Amsterdam Business School
Het effect van datakwaliteitsmanagement op de
besluitvorming
Een onderzoek naar de inrichting van datakwaliteitsmanagement en hoe dit kan
bijdragen tot een betere besluitvorming binnen een woningcorporatie
Auteur: Patricia La Chira Marquina Studentnummer: 10069011
Begeleider: Elma van de Mortel Datum: 15-08-2014
Thesis
MSc Accountancy & Control, specialization Control
Samenvatting
Vele organisaties zijn zich de afgelopen jaren meer bewust geworden van het belang van het waarborgen van de kwaliteit van de grote hoeveelheid data waarover ze beschikken. Door middel van het inzetten van datakwaliteitsmanagement wordt getracht deze te waarborgen. De kwaliteit van de data is van groot belang voor verschillende processen. Data zitten verankerd in elk product of dienst. De kwaliteit van de data is ook de basis voor de informatiesystemen, op basis van deze informatie worden operationele, maar ook strategische besluiten genomen.
Datakwaliteit is de laatste jaren niet alleen een hot-topic voor organisaties, maar ook in de literatuur. Zo zijn er o.a. kwantitatieve onderzoeken geweest naar de effecten van slechte datakwaliteit, maar ook naar hoe datakwaliteit gemanaged kan worden. In dit kwalitatieve onderzoek wordt onderzocht of datakwaliteitsmanagement effect heeft op de kwaliteit van de besluitvorming bij een niet-op-winst-gerichte organisatie, in dit geval een woningcorporatie. Deze sector ligt al geruime tijd onder vuur. Er zijn incidenten geweest met bestuurders en sommige corporaties zijn financieel in de problemen gekomen. Daarnaast is, door de laatste ontwikkeling in de politiek zoals de verhuurdersheffingen van het kabinet Rutte II, een hoge datakwaliteit niet alleen wenselijk maar zeer noodzakelijk.
In dit onderzoek zijn er vier stappen gevolgd. Het onderzoek start met een literatuur onderzoek naar de inrichting van DQM. Vervolgens is er een drieledige methode van dataverzameling (triangulatie) gebruikt om via een casestudy de praktijk in beeld te brengen. Door middel van observaties, documentanalyse en open interviews zijn er twee processen beschreven. Vervolgens is er een analyse gemaakt naar de verschillen tussen literatuur en praktijk. De gevonden verschillen zijn getoetst op de relevantie voor de besluitvorming. Ten slotte zijn er negentien semigestructureerde interviews afgenomen.
In relatie tot de theorie (DQM) wordt er binnen de woningcorporatie beperkt voldaan aan de vier principes. Tevens heeft dit onderzoek aangetoond dat dat de huidige datakwaliteit laag is. Of volledige invoering van DQM binnen Ymere datakwaliteit zal verbeteren, valt op basis van dit onderzoek niet te concluderen, want dit onderzoek is slechts een moment opname. Maar als aan alle principes van DQM was voldaan, was de kans wel groter dat de data vollediger, juister, tijdiger en relevanter zou zijn voor de gebruikers.
Dit onderzoek heeft aangetoond dat DQM binnen Ymere niet op alle niveaus van besluitvorming direct invloed heeft. Op operationeel niveau heeft het direct invloed, immers besluiten op dit niveau zijn voornamelijk gebaseerd op actuele data. Op tactisch niveau heeft het indirect invloed, aangezien beslissingen op dit niveau voornamelijk gebaseerd zijn op
toekomstige verwachtingen. Deze verwachtingen zijn echter gebaseerd op historische data van een lage datakwaliteit. Uitzondering van tactische besluitvorming hierin is het huurverhogingsproces, deze richt zich op kwalitatieve data en niet kwantitatieve data. Op besluitvorming op strategisch niveau, is de invloed van DQM minder, aangezien deze besluiten voornamelijk op externe data gebaseerd zijn (markt gerelateerde data).
Aanbeveling is verder onderzoek naar het borgen van datakwaliteit in de organisatie. Belangrijk onderwerp welke daarin meegenomen zou moeten worden, is het gedrag van de gebruiker in relatie tot de datakwaliteit. Door middel van verdergaand praktijk onderzoek zou deze relatie op operationeel, tactisch en strategisch niveau verder onderzocht kunnen worden.
Tevens dient het aan te bevelen om enerzijds het huidige onderzoek uit te breiden naar andere besluitvormingsprocessen binnen de organisatie, anderzijds om het huidige onderzoek ook bij andere organisaties uit te voeren om te analyseren of er overeenkomsten of juist verschillen in de uitkomsten zijn.
Ten slotte dient het aan te bevelen om het huidige onderzoek op een later moment in de tijd te herhalen om het effect van DQM op de datakwaliteit in relatie tot de besluitvormingsprocessen te analyseren.
