Datagedreven werken NS

“De afgelopen tien jaar is de kwaliteit van het treinvervoer in allerlei opzichten sterk verbeterd,” aldus Geert van der Hoek, NS Directeur Data, Innovation & Analytics. NS heeft in die periode allerlei veranderingen en verbeteringen doorgevoerd: merkbaar voor de reiziger en gunstig voor de organisatie. Er is al veel bereikt op het vlak van de voorspelbaarheid en planbaarheid van de belangrijkste processen. Zo is de NS nu in staat om realtime gegevens te presenteren over punctualiteit of de kans op een zitplaats in de trein. 

Maar echt datagedreven werken gaat verder dan ​‘puntoplossingen’. Datagedreven werken vraagt om de juiste informatie op het juiste moment op de juiste plek. Voor een complexe organisatie met een lange historie, meerdere bedrijfsonderdelen en een snel veranderende wereld is dat een stevige opgave.

Verantwoorden gaat beter met betrouwbare data

Twintig jaar geleden besloot de Europese Commissie dat er een eind moest worden gemaakt aan het monopolie van (nationale) openbaarvervoerbedrijven. Invoering van marktwerking leidde ertoe dat bijvoorbeeld Nederlandse bedrijven actief werden in Engeland en Franse bedrijven in Nederland. Marktwerking op het spoor is maar beperkt mogelijk gezien de aard van de infrastructuur – het aanleggen van een eigen spoorlijn is een behoorlijke hindernis om je eigen spoorwegonderneming op te starten. Daarom kozen overheden voor het aanbesteden van openbaar vervoer via langlopende concessies. De huidige vervoerconcessie van NS loopt van 2015 tot 2025 en bevat onder meer afspraken over de prestaties die NS moet leveren. Als concessiehouder moet NS zich periodiek verantwoorden over die prestaties richting de overheid. In de praktijk gaat het daarbij vooral over de gewenste en haalbare kwaliteit van de diensten – ook in relatie tot de kosten van het treinvervoer – en niet zo zeer over het behoud van de concessie zelf.

Optimaliseren én verantwoorden

Datagedreven werken is om twee redenen van belang voor de NS: het stelt de organisatie in staat doorlopend te optimaliseren en het zorgt voor betrouwbare verantwoordingsinformatie. 

Van der Hoek licht toe: ​“Met een beter gebruik van betere data kan je je primaire proces optimaliseren en kosten verlagen. Dat laatste is natuurlijk iets waar de concessieverlener naar kijkt: wat zijn de kosten van de geleverde diensten?” 

Met datagedreven werken krijgt de NS bijvoorbeeld de mogelijkheid om over te stappen van een dienstregeling naar hoogfrequente verbindingen: iedere tien minuten een trein van A naar B. Of denk aan predictive maintenance van materieel op basis van realtime sensordata en machine learning. ​“We hebben veel sensorinformatie uit verschillende soorten treinen,” legt van der Hoek uit. ​“Als je in staat bent om een airco in een treinstel te vervangen voordat deze defect raakt, voorkom je een dip in klanttevredenheid. Een ander voorbeeld is het kunnen bieden van een realtime persoonlijk reisadvies voor de klant over alle modaliteiten heen, dat rekening houdt met de laatste ontwikkelingen en veranderingen.”

Technologie, mensen, processen

Datagedreven werken is meer dan een datavraagstuk alleen. Je datahuishouding moet op orde zijn (of worden gebracht, waarover verderop meer). Datagedreven werken betekent ook dat medewerkers de juiste competenties hebben en volgens passende werkwijzen (snel, wendbaar) moeten kunnen werken. Datagedreven werken is dan ook niet primair een technologische uitdaging, maar eerder een veranderproces van de gehele business. Daarom heeft NS de ​‘oude’ afdeling D&A (Data en analytics, onderdeel van IT) omgedoopt tot Data, Innovation & Analytics en buiten de IT-organisatie van NS geplaatst.

Om data goed te kunnen gebruiken als input voor beslissingen moeten die data zelf natuurlijk integer, betrouwbaar en beschikbaar zijn – en in veel gevallen zelfs realtime. Dat laatste werd onderstreept tijdens de coronapandemie. Historische data – voor NS een belangrijke basis voor de planning van de belangrijkste processen – verloren een deel van hun waarde. NS werd door corona geconfronteerd met scherpe afnames in alle volumes: reizigers, inzet van materieel, inkomsten. ​“De betekenis en waarde van realtime data werd op dat moment erg duidelijk,” aldus Van der Hoek.

