“Goede data maakt onze inzet sneller en slimmer”
Als een organisatie behoefte heeft aan meer of betere stuurinformatie en business intelligence is al snel de vraag: waar begin je? De Regionale Ambulancevoorziening (RAV) Brabant Midden-West-Noord liet daarom een QuickScan uitvoeren om de interne informatiebehoefte goed in kaart te brengen. VisionBI maakte deze analyse en gaf advies over concrete vervolgstappen – in een praktische roadmap – die de organisatie kan zetten en de tools die daarbij waardevol zijn. “Wij kunnen nu zelf keuzes maken en de komende jaren steeds nieuwe stappen zetten”, zegt informatiemanager Frank de Lau van de RAV.
Aanleiding en behoeften Quickscan
RAV Brabant Midden-West-Noord is als zelfstandige organisatie in een grote regio verantwoordelijk voor acute ambulancezorg op locatie. Dat gebeurt met circa 90 ambulances. Om snel op locatie te zijn en efficiënt te werken, groeide de behoefte aan stuurinformatie. De Lau: “We hadden al wel informatie over rit- en aanrijtijden, maar wij willen meer. Wat zou je dan echt willen en kunnen weten? Om die vraag te beantwoorden, wilden we onze interne informatiebehoefte goed in beeld brengen. Om vervolgens concrete stappen en verbeteracties uit te kunnen voeren. We hebben VisionBI gevraagd ons te helpen om dit in kaart te brengen. Daarnaast hebben zij geadviseerd over de technische oplossingen.”
Een extra uitdaging bij de RAV is om de invoer van data op de ambulances – waar alle aandacht natuurlijk uitgaat naar patiënten – laagdrempelig, gebruiksvriendelijk en goed uitvoerbaar te houden. Zodat alle informatie wel altijd correct, consistent en compleet in het informatiesysteem terechtkomt.
De aanpak
De informatiebehoefte van alle interne gebruikersgroepen (managementteam, operationele mensen en ondersteunende diensten zoals HR) is door VisionBI in kaart gebracht met interviews door de hele organisatie. Ook is technisch onderzocht hoe het datawarehouse van de RAV bij Hét Service Centrum in Tilburg ingezet kan worden voor de eigen informatievoorziening. Het onderzoek leverde een compleet overzicht op en een advies met concrete stappen die de organisatie kan zetten. Plus een overzicht van waardevolle tools, zoals bijvoorbeeld Microsoft Power BI zodat mensen in de organisatie zelf eenvoudig analyses en heldere visuele rapportages kunnen maken. “Het mooie van deze aanpak was dat VisionBI ons veel inzicht en advies heeft gegeven en wij nu zelf keuzes kunnen maken. De roadmap maakt dat heel concreet voor onze praktijk. Wij kregen ook geen tools ‘opgedrongen’. Er is echt gekeken wat voor onze uitdagingen de beste oplossingen zijn. Heel persoonlijk, no-nonsense en praktijkgericht”, aldus De Lau. VisionBI heeft in de organisatie na afloop ook verschillende presentaties gegeven over de uitkomsten en adviezen.
Resultaten
De RAV heeft niet alleen beter zicht gekregen op de eigen informatiebehoefte door de hele organisatie, maar ook concrete handvatten voor de toekomst. “De interviews, onderzoeksuitkomsten en presentaties in de organisatie hebben ook gezorgd voor meer draagvlak voor ontwikkelingen op het gebied van ICT en verbeterde informatievoorziening. Het bewustzijn van de noodzaak en de voordelen is gegroeid.” Ook heeft de organisatie nu een concreet en praktisch stappenplan om zelf nieuwe stappen te zetten. Er wordt nu bijvoorbeeld al gewerkt met Power BI. “Daardoor zijn er nu selfservice mogelijkheden voor het maken van analyses op verschillende niveaus. Met het stappenplan kunnen we de komende jaren doelgericht nieuwe stappen blijven zetten.”
Het niet juist gebruiken of onvolledig invullen van de huidige systemen op de ambulance zorgt nogal eens voor onvolledige of niet consistente data. “Dat is vooral een kwestie van training, houding en gedrag voor het juiste gebruik van die bestaande systeem. De toegenomen bewustwording helpt daar goed bij.”
Uiteindelijk moeten uiteraard ook patiënten in de ambulances baat hebben bij de verbeterstappen. “We staan nog aan het begin van deze ontwikkeling, maar uiteindelijk moeten wij straks sneller ter plaatse kunnen zijn. Met de juiste data kunnen wij onze ambulances efficiënter en slimmer inzetten. Bijvoorbeeld doordat wij beter kunnen voorspellen waar ze waarschijnlijk nodig zijn en de verspreiding van ambulances door ons werkgebied daarop afstemmen. Dan kunnen we sneller ter plaatse zijn én onze aanpak steeds snel blijven bijsturen.”