Inhoudsopgave 1 Introductie ... 9 1.1 Inleiding ... 9 1.2 Achtergrond ... 9 1.3 Onderzoeksdoelstelling ... 10 1.4 Wetenschappelijk relevantie ... 10 1.5 Maatschappelijke relevantie ... 11 1.6 Leeswijzer ... 12 2 Literatuuronderzoek ... 13 2.1 Inleiding ... 13 2.2 Wat is datakwaliteit? ... 13
2.3 Dimensies van datakwaliteit ... 14
2.3.1 Intrinsiek ... 15
2.3.2 Toegankelijk ... 15
2.3.3 Representatief ... 15
2.3.4 Contextueel ... 15
2.3.5 Criteria bepaling ... 15
2.4 Hoe kan datakwaliteit gemanaged worden? ... 16
2.4.1 Het begrijpen van de informatiebehoefte ... 17
2.4.2 Het beheren van het proces ... 17
2.4.3 Het beheren van de productlevenscyclus ... 18
2.4.4 Benoemen van informatieproduct manager ... 18
2.4.5 Criteria bepaling ... 19
2.5 Gebieden en rollen van TDQM ... 19
2.5.2 Data Custodians ... 19
2.5.3 Data Consumers... 20
2.5.4 Organisatorische kennis ... 20
2.6 Besluitvorming ... 20
2.6.1 Hoe beslissen organisaties? ... 21
2.6.2 Welke individuen beslissen waarover? ... 23
2.6.3 Hoe beslissen individuen? ... 25
2.7 Koppeling tussen theorie en praktijk ... 27
3 Methodologie ... 29
3.1 Onderzoeksmethode ... 29
3.2 Onderzoeksobject ... 31
3.2.1 Wat is een woningcorporatie? ... 31
3.2.2 Welke ontwikkelingen zijn er binnen de corporatiesector? ... 31
3.2.3 Hoe is de control en Governance ingericht? ... 32
3.2.4 De woningcorporatie in het kort ... 32
3.2.5 Externe ontwikkelingen en beleid ... 32
3.2.6 Vastgoedsturing en financiën ... 33 3.2.7 Risicomanagement en informatievoorziening ... 34 3.2.8 Het verkoopproces ... 34 3.2.9 Het huurverhogingproces ... 35 3.3 Dataverzameling ... 36 3.3.1 Documentenanalyse ... 37
3.3.2 Dataverzameling Open interviews ... 37
3.3.3 Dataverzameling Semigestructureerde interviews ... 37
3.4.1 Uitvoering documentenanalyse ... 39
3.4.2 Uitvoering van de open interviews... 39
3.4.3 Uitvoering van de semigestructureerde interviews ... 40
4 Praktijk onderzoek ... 41
4.1 Datakwaliteit ... 41
4.1.1 Ervaren belang van kenmerken van datakwaliteit ... 41
4.1.2 Tevredenheid over de huidige datakwaliteit ... 43
4.1.3 Oorzaken van de huidige datakwaliteit ... 44
4.1.4 Eigen bestanden ... 46
4.1.5 Voorbeelden van gegevens waarbij de datakwaliteit in orde is ... 46
4.1.6 Voorbeeld van gegevens waarbij de datakwaliteit niet in orde is ... 47
4.2 Datakwaliteitsmanagement (DQM) ... 48 4.2.1 Rollen binnen DQM ... 48 4.2.2 Invloed op DQM ... 49 4.2.3 Data verantwoordelijkheid ... 49 4.2.4 Data-eigenaarschap ... 50 4.2.5 Proceseigenaar ... 51 4.2.6 Datamanager ... 51 4.2.7 Controle op datakwaliteit ... 51 4.2.8 Verbeteringen op datakwaliteit ... 52 4.2.9 Niet veranderen ... 53
4.2.10 Meldingspunt van fouten in de data ... 53
4.2.11 Levenscyclus van data ... 54
4.3 Het verkoopproces ... 54
4.3.2 Rol van data binnen verkoopproces ... 55
4.3.3 Tevredenheid met de huidige datakwaliteit ... 55
4.3.4 Huidige datakwaliteit ... 56
4.3.5 Risico’s ... 57
4.3.6 Voorbeelden van slechte datakwaliteit ... 57
4.3.7 Niveauverschillen bij de besluitvorming in het verkoopproces ... 58
4.3.8 Effect van data op de besluitvorming ... 58
4.4 Het huurverhogingsproces... 59
4.4.1 Rol van de respondent binnen het huurverhogingsproces ... 60
4.4.2 Rol van data binnen het huurverhogingsproces ... 60
4.4.3 Tevredenheid met de huidige datakwaliteit ... 60
4.4.4 Risico’s ... 61
4.4.5 Voorbeelden van slechte datakwaliteit ... 61
4.4.6 Niveauverschillen bij de besluitvorming in het huurverhogingsproces ... 62
4.4.7 Effect van data op de besluitvorming ... 62
5 Analyse ... 64
5.1 Analyse Datakwaliteit ... 64
5.1.1 Kenmerken en tevredenheid over de datakwaliteit ... 64
5.1.2 Oorzaken van de huidige datakwaliteit ... 65
5.2 Analyse DQM ... 66
5.2.1 Het begrijpen van de informatiebehoefte ... 66
5.2.2 Het beheren van het proces ... 67
5.2.3 Het beheren van de productlevenscyclus ... 67
5.2.4 Het benoemen van informatieproduct manager ... 68
5.2.6 DQM en besluitvorming ... 68
6 Discussie, beperkingen onderzoek en mogelijkheden vervolgonderzoek ... 71
6.1.1 Discussie ... 71
6.1.2 Beperkingen onderzoek ... 72
6.1.3 Aanbevelingen voor verder onderzoek ... 72
Literature ... 73
1 Introductie
1.1 Inleiding
Dit hoofdstuk dient ter inleiding van het onderzoek. Hierin worden de achtergrond, de aanleiding, de doelstelling en de vraagstelling van het onderzoek uiteengezet. Vervolgens wordt de wetenschappelijke en maatschappelijke relevantie beschreven. Deze inleiding wordt afgesloten met een leeswijzer, waarin de opbouw van het onderzoek is weergegeven.
