond te komen. Wat zijn de grootste belemmeringen en hoe kun je die als organisatie duurzaam doorbreken?

In dit blog legt Benito van Breugel  - Data & Analytics Consultant uit welke vijf barrières overheden vaak tegenkomen en hoe je ze kunt doorbreken met de juiste datafundamenten, technologie en ondersteuning.

Veel data zit vast in silo’s

Binnen een veiligheidsregio beschikken verschillende afdelingen zoals brandweer, GHOR, crisisbeheersing en risicobeheersing, of bedrijfsvoering– over waardevolle data. Denk aan incidentregistraties, risicoprofielen, bevolkingsgegevens of real-time meldkamerdata. Maar deze data is vaak versnipperd opgeslagen in afzonderlijke systemen, applicaties of zelfs Excel-bestanden. Ook ketenpartners zoals gemeenten, politie en waterschappen beheren eigen databronnen, zonder centrale ontsluiting of standaardisatie.

Het gevolg? Er is geen integraal beeld van risico’s, incidenten of trends. Dit maakt het lastig om met vertrouwen gebruik te maken van Data & AI-toepassingen of om tools zoals Microsoft Copilot effectief in te zetten voor analyses, rapportages of besluitvorming.

Een centrale data-infrastructuur biedt uitkomst. Daarbij zijn integratie, security en governance geen bijzaak, maar een vertrekpunt.

Beleid vraagt om feiten, niet om aannames

Binnen een veiligheidsregio is het nemen van goed onderbouwde beslissingen cruciaal of het nu gaat om risicogericht toezicht, crisisbeheersing of preventiebeleid. De druk om beleid te baseren op feiten in plaats van aannames neemt toe. Stakeholders, bestuurders en burgers verwachten transparantie en verantwoording.

Met behulp van dashboards, rapportages en voorspellende analyses kunnen veiligheidsregio’s steeds beter datagedreven sturen. Denk aan het analyseren van incidentdata, het voorspellen van risico’s op basis van omgevingskenmerken, of het real-time monitoren van een melding.

Datagedreven werken geeft inzicht en waardevolle ondersteuning bij beleidsvorming en operationele keuzes. AI-tools kunnen helpen complexe vraagstukken begrijpelijk te maken. Echter, AI is geen vervanging van de menselijke besluitvorming. Het is een slimme adviseur. Maar de uiteindelijke afweging blijft altijd bij de professional. Zij zijn en blijven eindverantwoordelijk voor de situatie en de oplossing.

Ambitie is er, maar expertise ontbreekt

Hoewel de ambitie om met data en AI aan de slag te gaan groeit, ontbreekt vaak de noodzakelijke kennis om toepassingen verantwoord in te zetten. Data scientists, engineers of functioneel beheerders zijn schaars. Daarbij geldt: AI kan veel, maar zonder inhoudelijke expertise is het lastig te beoordelen of een uitkomst feitelijk klopt, uitlegbaar is en bruikbaar blijft in een publieke context. Zonder voldoende grip op de data en de onderliggende modellen ontstaan risico’s, misvattingen of stilstand. Daarnaast, AI kan niks zonder data. Des te belangrijker is een goed data platform, maar waar begin je?

Privacy, ethiek en regelgeving stellen grenzen aan datagedreven werken

Veiligheidsregio’s verwerken vaak gevoelige informatie en moeten voldoen aan wetgeving zoals de AVG en de BIO. Dat betekent dat algoritmes uitlegbaar moeten zijn en dat ethische afwegingen vooraf worden gemaakt. Niet alles wat technisch mogelijk is, is ook wenselijk in de praktijk. AI kan adviseren en ondersteunen, maar de menselijke maat en professionele expertise blijven leidend. Governance, beveiliging en privacy moeten vanaf het begin goed geregeld zijn. Alleen zo ontstaat verantwoord datagebruik dat bijdraagt aan vertrouwen, effectiviteit en legitimiteit. Integratie, security en governance zijn geen bijzaak, maar een vertrekpunt in deze roadmap.

Samenwerken in de veiligheidsregio vraagt om gedeeld databeheer

Binnen een veiligheidsregio werken verschillende disciplines en ketenpartners samen: brandweer, GHOR, gemeenten, politie, waterschappen en meer. Deze samenwerking is steeds vaker datagedreven , maar effectieve samenwerking vereist meer dan alleen data delen: het vraagt om een gedeelde visie op data governance.

Dat betekent heldere afspraken over wie eigenaar is van welke data, wie toegang krijgt, onder welke voorwaarden, en met welk doel. Zonder deze afspraken ontstaan risico’s rond privacy, beveiliging en betrouwbaarheid. Een gezamenlijke data platform (bijvoorbeeld op Azure) helpt om data veilig en gecontroleerd beschikbaar te stellen, maar alleen als governance, rollen en verantwoordelijkheden vanaf het begin goed zijn ingericht.

Zonder deze basis is veilige, transparante en doelgerichte samenwerking binnen en tussen veiligheidsregio’s nauwelijks houdbaar.

Conclusie

Datagedreven werken vraagt om keuzes. Maar vooral om structuur, eigenaarschap en langdurige inzet. Niet in de vorm van een losse tool of tijdelijke pilot, maar als fundament voor beleid én uitvoering.

Veiligheidsregio’s die serieus werk willen maken van data en AI, hebben baat bij een projectmatige aanpak. Met duidelijke kaders, governance, en partners die begrijpen wat publieke verantwoordelijkheid vraagt. De techniek is zelden het probleem — het gaat om regie, borging en doen wat werkt voor de lange termijn.