Datagestuurd Begroten: Praktische Inzichten voor Binnenlands Bestuur

Jan de Groot · 2026-02-16

Je kent het wel: de jaarlijkse begrotingsronde komt eraan en je voelt die bekende druk alweer opborrelen. Cijfers, prognoses, historische data – het voelt soms alsof je door een moeras van spreadsheets moet waden. Maar wat als het anders kan? Wat als data niet je vijand is, maar je meest betrouwbare bondgenoot? Datagestuurd begroten is geen buzzwoord meer. Het is een praktische noodzaak geworden voor gemeenten, provincies en andere overheidsorganisaties. Het gaat niet om meer data verzamelen, maar om slimmer met bestaande informatie omgaan. En dat is precies waar veel organisaties nog steken laten vallen. ### Waarom traditioneel begroten vaak tekortschiet Laten we eerlijk zijn: de oude manier van werken heeft zijn beste tijd gehad. Je begint met vorig jaar's cijfers, past wat percentages aan, en hoopt dat de realiteit je plannen niet onderuithaalt. Het is reactief werken – je rent achter de feiten aan in plaats van ze voor te zijn. Het probleem? Traditionele begrotingen zijn statisch. Ze gaan uit van aannames die vaak al achterhaald zijn voordat het boekjaar goed en wel begonnen is. Denk aan: - Bevolkingsgroei die anders uitpakt dan verwacht - Onvoorziene kosten door extreme weersomstandigheden - Veranderend gebruik van gemeentelijke voorzieningen - Economische schommelingen die invloed hebben op belastinginkomsten  ### De kracht van datagestuurd werken Hier wordt het interessant. Datagestuurd begroten draait om patronen herkennen. Het gaat niet om perfecte voorspellingen – die bestaan niet – maar om betere, onderbouwde keuzes kunnen maken. Je gebruikt historische data om trends te spotten, combineert verschillende databronnen, en creëert zo een dynamischer financieel beeld. Stel je voor: je kunt voorspellen wanneer bepaalde wijken meer onderhoud nodig gaan hebben. Of je ziet welke dienstverlening het meest onder druk komt te staan bij bevolkingskrimp. Dat zijn geen gokjes meer, maar geïnformeerde inschattingen. > "De beste beslissingen worden niet genomen met meer data, maar met beter begrip van de data die je al hebt." ### Praktische stappen om vandaag nog te beginnen Je hoeft niet meteen een compleet nieuw systeem in te richten. Kleine stappen werken vaak beter. Begin met deze drie eenvoudige acties: - Identificeer je belangrijkste databronnen (wat heb je al?) - Kies één specifiek gebied om te verbeteren (bijvoorbeeld onderhoudskosten) - Stel simpele, meetbare doelen voor datagebruik Het mooie is dat je waarschijnlijk al over meer data beschikt dan je denkt. Burgeraanvragen, gebruikersstatistieken, historische uitgaven – het ligt allemaal voor het oprapen. De kunst is om die informatie met elkaar te verbinden. ### Valkuilen om te vermijden Natuurlijk gaat het niet altijd van een leien dakje. Veel organisaties struikelen over dezelfde hindernissen. Te veel focus op technologie in plaats van op mensen, bijvoorbeeld. Of het verzamelen van data zonder duidelijke vraag. Het gevaar van analysis paralysis is reëel – je blijft maar data verzamelen zonder tot actie over te gaan. Een andere valkuil? Het vergeten van de menselijke factor. Data geeft richting, maar uiteindelijk nemen mensen beslissingen. Een cijfer zegt niets over politieke afwegingen of maatschappelijke waarden. Datagestuurd werken betekent niet dat je blindelings algoritmes volgt. ### De toekomst van gemeentelijk financieel beheer Waar gaan we naartoe? De ontwikkelingen gaan snel. Kunstmatige intelligentie die helpt bij scenario-planning, real-time dashboards die direct inzicht geven, en predictive analytics die helpen bij risicobeheer. Maar de kern blijft hetzelfde: betere dienstverlening aan burgers tegen verantwoorde kosten. Het gaat erom dat je als organisatie wendbaarder wordt. Dat je sneller kunt inspelen op veranderingen. En dat je met meer vertrouwen kunt zeggen: "We hebben hier goed over nagedacht, gebaseerd op de beste informatie die voorhanden was." Dat is uiteindelijk waar datagestuurd begroten om draait. Niet om indrukwekkende grafieken of complexe modellen, maar om betere beslissingen voor de gemeenschap die je dient. En dat begint vandaag, met de data die je al hebt, en de wil om er slimmer mee om te gaan.