1.2 Achtergrond
Tegenwoordig kun je data en informatie niet meer los van elkaar zien. Gezien de grote hoeveelheid data waarover we beschikken, is het cruciaal dat de kwaliteit van data wordt gewaarborgd en hiermee ook de betrouwbaarheid van informatie. De omvang van data blijft toenemen. Dit brengt de kwaliteit van de data en dus van de informatie in gevaar. De noodzaak om de datakwaliteit te kunnen waarborgen wordt tegenwoordig niet alleen onderkend, maar ook in vele branches geëist (Friedman, 2006). Deze trend wordt mede ondersteund door overheidsregulering zoals Basel II (voor financiële instellingen ) en Insurance Solvency I ( voor verzekeringen). Deze regels leggen onder meer vast dat instellingen op een bepaalde wijze gegevens moeten verzamelen en analyseren. Immers op basis van deze data wordt informatie verstrekt en op basis van deze informatie worden besluiten genomen. Zo blijkt uit de literatuur dat de kwaliteit van data een zeer belangrijke rol speelt bij het nemen van beslissingen binnen een organisatie (Shankaranarayan et al 2003; Price & Shanks, 2005).
Men kan niet meer om deze ontwikkelingen heen, de omvang van data zal blijven toenemen en hiermee het belang van hoge datakwaliteit. Dit is ook te zien in de literatuur waarin verschillende aspecten van datakwaliteit zijn onderzocht. Zo heeft o.a. Eckerson (2002) getracht de kosten van lage datakwaliteit op een kwantitatieve manier te identificeren en kwam hij tot sprekende cijfers. Daarnaast is onderzoek gedaan naar de effecten van betrouwbare data (Loshin, 2007), maar ook naar hoe datakwaliteitsmanagement (DQM1) gebruikt kan worden om lage
datakwaliteit tegen te gaan (English, 1999).
DQM is een methode die zich richt op het verhogen van datakwaliteit. DQM richt zich niet alleen op de technische of systeem gerelateerde aspecten maar ook op operationele business gerelateerde aspecten (Wende en Otto, 2007). Ondernemingen hebben DQM nodig om adequaat te kunnen optreden op strategisch en operationeel niveau (Wende en Otto, 2007). Zo is
besluitvorming binnen het operationele niveau direct afhankelijk van hoge datakwaliteit (Wende en Otto, 2007). Door middel van het inzetten van DQM wordt getracht de betrouwbaarheid van data en dus van informatie te waarborgen. Het behouden van datakwaliteit op een aanvaardbaar niveau vraag veel inspanningen en coördinatie binnen een organisatie (Eckerson, 2002). Literatuur heeft aangetoond dat de bepaling van QM de besluitvorming kan verbeteren (G. Shankaranarayanan, 2006)
Bovenstaande problematiek is voor mij de aanleiding geweest om te onderzoeken hoe DQM kan bijdragen aan een hogere datakwaliteit en welk effect dit heeft op de besluitvorming.
1.3 Onderzoeksdoelstelling
In het onderzoek staat de volgende vraagstelling centraal:
Hoe heeft datakwaliteitsmanagement invloed op de kwaliteit van de besluitvorming?
Het doel van dit onderzoek is de vooronderstelling van bestaande modellen te toetsen door middel van onderzoek van één casestudy bij één woningcorporatie. De belangrijkste vooronderstelling is dat DQM leidt tot betere besluitvorming door de kwaliteit van data te verhogen. Het onderzoek richt zich op de besluitvorming van twee belangrijke processen binnen een woningcorporatie namelijk het huurverhogings- en het verkoopproces.
1.4 Wetenschappelijk relevantie
Het belang van datakwaliteit neemt toe. Zo is te lezen in het Nationaal Onderzoek Datakwaliteit (2011) dat datakwaliteit steeds meer een onderscheidende factor is wanneer het gaat om efficiëntie, concurrentievoordeel, mogelijkheden om kosten te besparen en omzet te verhogen. Het management vertrouwt op de informatie om succesvol zijn werk te kunnen doen (Levis, M. et al, 2007). Datakwaliteit is belangrijk voor de besluitvorming. Door slechte datakwaliteit nemen ondernemingen bedrijfsbeslissingen op basis van verkeerde informatie, daarmee voldoet men niet aan de eisen die wet- en regelgeving voorschrijft, zoals de ‘Governance code van Woningcorporatie’ (Berger, P. 2012).
Naast het vakgebied van managementaccounting heeft het vakgebied financiële accounting baat bij de betrouwbaarheid van informatie. Zo is in het kader van een financiële audit, zoals een jaarrekeningcontrole, de integriteit van data een van de belangrijkste kwaliteitskenmerken (NIVRA, 2007). Binnen grote bedrijven worden verschillende informatiesystemen gebruikt om grote hoeveelheden data te verwerken tot informatie. Deze informatie wordt opgenomen in een financieel jaarverslag. Een vraag die hier gesteld kan worden
is, hoe de integriteit van data en dus van informatie kan worden gewaarborgd. Welke rol speelt DQM hierin? Ten slotte dient het jaarverslag gebaseerd te zijn op integere en volledige gegevens. Het doel van dit onderzoek is om een bijdrage te leveren aan de theorie door een bestaand theoretisch model te toetsen aan één casestudy in een sector, zijnde de corporatiesector, waarin de noodzaak van DQM voor de kwaliteit van de besluitvorming nog niet onderzocht is. Met dit onderzoek wordt getracht meer inzicht te krijgen in het effect van DQM binnen een niet-op-winst georiënteerde onderneming. De focus is gericht op de effecten van DQM op de besluitvorming. Hierbij wordt onderzocht of de theorie (theoretisch model) verouderd is, aangepast moet worden, óf dat de praktijk onvoldoende is ingericht. Hierbij staat DQM, vanuit het perspectief van de eindgebruiker, centraal.
