Dit is Maarten. Datascientist bij de Belastingdienst.

Maarten lacht naar camera

‘Na mijn studie Econometrie begon ik mijn carrière bij een consultancy-bedrijf. Als data-expert adviseerde ik grote partijen zoals Airfrance KLM en Marktplaats. Het waren interessante projecten, maar na een tijdje haalde ik geen voldoening meer uit die puur commerciële invalshoek. Ik besloot op zoek te gaan naar maatschappelijke diepgang, naar een werkgever die ertoe doet. Toen kwam ik al heel snel uit bij de Data & Analytics-afdeling van de Belastingdienst. D&A is een relatief jong onderdeel dat volop in ontwikkeling is en waar veel gebieden nog ontgonnen moeten worden. Die pioniersrol sprak me aan.

Impact van data

Momenteel werk ik binnen het team Verantwoording. Andere dienstonderdelen, maar ook de Tweede Kamer of het ministerie van Financiën, stellen vaak vragen over de financiële gevolgen van bepaalde gebeurtenissen. Denk bijvoorbeeld aan de Bulgaarse fraudeurs die toeslagen en uitkeringen wilden verkrijgen met behulp van 'spookburgers' een paar jaar terug. Het was bekend dat het was gebeurd, maar onbekend wat de omvang van die fraude was. Aan ons wordt op zulke momenten gevraagd om de financiële gevolgen te duiden. Zo’n vraag is altijd een uitdaging; je moet exact de probleemstelling weten en de juiste data-selecties en aannames maken om conclusies te kunnen trekken. En het geeft echt een kick om met data zulke concrete antwoorden te geven.

De Belastingdienst biedt maatschappelijke diepgang, het is een werkgever die ertoe doet.

Dynamisch Monitoren

Die voldoening vind ik ook in andere projecten. Nog een voorbeeld: vorig jaar was ik betrokken bij het project ’Dynamisch Monitoren’. Deze techniek zorgt ervoor dat er aan de hand van data-analyse een koppeling wordt gelegd tussen niet betaalde vorderingen en concrete verhaalmogelijkheden. Simpel gezegd: als iemand geen belasting betaalt, hoe zorgen we er dan voor dat we alsnog geld binnenkrijgen? Komt er bij die persoon misschien loon binnen of kan er ergens beslag op worden gelegd? Het algoritme houdt rekening met allerlei randvoorwaarden, want iemand mag natuurlijk niet onder het bestaansminimum uitkomen. Voorheen moesten invorderingsmedewerkers die verhaalmogelijkheden zelf onderzoeken. Met Dynamisch Monitoren krijgen zij nu een gericht advies over welke verhaalmogelijkheid het meest kansrijk is.

Data-goudmijn

Als data scientist kun je je hier over meerdere projecten bewegen. Je zit dus nooit aan één project vast. Daarnaast werk je hier met een ongekende hoeveelheid gegevens. Logisch, want heel Nederland is je klantbestand. Alle data die er zijn, worden bij ons binnengebracht en ontsloten – zo noemen we het opwerken van ruwe data naar bruikbare gegevens. Echt, je zit hier boven op een data-goudmijn. Er is heel veel te doen en de hoeveelheid werk neemt alleen maar toe. Om aan de groeiende vraag te kunnen voldoen, is het streven om de afdeling de komende tijd met minimaal 100 man te versterken.

Werk dat ertoe doet

Ik ben trots op mijn werk. Uit grote hoeveelheden data haal ik inzichten die nodig zijn om de Belastingdienst én de Nederlandse burger verder te helpen. En het klinkt misschien banaal, maar toen ik hier kwam werken kreeg ik pas echt door waar belasting allemaal goed voor is. Iedereen draagt zijn steentje bij aan goede wegen, zorg, onderwijs en sociale vangnetten. Op de gevel van het IRS-gebouw in Washington D.C. staat de spreuk: Taxes are what we pay for a civilized society. Zo zie ik het ook: zonder belastingen geen goedwerkende maatschappij.’