Nederlandse ETL.
Op je eigen
infrastructuur.
De vanzelfsprekendheid waarmee Amerikaanse dataplatformen werden gekozen is weg. GRIP is een Nederlandse ETL-tool die on-premise draait, maar net zo goed in de cloud kan. Die keuze ligt bij jouw organisatie, niet bij de leverancier. En omdat het al bij andere overheden draait, begin je niet bij nul.
Technologie × Mens = Resultaat
Van informatievraag naar verbetering
Onze route, in elke opdracht dezelfde.
- Informatievraag
- Indicator
- Norm
- Databronnen
- Stuurinformatie
- Verbeteractie
Herken je dit in jouw organisatie?
Gemeenten, provincies en waterschappen lopen tegen dezelfde dingen aan. Niet omdat er te weinig gegevens zijn, maar omdat samenhang en regie ontbreken.
Gegevens zitten overal, inzicht nergens
Zaaksysteem, vakapplicaties, financiën en basisregistraties staan los van elkaar. Een vraag die twee bronnen raakt, kost dagen en gaat langs drie mensen.
Elke afdeling rekent anders
Doorlooptijd, caseload, bezetting: iedere afdeling heeft een eigen definitie. In het directieoverleg gaat het gesprek over wiens cijfer klopt in plaats van over het besluit.
Verantwoorden kost meer tijd dan sturen
Handmatige exports, Excel-werk en overzichten die iemand elk kwartaal opnieuw in elkaar zet. Werk dat niemand ziet en dat verouderd is zodra het klaar is.
Het dataplatform staat buiten je eigen omgeving
De tooling die je gegevens leest, verwerkt ze buiten de eigen infrastructuur en vaak buiten de EU. Dat maakt de AVG-afweging elke keer opnieuw een discussie in plaats van een gegeven.
Je informatievoorziening hangt aan één partij
De kennis, de logica en de toegang zitten bij een leverancier of bij één specialist. Vertrekt die, dan vertrekt je inzicht mee.
De informatievragen stapelen zich op
De backlog groeit sneller dan hij wordt weggewerkt, en een deel van de vragen blijft staan omdat een fundament ontbreekt.
Het probleem is bijna nooit dat er te weinig gegevens zijn. Het probleem is dat samenhang en regie ontbreken.
Je gegevens blijven waar ze horen
Digitale soevereiniteit staat op de agenda en de AVG-afweging rond verwerking buiten de eigen omgeving wordt scherper beoordeeld dan een paar jaar geleden. Voor een overheidsorganisatie is dat geen detail maar een randvoorwaarde. Daar past GRIP in.
On-premise, of je eigen cloud
GRIP draait on-premise, in je eigen cloudomgeving, of op een Windows-machine met een databaseverbinding naar de bronnen. Jullie kiezen.
- gegevens hoeven de eigen omgeving niet te verlaten
- geen verwerking buiten de EU, dus geen doorgiftevraagstuk
- leest mee met een read-only account per bronsysteem
- werkt op Oracle, SQL Server en PostgreSQL
- Nederlandse leverancier, Nederlandse ondersteuning
Geen black box, en geen lock-in
GRIP genereert SQL. Dat is geen technisch detail: het bepaalt of je organisatie er zelf bij kan.
- alles wat er gebeurt is leesbare SQL, geen dichte tooling
- versiebeheer en logging op elke stap
- volledige inzage in definities en berekeningen
- toegang tot ruwe, verrijkte en rapportageklare gegevens
- kennisoverdracht, zodat jullie zelf regie kunnen voeren
GRIP draait onder meer bij het RIVM en bij gemeente Westerkwartier. In beide gevallen binnen de eigen omgeving van de organisatie.
Eerst weten of je gegevens kloppen
Bij een overheidsorganisatie is dit vaker de eerste vraag dan bij een bedrijf, en terecht: je verantwoordt je aan een gemeenteraad, aan het Rijk en aan inwoners. Daarom behandelen we datakwaliteit niet als voorwerk maar als een eigen traject, met een eigen meting en een eigen eigenaar.
Business rules in eigen beheer
Per kritiek gegeven een regel met een streefwaarde, een drempelwaarde en een eigenaar, in een overzicht dat de vakafdeling zelf beheert. Daaruit genereert GRIP de hele meting. Een regel erbij is dus geen wijzigingsverzoek, en de kwaliteitsdimensies van het NORA-raamwerk leggen we per regel vast.