1.5 Maatschappelijke relevantie
Dit onderzoek richt zich op het effect van DQM op de besluitvorming bij een niet-op-winst georiënteerde onderneming, in het bijzonder een woningcorporatie. Deze sector ligt al geruime tijd onder vuur. Er zijn incidenten geweest met bestuurders en sommige corporaties zijn zelf financieel in de problemen gekomen. Toezichthouders nemen als vertrekpunt financiële ratio’s. Het kritisch beoordelen van de transparantie en betrouwbaarheid van informatie op basis van datakwaliteit is vooralsnog geen onderdeel van de bestaande interne controles. Dit terwijl het volume van data blijft toenemen en een lage datakwaliteit de oorzaak is van slechte besluitvorming (Eisenhardt, 1992)
Daarnaast is, door de laatste ontwikkelingen in de politiek zoals de verhuurderheffingen van het kabinet Rutte II, een hoge datakwaliteit niet alleen wenselijk maar noodzakelijk. De sector moet efficiënter en bezuinigingsoperaties zijn in volle gang. Dat deze groeiende verwachtingen en eisen de nodige veranderingen met zich meebrengen is wel duidelijk. In de woningcorporatiesector is een aantal ontwikkelingen door CORA2 gesignaleerd, samen te vatten
als: 1) Meer met minder: De eisen aan de dienstverlening nemen toe, terwijl die geleverd moet
worden tegen lagere kosten. 2) De Basis moet op orde zijn: dat betekent intern meer aandacht voor
risicomanagement, bedrijfsvoering, kennisdeling, samenwerken in processen en informatievoorziening. Met het toenemend belang van sturingsinformatie, wordt datakwaliteit dus van groter belang. Rapportages moeten eerder en sneller geleverd worden en de betrouwbaarheid van de data moet gewaarborgd kunnen worden. Zonder goede data, geen goede besluitvorming. Door de datakwaliteit vanuit het perspectief van de eindgebruiker te bekijken,
2
CORA staat voor woningCOrporatie Referentie Architectuur en het is een raamwerk van geaccepteerde principes, methodieken en modellen voor de inrichting van diensten, processen en informatiesystemen met het oog op interoperabiliteit binnen en buiten de organisatie.
kan de effectiviteit van de informatie verbeterd worden en daarmee de tevredenheid van de eindgebruiker. De onderneming zal hierdoor eerder in staat zijn om tijdig betere besluiten te nemen, wat een positief effect kan hebben op het imago.
1.6 Leeswijzer
Naast de inleiding (hoofdstuk één) is dit onderzoek opgebouwd uit vier hoofdstukken. In hoofdstuk twee worden de belangrijkste theoretische concepten en kernbegrippen van de theorie van datakwaliteit beschreven. Tevens wordt ingegaan op de theorie van DQM, met als doel inzicht te krijgen in de factoren die bepalend zijn voor een hoge datakwaliteit. Dit hoofdstuk wordt afgesloten met de theorie over de besluitvorming. Vervolgens wordt in hoofdstuk drie de opzet van het praktijkonderzoek en de gehanteerde methodiek “enkelvoudige casestudy” toegelicht. In hoofdstuk vier zijn de uitkomsten van dit praktijkonderzoek beschreven. Ten slotte worden in hoofdstuk vijf de uitkomsten van hoofdstuk vier met de in hoofdstuk twee beschreven theorie vergeleken en wordt er vastgesteld of er ‘gaps’ zijn. Op basis van een nadere analyse van de afwijkingen uit de gap-analyse, zal worden vastgesteld in hoeverre de gaps ook de oorzaak zijn van een eventueel gebrek aan datakwaliteit én de effecten daarvan op de besluitvorming. Inzicht in deze achtergronden en oorzaken kan de richting wijzen waarin een oplossing kan worden gekozen (Verschuren en Doorewaard, 2007).
2 Literatuuronderzoek
2.1 Inleiding
In dit hoofdstuk wordt de meest relevante literatuur over datakwaliteit, datakwaliteitsmanagement en besluitvorming beschreven:
Ten eerste wordt de in dit voorliggende onderzoek gehanteerde definitie van data toegelicht om vervolgens een aantal belangrijke kenmerken van datakwaliteit te beschrijven. Deze kenmerken worden gebruikt als criteria om de datakwaliteit te kunnen beoordelen. Vervolgens wordt beschreven hoe DQM bijdraagt aan het verhogen van datakwaliteit. In dit onderzoek is gekozen voor de Total Data Quality Management’ (TDQM) benadering. Dit is omdat bij deze benadering datakwaliteit vanuit het perspectief van de gebruiker wordt gedefinieerd, want uiteindelijk is de gebruiker degene die de geschiktheid van data als product beoordeelt. De gebruiker beoordeelt of de data geschikt is voor de beoogde taak: zoals het nemen van een managementbesluit. Immers het doel van dit onderzoek is om de invloed van datakwaliteit op de besluitvorming te onderzoeken en niet om de datakwaliteit sec te beoordelen. In dit onderzoek wordt verondersteld dat datakwaliteit wordt verhoogd wanneer (TDQM) wordt toegepast. Daarom worden zowel de vier principes als de rollen die deze werkwijze toepast en onderscheidt beschreven.
Ten tweede wordt in deze paragraaf de meeste relevante literatuur over rationele besluitvorming binnen een organisatie beschreven en de gehanteerde theoretische modellen in het beslissingsproces beschreven. In dit onderzoek wordt de beperkte rationale benadering gehanteerd met aandacht voor enkele relevante elementen uit verschillende modellen, zoals de rol van participanten en het belang van informatie bij de verschillende beslissingsniveaus. Hierbij wordt niet het proces centraal gesteld maar het individu en daarom eindigt deze paragraaf met het keuzegedrag van mensen en hoe men informatie kan verwerken.
Ten slotte eindigt deze paragraaf met een koppeling tussen theorie en praktijk waarbij wordt getracht een beeld te geven hoe de theorie getoetst zal worden in de praktijk.