Versnippering zit datagedreven werken in de weg

Voorheen bestond NS uit een bedrijf voor onderhoud van materieel, een bedrijf voor het spoorbeheer en -onderhoud, een bedrijf voor de stations, et cetera). Die versnippering heeft ervoor gezorgd dat data in honderden bronsystemen en verschillende platformen zijn opgeslagen. Daarbij speelt mee dat de gebruikte software soms end of life is; een groter obstakel is echter dat het ontbrak aan eenduidige datadefinities voor zaken als een conducteur, een machinist, een treinstel of een station. Peter Kerkstra, programmamanager ACE/data en analytics bij NS: “Het onderhoudsbedrijf en de operatie beschikten over verschillende datasets en rapportages voor materieel. Als je beide rapportages vergeleek, waren er verschillen te zien, die bijvoorbeeld werden veroorzaakt door definitiekwesties, zoals verschillende soorten reserves. Welk materieel staat nou precies stil en wat is nu inzetbaar?” Van der Hoek vult aan: “In het verleden kon het voorkomen dat tijdens de zwaarste piekperioden – meestal in oktober – er toch nog zo’n 20 a 30% ongebruikt materieel aan de kant stond.”

NS schakelt Hot ITem Conclusion in 

Bij het zetten van de eerste stappen richting een datagedreven organisatie heeft NS de hulp ingeroepen van Hot ITem Conclusion, onderdeel van Conclusion en specialist op het gebied van factbased besturing. ​“Hot ITem Conclusion heeft een belangrijke rol gespeeld om bij NS op het niveau van de raad van bestuur helder te maken wat de toegevoegde waarde van data is voor je bedrijfsvoering,” aldus programmamanager Kerkstra. ​“Ook hebben ze laten zien dat een integrale aanpak nodig is om te komen tot een datagedreven organisatie. Het helpt zeker dat Bert Groenewegen, onze CFO, warm pleitbezorger van deze visie is. In zijn ogen draagt een brede beschikbaarheid van betrouwbare en actuele data bij aan operational excellence en is het een driver voor veranderingen.” 

Aanpak

Hot ITem Conclusion heeft allereerst een assessment uitgevoerd aan de hand van een maturiteitsmodel. Dat helpt om het onderwerp goed onderbouwd op de agenda te krijgen. Hot ITem Conclusion heeft daarna een ambitieus programmaplan gemaakt dat alle facetten afdekte, van een goed datamodel tot aan governance en de samenwerking met de business. Daarna is Hot ITem Conclusion aan de slag gegaan met het ontwerpen en realiseren van een goed en wendbaar datafundament en het uitwerken van de bijhorende processen rondom privacy, governance, datakwaliteit en informatiebeveiliging. 

Kerkstra: ​“De omslag naar datagedreven werken heeft niet alleen een technische component, zoals het bijeenbrengen van verschillende data in een cloud omgeving, maar ook een organisatorische. De business moet definiëren wat betrouwbare stuurinformatie is en deze toepassen in processen die opnieuw gemodelleerd zijn. Hiermee zijn de fundamenten gelegd voor digitale transformatie; als je datahuishouding niet op orde is, wordt de transformatie richting datagedreven werken erg ingewikkeld.” 

Van der Hoek vult aan: ​“Datagedreven werken is een onderdeel van onze digitale transformatie. Daar heb je data voor nodig, maar ook IT en nieuwe technologietoepassingen zoals RPA. Maar even goed nieuwe dataprocessen – denk aan de overgang van batchgebaseerde verwerking van transacties naar realtime verwerking – én een nieuwe manier van werken van de business die hierop aansluit.” 