Een werklijst, geen percentage
De meting draait elke nacht en levert niet een cijfer op maar de records die niet kloppen: welke dossiers, welk team, welke periode. Per peildatum vastgelegd, zodat je een verbetering kunt aantonen in plaats van beweren.
Beleidsregels als tabel, niet als code
Naast het meten van kwaliteit zit er in GRIP een beslisregelmachine. Voor een organisatie die de hele dag regels toepast op inwoners of objecten is dat een andere manier van werken dan een script dat niemand kan nalezen. Je legt de regel vast als tabel en die wordt toegepast op je hele bestand. Elke rij is één geval; een streep betekent dat die voorwaarde niet uitmaakt.
Kwijtschelding gemeentebelasting
| Inkomen onder de bijstandsnorm | Vermogen boven de grens | Uitkomstwat er wordt teruggeschreven | |
|---|---|---|---|
| Geval 1 | Ja | Ja | Afwijzen |
| Geval 2 | Ja | Nee | Toekennen |
| Geval 3 | Nee | — | Afwijzen |
Twee voorwaarden zijn vier mogelijke combinaties. De tool rekent na of je ze alle vier hebt afgedekt.
De regel wordt nagerekend
Twee voorwaarden geven vier combinaties, drie voorwaarden acht. De tool controleert of je ze allemaal hebt afgedekt, zodat een gat in de regel opvalt vóórdat een uitzonderingsgeval het vindt.
Leesbaar voor wie erover gaat
Een beslistabel is geen code en geen model: wie de regel moet verantwoorden kan hem zelf nakijken. Dat weegt zwaarder nu geautomatiseerde besluiten uitlegbaar moeten zijn en in het Algoritmeregister terechtkomen.
Draait op je eigen database
De regel wordt niet op een export toegepast maar op de bron: het leest de records, past de tabel toe en schrijft de uitkomst terug. Ook genest, en net als de rest on-premise of in je eigen cloud.
Waar dit past
- Kwijtschelding belastingen
- Wmo-indicatie
- Minimaregelingen
- Leerlingenvervoer
- Subsidietoetsing
- Risicogericht toezicht
- Belastingcategorie
- Urgentiebepaling
De vragen waar het bij jullie over gaat
Wij beginnen niet bij een applicatie, maar bij het proces en het besluit dat genomen moet worden. Per bestuurslaag ziet dat er anders uit.
Gemeenten
- Sociaal domein
- Wmo en Jeugd
- Participatie
- Zaakgericht werken
- Dienstverlening
- Vergunningen en handhaving
- Openbare ruimte
- Belastingen en WOZ
Provincies
- Mobiliteit en OV
- Natuur en landschap
- Omgevingsbeleid
- Vergunningen en toezicht
- Subsidies
- Regionale economie
- Openbaarheid
Waterschappen
- Watersysteem
- Waterkeringen
- Zuiveringsbeheer
- Waterkwaliteit
- Gemalen en telemetrie
- Assetmanagement
- Onderhoud
- Belastingheffing
Bedrijfsvoering
- Financiën
- Begroting en prognose
- Facturen
- Verplichtingen
- Inkoop en contracten
- HR en formatie
- Verzuim
- Inhuur
Verantwoording
- Kwartaalrapportage
- Jaarstukken
- Landelijke aanleveringen
- Indicatoren
- Normen
- Afwijkingen
- Audittrail
Bestuur en directie
- Bestuursopdrachten
- Programma's
- Risico's
- Capaciteit
- Doorlooptijden
- Wachtlijsten
- Maatschappelijk effect
Wat we bij de eerste organisatie bouwden, gaat mee naar de volgende
Hier zit de kern van ons voorstel. Overheden lijken sterk op elkaar: dezelfde bronsystemen, dezelfde processen, dezelfde verantwoordingsstromen. Wat we bij gemeente Westerkwartier hebben gebouwd is daarmee geen eenmalig maatwerk, maar een model dat je bij een volgende gemeente voor een groot deel hergebruikt.
Het model staat al
Bij gemeente Westerkwartier staat een GGM-ready datamodel dat dagelijks wordt ververst, met het sociaal domein en de bijbehorende integraties erin. Dat is geen presentatie maar een draaiende omgeving.