2.2 Wat is datakwaliteit?
De term datakwaliteit heeft geen absolute, maar slechts een relatieve betekenis. Zo stelt Wang (1996) dat om datakwaliteit te kunnen verbeteren men eerst moet begrijpen wat datakwaliteit voor de gebruiker betekent. Hierbij wordt een onderscheidt gemaakt tussen data en kwaliteit. In de literatuur worden data soms als ‘gegevens’ beschouwd en soms als ‘informatie’, een
combinatie is ook geen uitzondering. Data zijn ‘ruwe’ gegevens, eenvoudige feiten. Deze gegevens worden informatie als ze betekenis krijgen voor de gebruiker. Wat voor de ene gebruiker gegevens ‘raw fact’ zijn, is voor een andere gebruiker al informatie. Dat is de reden dat in veel onderzoek de begrippen ‘data’ en ‘informatie’ door elkaar worden gebruikt, zo ook in dit onderzoek.
Niet alleen de definitie van ‘data’ is complex, het woord ‘kwaliteit’ heeft in de literatuur ook een zeer brede betekenis; Joseph Juran (1974) omschreef kwaliteit als ‘geschiktheid voor gebruik’ en Philip Crosby definieerde kwaliteit als ‘voldoen aan eisen’. Ze benadrukken het belang van de gebruikersinvalshoek van kwaliteit, want uiteindelijk is de gebruiker degene die de geschiktheid van data als product beoordeelt (Wang en Strong, 1996). Binnen de ISO 9001:20003
wordt de term ‘kwaliteit’ gedefinieerd als de mate waarin een set van inherente kenmerken voldoet aan de eisen. Dit werd aangevuld met de ISO 27001 norm, hier staan de beschikbaarheid, integriteit en betrouwbaarheid van data centraal.
Samenvattend is de definitie van datakwaliteit door de jaren heen licht aangepast, afhankelijk van de context waarin ze wordt gebruikt én afhankelijk van de gebruiker. De gebruiker stelt eisen aan de kwaliteit van de data; zo moeten data bijvoorbeeld volledig, tijdig en accuraat zijn. Deze criteria wordt in de literatuur aangeduid als dimensies, deze kunnen los worden gebruikt maar ook gegroepeerd in categorieën. In de volgende paragraaf worden vier categorieën beschreven die door Strong en Wang in hun onderzoek werden gehanteerd.
2.3 Dimensies van datakwaliteit
Dimensies bevatten attributen die elk een bepaald aspect van datakwaliteit beschrijven. In de literatuur zijn tal van onderzoeken te vinden die hebben aangetoond dat datakwaliteit kan worden geëvalueerd aan de hand van verschillende dimensies (Shankaranayan en Cai, 2005). Zo gebruikte Morey (1982), Ballou (1985), Fox (1994) en Wand (1996) de dimensies: accuraatheid, tijdigheid en volledigheid om datakwaliteit te evalueren (Shankaranayan en Cai, 2005). Sommige auteurs beperkten zich tot het gebruik van een aantal kenmerken, terwijl anderen dat juist niet deden. Zo inventariseerde English in 1996 zestien dimensies in zijn onderzoek (Alpar, 2014). Ook in het onderzoek van Strong en Wang (1997) werden meerdere kenmerken bekeken, zo verdeelden zij vijftien dimensies over vier categorieën. De vier categorieën zijn:
2.3.1 Intrinsiek
Deze categorie richt zich op de waarden van de data zelf zonder naar de context te kijken. Voor een hoge datakwaliteit is het nodig dat de gebruikers vertrouwen kunnen hebben in de data. Zo vinden wij onder deze categorie de volgende kenmerken: accuraat, objectief, vertrouwenwekkend en reputatie. Als de data niet aan de verwachtingen van de gebruiker voldoen, zal men het vertrouwen in de systemen verliezen en zal men ergens anders informatie zoeken (Eckerson, 2002).
2.3.2 Toegankelijk
Data moeten voor de gebruiker toegankelijk zijn. Hiermee wordt enerzijds bedoeld de technische toegang tot data, immers foutloze data zijn waardeloos als gebruikers geen toegang hebben tot de gegevens (Eckerson, 2002). Hierbij is er ook aandacht voor de veiligheid van de gegevens. Anderzijds wordt in deze categorie aandacht gegeven aan de problematiek rond het datavolume. Een te grote hoeveelheid gegevens kan een negatieve invloed hebben op de informatievoorziening. Te grote datavolume kan leiden tot een inefficiënte en erg kostbare zoektocht naar de relevante informatie voor de gebruiker.
2.3.3 Representatief
Deze categorie bevat de kenmerken: consistent, begrijpelijk, interpreteerbaar en eenvoudig. Dus er moet bewust omgegaan worden met de presentatie. Hierdoor kan de eindgebruiker data makkelijker begrijpen en interpreteren. Een bewuste en eenduidige presentatie van gegevens is een belangrijk kenmerk. Pas als de ontvanger de informatie begrijpt, kan men tevreden zijn.
2.3.4 Contextueel
Met contextueel wordt bedoeld dat datakwaliteit gezien moet worden in relatie tot de eisen van de gebruiker om een bepaalde taak uit te kunnen voeren. Daarvoor moeten de data relevant, tijdig, en volledig zijn en de hoeveelheid gegevens moet passen bij de uit te voeren taak.
Samenvattend concludeerden Strong et al (1999) dat data intrinsiek goed moeten zijn, contextueel geschikt zijn voor de beoogde taak, duidelijk moeten worden weergegeven en toegankelijk moeten zijn voor de gebruikers.