ACE-programma

Op technologievlak heeft Hot ITem Conclusion geholpen met de migratie van de bestaande BI-omgevingen (zo’n 150 databronnen omvattend) naar een geheel nieuwe omgeving die gebruik maakt van de laatste cloudtechnologie van Microsoft Azure. Dit programma startte in 2017 en droeg de naam ACE: Adoptie Cloud Ecosysteem. Op dit platform wordt data vanuit heel NS eenduidig ontsloten, geïntegreerd en optimaal beschikbaar gesteld. Het programma loopt nog tot in 2022. ​“Dit heeft meer tijd gekost dan vooraf was ingeschat,” aldus Van der Hoek. ​“De werkelijkheid binnen NS is weerbarstig: we hebben verschillende complexe bedrijfsonderdelen en er gelden zeer strikte privacy- en securitykaders. Cloudleveranciers bleken bovendien minder ver te zijn met hun oplossingen dan verwacht.” 

Ook speelde mee dat er nieuwe privacywetgeving werd ingevoerd. ​“Als je aan alle nieuwe regels wilt voldoen, heeft dat consequenties voor de doorlooptijd van projecten,” licht Kerkstra toe. ​“Op het vlak van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) heeft Hot ITem Conclusion ons niet alleen zeer goed ondersteund met bijvoorbeeld een data user board, die voor een goede data-governance zorgt. Als je het goed wil doen en datagedreven werken fundamenteel wilt aanpakken, zal je alle benodigde randvoorwaarden moeten scheppen. Op veel momenten is Hot ITem Conclusion een breekijzer geweest, bijvoorbeeld door uit te leggen waarom governance voor vertraging zorgde.”

Waar kan ik zitten?

Eén van de – voor zowel NS als reiziger uiterst concrete – toepassingen is de NS Zitplaatszoeker. Een optimale bezetting van zitplaatsen heeft voor de NS een grote economische waarde, draagt bij aan de optimale inzet van materieel én aan een goede klantervaring. Door data uit de treinen te combineren met spitsstatistieken en ‘reizigersbewegingen’ op het perron, is de NS in staat om reizigers zo goed mogelijk over treinstellen te verdelen. Hierbij helpt een nieuwe functie binnen de NS-app: al voordat de trein op het perron aankomt, kan de reiziger realtime zien welke rijtuigen vol zitten en waar nog plek is. De reiziger kan dan al vast op de juiste plek op het perron gaan staan. De data helpt ook de NS bij het nemen van beslissingen omtrent de extra inzet van treinstellen.

Hoe maak je teams datagedreven?

Van der Hoek: ​“Hot ITem Conclusion heeft NS geholpen bij het zetten van belangrijke stappen om een datagedreven organisatie te worden. Dat loopt uiteen van het bedenken en ontwikkelen van een nieuw datafundament, het opzetten van een framework met eisen die je aan data stelt op het gebied van beschikbaarheid, integriteit en betrouwbaarheid, tot aan het technisch integreren van realtime en extreem privacygevoelige datastromen uit bijvoorbeeld in- en uitcheckpalen. Maar ook het opbouwen van de organisatie: welke skills en welke typen mensen heb je nodig? Zo is onze organisatie geholpen bij het werken onder architectuur en werken met standaarden en richtlijnen. Door middel van workshops en trainingen hebben ze gezorgd voor de invoering van een BizDevOps-werkwijze, die onze organisatie wendbaar en flexibel laat werken. Een van de tastbare resultaten hiervan is dat er nu een groot aantal ontwikkelteams parallel en volgens de CI/CD-aanpak op het zelfde datafundament aan de ontwikkeling van nieuwe BI- en analytics-oplossingen werkt.” 

“Hot ITem Conclusion is sterk inhoudelijk gedreven en heeft een uitgesproken visie ten aanzien van de vereiste aanpak. Het bureau is niet bescheiden, maar wel overtuigend en zeer doortastend. Dat is niet altijd gemakkelijk,” aldus Van der Hoek, ​”maar daar waar obstakels ontstaan, denken ze creatief mee en komen ze snel met praktische oplossingen.” 

Visie van Hot ITem Conclusion op datagedreven werken

Om effectief op basis van feiten te sturen en verantwoorden, is het belangrijk om:

• de juiste doelen en normen te bepalen;
• te sturen in regelkringen;
• alle vijf besturingsperspectieven af te dekken;

1. cascade: top-down;
2. ketensturing: van leverancier tot en met klant;
3. leveranciers: integraal leveranciersbeeld;
4. medewerkers: integraal medewerkersbeeld;
5. klanten: integraal klantbeeld;

• vanuit ‘comfort’ te verantwoorden;
• informatie en tooling op maat te realiseren.