Dagelijks ververstBij jullie is het inrichten
De bronnen aansluiten, de definities naast jullie werkelijkheid leggen en waar nodig aanvullen. Dat scheelt fors in doorlooptijd en kosten, en het gesprek gaat vanaf dag één over de inhoud in plaats van over techniek.
Weken, geen jarenEn het wordt sterker per organisatie
Elke implementatie voegt definities en koppelingen toe aan het model. De organisatie die erna komt begint dus verder dan jullie, en jullie profiteren van wat daar wordt toegevoegd.
Groeit meeWat er bij jullie komt te staan
In de praktijk is dat Power BI, waar je vermoedelijk al licenties voor hebt, en de rapporten die erop draaien.
- geen dataplatform om aan te schaffen en in te richten
- geen capaciteit die maandelijks meeloopt voordat er antwoord is
- geen dataspecialist die je eerst moet aannemen
- geen eigen beheerlast op koppelingen en modellen
Wat wij inrichten en beheren
De zware laag: koppelingen, datamodellen, definities, monitoring en beheer. In jullie omgeving, niet in de onze.
- bronnen aansluiten en meeverhuizen bij een upgrade
- opschalen naar een volgend domein zonder nieuw project
- logging en versiebeheer op elke stap
- afspraken over inzage, export en overdracht op papier
Wat er bij gemeente Westerkwartier daadwerkelijk is aangesloten
Niet een belofte over "alle bronnen", maar de lijst zoals die er nu staat: zeventien systemen, ontsloten via vier koppeltechnieken. De techniek volgt uit wat de bron toelaat — een vakapplicatie met een eigen database sluit je anders aan dan een klimaatsensor in een gebouw. Een bron hoeft dus niet eerst geschikt gemaakt te worden.
Database naar database (ODBC)
Rechtstreeks meelezen op de database van de vakapplicatie, met een read-only account. Het grootste deel van de bronnen loopt zo: negen van de zeventien.
- Burgerzaken
- Sociaal domein
- Basisregistratie Adressen en Gebouwen (BAG)
- Meldingen openbare ruimte
- Financiële applicatie
- WOZ
- Afvalapplicatie
- Milieustraat
- Telefooncentrale
API-koppeling (JSON)
Systemen die hun gegevens via een webservice aanbieden. GRIP haalt het JSON-bericht op, legt het plat en modelleert het door tot rapportageklare tabellen.
- Ritregistratie voertuigen
- Helpdesksysteem
- Personeelssysteem
Bestandslevering (CSV)
Bronnen die periodiek een export leveren in plaats van een verbinding. Ingelezen en per peildatum vastgelegd, zodat er een reeks van ontstaat in plaats van een losse momentopname.
- Wifi-punten
- Printerverbruik
- Afspraakregistratie inwoners
- CBS-data
Apparatuur uitlezen (SNMP)
Een netwerkprotocol voor apparatuur die geen database en geen API heeft. Daarmee komt ook meetdata uit de gebouwen in hetzelfde model terecht.
- Klimaatsensoren
Wat hier opvalt is niet de techniek maar de spreiding: van een kernregistratie als de BAG tot printerverbruik en klimaatsensoren. Juist die kleine bronnen — waar niemand een dataproject voor start — geven vaak het antwoord op een vraag over huisvesting, dienstverlening of kosten. Ze staan hier in hetzelfde model, naast het sociaal domein en de financiën.
We bouwen niet in eigen taal
De overheid heeft al gemeenschappelijke gegevensmodellen en afspraken. Wij sluiten daarop aan in plaats van er iets naast te zetten — dat maakt wat we bouwen herbruikbaar en overdraagbaar, in plaats van maatwerk dat alleen bij jullie werkt.
Per bestuurslaag het bestaande model
Voor gemeenten is dat het Gemeentelijk Gegevensmodel (GGM): een logisch gegevensmodel over alle beleidsterreinen, open source beschikbaar en met een generator die er databasetabellen uit maakt. Daarmee is het een bruikbaar vertrekpunt voor een datawarehouse.
Voor waterschappen en provincies is dat onder meer de Aquo-standaard voor waterbeheer, beheerd door het Informatiehuis Water — een samenwerking van provincies, waterschappen en Rijkswaterstaat.