2.3.5 Criteria bepaling
Dit voorliggende onderzoek richt zich voornamelijk op de categorie ‘contextueel’. Immers, het doel van dit onderzoek is om de invloed van datakwaliteit op de besluitvorming te onderzoeken en niet om de datakwaliteit sec te beoordelen. Daarom wordt beperkt rekening
gehouden met de andere drie categorieën. Het onderzoek richt zich op de categorie ‘contextueel’, omdat hierin de bruikbaarheid van de informatie een belangrijk kenmerk is. Er is immers sprake van hoge datakwaliteit als de data geschikt zijn voor gebruik. Dit in tegenstelling tot traditionele methoden die voor het evalueren van datakwaliteit geen rekening houden met de context zoals de besluitvorming en de eisen van de gebruikers. (Shankaranarayanan, G. en Cai, Y., 2006). Zoals in voorgaande paragraaf is beschreven bevat de categorie contextueel de criteria: relevantie, tijdigheid en volledigheid. Deze criteria toets of de data geschikt zijn voor de beoogde taak: in dit geval het nemen van een managementbesluit.
2.4 Hoe kan datakwaliteit gemanaged worden?
De vraag hoe datakwaliteit gemanaged kan worden is in de literatuur breed behandeld. Zoals de onderzoek van Redman (1996) en English (1999) waarbij DQM richt zich op de objectieve kenmerken zoals juistheid en volledigheid. Hoewel onderzoekers zich vaak hebben gericht op het ontwikkelen en implementeren van informatiesystemen die de ‘juiste’ gegevens leveren, schrijven Shankaranarayanan en Cai (2006) dat de output vaak niet voldoet aan de verwachtingen van de consument, omdat aan de ene kant er een ‘mismatch’ is tussen de verwachtingen en de geleverde gegevens en aan de andere kant het DQM niet adequaat is ingericht. Volgens deze schrijvers suggereert eerder onderzoek naar datakwaliteit, zoals Ballou et al (1998) en Wang et al (1998), dat de focus moet verschuiven van informatiesystemen naar de informatie zelf. In het domein van DQM zijn een aantal benaderingen beschreven; voorbeelden hiervan zijn het “DQ program’ van Redman uit 1996 en ‘Total Quality data Management’ (TQdM) van English (1999). Deze laatste benadering richt zich op accountability waarbij veel aandacht wordt besteed aan de verschillende rollen en verantwoordelijkheden (Wende en Otto, 19xx). English identificeerde 19 rollen binnen deze benaderingen. TQdM is een methode waar veel aandacht is voor het verbeteren van datakwaliteit en dat vindt plaats door middel van vijf processen (Wende en Otto, 19xx). Nog een benadering van DQM is: ‘Total Data Quality Management’ (TDQM). Centraal hierin staat dat informatie gezien moet worden als een zelfstandig product. Dit wordt door Wang et al in zijn onderzoek van 1998 onderstreept als de ‘IP approach’. Het doel van deze benadering is om ervoor te zorgen dat het product (informatie) geschikt (‘fit’) is voor gebruik, want uiteindelijk beoordeelt de gebruiker het product op geschiktheid (Wang et al, 1998). In dit onderzoek zal de IP approach en dus de TDQM benadering worden gebruikt omdat deze benadering meer aandacht heeft voor de gebruiker dan de overige benaderingen. Hoe dit ingericht wordt zal hieronder worden beschrijven.
Volgens Wang dient informatie beheerd te worden volgens vier principes: 1) het begrijpen van de informatiebehoefte van de gebruiker, 2) het beheren van informatie als product binnen een goed gedefinieerd productieproces, 3) het beheren van informatie als een product met een eigen levenscyclus en ten slotte 4) de benoeming van een informatieproductmanager.
Door TDQM toe te passen wordt volgens Wang een werkwijze gebruikt om de datakwaliteit te verbeteren; deze werkwijze dient verankerd te worden in de organisatie en is niet bedoeld als een tijdelijke oplossing. TDQM focust niet op de hardware of software van informatiesystemen, maar op de informatie zelf; het draait dus om de data. Het toepassen van TDQM heeft niet alleen effect op datakwaliteit maar ook op verschillende processen binnen de organisatie. Te denken valt o.a. aan besluitvorming doordat data duidelijker en transparanter worden gepresenteerd maar ook aan het verminderen van operationele problemen. Wang (1998) onderstreept in zijn onderzoek het belang van het toepassen van de vier bovengenoemde principes om het gewenste resultaat te behalen. Deze vier principes worden in de volgende paragrafen verder toegelicht.
2.4.1 Het begrijpen van de informatiebehoefte
Het eerste principe, het begrijpen van de informatie behoefte, heeft volgens Wang een duidelijk doel, namelijk de gebruiker te voorzien van relevante informatie met een hoge kwaliteit. Informatie van hoge kwaliteit is een product dat aan alle eisen voldoet die door de gebruiker verwacht wordt. Elke gebruiker kan andere eisen stellen aan de informatie. Daarnaast kunnen de eisen van een en dezelfde gebruiker, afhankelijk van het beoogde resultaat, variëren. Zo kan een financieel manager de kwaliteit van gegevens ten behoeve van korte termijn investeringsbeslissingen anders beoordelen dan diezelfde gegevens in het licht van lange termijn investeringsbeslissingen (Lee, 2003). Door toepassing van het eerste principe kan het besluitvormingsproces beter worden ondersteund. Dus bij de inrichting van het informatiesysteem dient men inzicht te hebben in de behoefte van het management welke informatie relevant is bij de besluitvorming.
2.4.2 Het beheren van het proces
Het beheren van het proces dient de beperking van datavervuiling door een individuele of ad-hoc aanpak. Het is namelijk van belang dat er sprake is van een integrale aanpak (Wang et al 1998). Als interne gebruikers de beschikbare data als onbetrouwbare of onvolledige informatie bestempelen bestaat het risico dat deze gebruikers, afdelingen of proceseigenaren, zelfstandig aanpassingen doorvoeren in het systeem. Dit kan een nadelig effect hebben op de datakwaliteit. Zo werd in één van de onderzochte bedrijven uit het onderzoek van Wang, geconstateerd dat de
data inconsistent waren. Elke divisie verzamelde zijn eigen klanteninformatie en verwerkte dit naar eigen behoefte in het systeem. Het belang van de informatie voor de organisatie als geheel werd hierin niet mee genomen. Wang geeft aan dat het proces niet alleen goed gedefinieerd moet zijn maar dat het ook over een adequaat controle systeem moet beschikken, waarvan periodieke controles en beheersmaatregelen t.b.v. datakwaliteit onderdeel zijn. Dus als afdelingen of proceseigenaren teveel op een eiland opereren kan dat een nadelig effect hebben op de besluitvorming op tactisch en strategisch niveau.
2.4.3 Het beheren van de productlevenscyclus
Bij het derde principe, het beheren van de productlevenscyclus, baseert Wang zijn definitie op de klassieke marketing definitie van de productlevenscyclus. Zo doorloopt informatie vier fases: de introductiefase, de groeifase, de stabiliteitsfase en ten slotte de neergaande fase. De kwaliteit van informatie zal met de tijd dus niet gelijk blijven, maar verslechteren. Data verouderen snel. Zo veranderen bijvoorbeeld voortdurend klantgegevens, zaken in de voorraadbeheer en financiële gegevens. Niet alleen omdat de data zelf veranderd zijn, maar ook omdat andere factoren van invloed zijn op de levenscyclus. Zo definieert Eckerson (2002) DQM als een ‘never ending process’ omdat bedrijfsprocessen, klantverwachtingen, systemen, bedrijfsregels voortdurend aan verandering onderhevig zijn. Dit principe maakt het mogelijk te werken met actuele gegevens, wat de besluitvorming ten goede komt, aangezien men op basis van deze actuele informatie besluiten voorbereidt en/of neemt.
2.4.4 Benoemen van informatieproduct manager
Voor een succesvolle implementatie van de IP approach is het volgens Wang noodzakelijk dat er een beheersstructuur bestaat en een informatieproduct manager wordt benoem. Dit om ervoor te zorgen dat de gebruikers relevante en kwalitatief hoogwaardige informatie krijgen. De belangrijkste verantwoordelijkheid van de manager binnen de IP approach is om drie grote gebieden te coördineren en beheren: 1) het leveren van ruwe data, 2) het produceren van het product informatie en 3) het gebruiken van de informatie. Bij dit principe draait het volgens Wang om toezicht, toezicht op de werkwijze, inzicht in de behoefte van de gebruikers en de verandering daarin. Dit om de uiteenlopende behoefte aan informatie voortdurend te matchen met de beschikbare informatie om vervolgens deze te transformeren in kennis welke bijdraagt aan een continu proces van verbetering. Het is belangrijk om continue de datakwaliteit te kunnen garanderen (English, 1999).
2.4.5 Criteria bepaling
In dit voorliggende onderzoek is ervoor gekozen om de IP benadering te beschrijven omdat hierin rekening wordt gehouden met de context. Door een geïntegreerde aanpak wordt aandacht aan de behoefte van de gebruiker besteed. Omwille van een zorgvuldige besluitvorming is het van belang dat informatie van voldoende kwaliteit is. Kwaliteit die voldoet aan verschillende criteria zoals tijdigheid en volledigheid maar vooral relevant is voor de gebruiker: informatie die men nodig heeft bij het uitoefenen van taken. Er moeten immers op basis van deze informatie besluiten voorbereid en/of genomen worden. Het vaststellen van de benodigde informatie zal niet altijd een makkelijke taak zijn voor de informatiemanager. In sommige gevallen kan het wettelijk vastgelegd zijn, maar vaak zal de informatiemanager zelf de kaders moeten vaststellen. De informatiemanager in zijn rol van coördinator en toezichthouder zal de kwaliteitsaspecten moeten beheren, rekening houden met de levenscyclus van de informatie, maar ook met de drie gebieden van TDQM en de rollen die daarbij beschreven zijn. Welke rollen dit zijn, zal in de volgende paragraaf worden behandeld.
2.5 Gebieden en rollen van TDQM
Strong en Wang (1997) onderscheiden zoals beschreven in voorgaande paragraaf drie taakgebieden binnen TDQM: 1) het leveren van ruwe data, 2) het produceren van het product informatie en 3) het gebruiken van de informatie. Volgens de auteurs kunnen we drie rollen koppelen aan deze taakgebieden: 1) de data producers (collectors), 2) de data beheerders (custodians) en 3) de data gebruikers (consumers). In deze paragraaf zal elke rol en taakgebied kort besproken worden. Ten slotte eindigen we deze paragraaf met een korte beschrijving over welke organisatorische kennis bij elke rol nodig is.
2.5.1 Data collectors
Deze groep kan bestaan uit medewerkers, afdelingen of processen, die volgens Lee en Strong (2003) zorgen voor de initiële gegevens. De taken van de data collectors zijn: genereren, verzamelen en/of invoeren van gegevens in het systeem.
2.5.2 Data Custodians
Deze groep betreft mensen die beheerstaken hebben. Beheerstaken zijn het beheren, controleren en behouden van de data inclusief het zorgen voor dataveiligheid. Volgens Lee en Strong (2003) zijn data custodians verantwoordelijk voor opslag en onderhoud van de data maar ze fungeren ook als bemiddelaars tussen collectors en consumers.