- minder maatwerk
- lagere integratie- en beheerkosten
- betere gegevenskwaliteit
- eenvoudiger leveranciersmanagement
- sneller nieuwe informatieproducten
En voor kwaliteit het NORA-raamwerk
Onze datakwaliteitsmeting classificeert elke regel op één van de negen kwaliteitsdimensies van het NORA-raamwerk, en sluit aan op het stappenplan gegevenskwaliteit. Ook het Federatief Datastelsel vraagt bronhouders om die taal te gebruiken.
Dat betekent dat een meting bij jullie niet alleen intern iets zegt, maar ook meekan in verantwoording, in samenwerking met ketenpartners en in een aanbesteding.
Waarom dit sneller gaat dan een eigen dataprogramma
De engine staat al, en de kennis die je normaal per uur van een consultant koopt zit bij ons in het product. Daardoor beginnen we niet bij nul, en dat is het hele verschil.
| Eigen dataprogramma of detachering | BoostinMethodiek en tooling zitten in het product | |
|---|---|---|
| Startpunt | Architectuur, governance en een meerjarenplan | Eén vraagstuk dat nu pijn doet |
| Eerste werkende stuurinformatie | Na een programmafase, vaak pas volgend jaar | Op één afgebakend domein, in weken |
| Waar de gegevens staan | Vaak buiten de eigen omgeving, soms buiten de EU | On-premise of je eigen cloud — jullie keuze |
| Domeinkennis | Generiek. Je betaalt mee aan de leercurve | Overheidskennis en de bestaande standaarden zitten in de aanpak |
| Definities | Elke organisatie bedenkt ze opnieuw | Herbruikbare definities die we samen vastleggen |
| Kosten | Uurtarief en projectbudget, meerwerk bij elke wijziging | Afgebakende inrichting, daarna een vast bedrag per maand |
| Onderhoud en doorontwikkeling | Jouw probleem, of opnieuw inhuren | Inbegrepen |
| Volgende organisatie | Opnieuw vanaf nul | Het model gaat grotendeels mee |
Een technisch goed dashboard dat niet wordt gebruikt, levert geen resultaat.
Twee sporen, tegelijk
De meeste trajecten doen eerst de techniek en daarna pas de organisatie. Dan is het budget op voordat er iemand op stuurt. Wij lopen ze parallel.
Van vraag naar stuurinformatie
- Informatiebehoefte scherp krijgen
- Indicator bepalen
- Norm vaststellen
- Databronnen ontsluiten
- Datamodel bouwen
- Dashboard opleveren
- Analyseren
Van stuurinformatie naar verbetering
- Scan van het huidige stuurmodel
- Verbeterdoelen formuleren
- Eigenaarschap beleggen
- Afwijkingen analyseren
- Verbeteracties formuleren
- Stuuroverleg inrichten
- Structureel opvolgen
Iedere werksessie eindigt met iets dat daadwerkelijk is geïmplementeerd.
We werken samen met consultants uit jullie wereld
Techniek zonder domeinkennis levert nette dashboards op waar niemand op stuurt. Daarom zoeken we bewust de samenwerking met consultants die de organisatie en het werkveld al kennen — ook buiten het publieke domein.
De rolverdeling die wat ons betreft het beste werkt: jij brengt de domeinkennis en de klantrelatie, wij brengen de methodiek en de tooling. Zo landt de waarde bij de opdrachtgever en niet in een implementatietraject.
Wat de consultant meebrengt
De domeinkennis en de klantrelatie: welk proces speelt, welke verantwoording knelt, en wie er binnen de organisatie over gaat.
Wat Boostin meebrengt
Bronnen ontsluiten, definities vastleggen, datamodellen, Power BI en het implementatieprogramma dat zorgt dat er ook daadwerkelijk gestuurd wordt.
Wat jullie meebrengen
Eén vraagstuk waar nu echt iets moet gebeuren, en de mensen die er daarna op gaan sturen.
Waar wil je als eerste grip op?
In een eerste gesprek bepalen we welk vraagstuk zich het beste leent om snel aantoonbare waarde mee te realiseren. Bijvoorbeeld:
- Waar lopen onze doorlooptijden uit de hand?
- Waarom kost de kwartaalrapportage weken?
- Kloppen de cijfers waarop we ons verantwoorden?
- Waar staan onze gegevens, en mag dat daar?
Eén gesprek, geen verplichting. We bepalen samen of er een pilot in zit.