2.5.3 Data Consumers
Deze groep gebruikt de gegevens voor verdere integratie, aggregatie, presentatie en interpretatie van gegevens. De groep is betrokken bij het identificeren van relevante data (Lee en Strong, 2003)
2.5.4 Organisatorische kennis
Lee en Strong (2003) stellen in hun onderzoek dat het, om kwalitatief hoogwaardige data te kunnen produceren, belangrijk is, dat iedereen met een bepaalde rol, in zijn eigen specifieke gebied, organisatorische kennis heeft over het informatieproces. Het is dus belangrijk dat men kennis heeft over het ‘waarom’, ‘wat’, en ‘hoe’. Het ‘waarom’ houdt in dat men moet weten waarom data worden geregistreerd. Het ‘wat’ impliceert kennis over activiteiten en feiten die tot informatie kunnen leiden en ten slotte het ‘hoe’ betekent kennis over processen en werkprocedures. Dit alles kan niet los van elkaar gezien worden, het draait om de combinatie van de kennis bij alle drie gebieden door alle drie rollen.
Nu duidelijk is hoe van criteria naar DQM toegewerkt kan worden rekening houden met de verschillende gebieden en rollen, is het mogelijk meer duidelijkheid te scheppen over de relevantie van datakwaliteit op de besluitvorming. Hierover meer in de volgende paragrafen.
2.6 Besluitvorming
In deze paragraaf wordt de meest relevante literatuur over rationele besluitvormingsprocessen binnen een organisatie beschreven. Daarbij is gestart met de achterliggende theorie van de in literatuur gehanteerde modellen op beslissingsprocessen. Deze modellen gaan over de wijze waarop beslissingen tot stand komen en hebben tot doel het individu in staat te stellen om een optimale beslissing te nemen. De wijze waarop dit geschiedt, verschilt per model, maar ook diverse factoren zoals de plaats, de informatie en het individu zelf kunnen de beslissing beïnvloeden. Zo kunnen beslissingen op verschillende besturingslagen plaats vinden: strategisch-, tactisch- en operationeel niveau. Op elk niveau zijn er verschillende deelnemers die uiteenlopende opvattingen hebben over de werkelijkheid. Zij hebben verschillende opvattingen over het probleem, de mogelijke oplossing en over de wijze waarop deze oplossing geïmplementeerd kan worden. Daarbij is niet alleen de behoefte aan informatie verschillend maar ook het individu gaat anders met informatie om. In deze paragraaf wordt de individu centraal gesteld in plaats van het proces en daarom eindigt deze paragraaf met het keuzegedrag van mensen. Hierbij wordt de rationele-cognitieve optiek gehanteerd. Daarbij is de aandacht gericht op het selecteren, gebruiken en verwerken van informatie tijdens het besluitvormingsproces.
In deze paragraaf staan we stil op hoe beslissen organisatie, welke individuen beslissen waarover en ten slotte hoe beslissen individuen?
2.6.1 Hoe beslissen organisaties?
In de literatuur zijn verschillende modellen die besluitvormingsprocessen conceptualiseren. Zo noemt Van Buuren in zijn onderzoek van 2006 o.a. de volgende modellen: het fasen-model van Hoogerwerf (1998), het vuilnisvatmodel van Cohen, March & Olsen (1972), het stromenmodel van Kingdon (1984) en het rondenmodel van Teisman (1992). De voor dit onderzoek relevante elementen van deze modellen worden hieronder besproken.
Het fasen-model van Hoogerwerf is een procesmatige beschrijving vanuit een rationele benadering: het proces loopt a-priori van probleemconstatering tot beleidsuitvoering (Van Buuren, 2006). Pogingen de beslissingsprocessen in te delen in een aantal chronologische stappen zijn niet nieuw (Koopman, 1980). De auteur refereert aan de managementliteratuur uit de jaren ’60 waarbij in het fasen-model zes stappen werden onderscheiden: 1) identificatie van het probleem; 2) informatie zoeken, 3) produceren van mogelijke oplossingen; 4) evaluatie van alternatieven; 5) selectie en tenslotte 6) uitvoering van de beslissing. Voor een dergelijke fasering van besluitvormingsprocessen is empirische evidentie gezocht. Zo besteedt Koopman vooral aandacht aan het onderzoek van Mintzberg et al. uit 1976. Hij concludeert dat de verdienste van Mintzberg vooral is dat het niet gaat om fasen in een absolute volgorde; zo komt “recycling” vaak voor en zijn de grenzen tussen de fasen niet zeer scherp. Maar het besluitvormingsproces kent wel een zekere logische ordening (Koopman, 1980). Wat wel nieuw is in het model van Hoogerwerf uit 1998, is dat ook toetsing van de uitvoering meegenomen wordt. Zo heeft hij het model uitgebreid met stap 7) terugkoppeling: informatie over de evaluatie. Deze toetsing, gebaseerd op evaluatie van gegevens betreffende de uitvoering, is nodig om het proces dat al ingang is gezet, zo nodig bij te sturen. Ten slotte wordt het proces beëindigd, omdat het doel bereikt is of omdat een ander besluit wordt genomen. Een besluitvormingsproces stopt dus niet bij het nemen van een besluit maar loopt door totdat er bewust een einde aan het proces wordt gemaakt. Volgens Hoogerwerf staat de beleidsbepaler centraal. Andere factoren zijn wel relevant voor het proces, maar de beleidsbepaler neemt het besluit.
Alhoewel het fasen-model nog steeds geldt als basis voor veel besluitvormingsonderzoek is er ook veel kritiek op het model. Teisman (1992) beschrijft in zijn model ‘rondenmodel’ dat de beleidsprocessen niet zo mooi gefaseerd verlopen zoals het fasen-model voorschrijft en dat de rol van de beleidsbepaler niet a-priori aanwijsbaar is. Zo stelt het ‘vuilnisvatmodel’ van Cohen, March & Olsen dat er binnen een organisatie niet één factor centraal staat, maar dat
verschillende factoren van invloed kunnen zijn op het besluitvormingsproces zoals: problemen, oplossingen, organisatieleden en keuzesituaties (Koopman, 1980). Deze vier elementen zijn min of meer toevallig met elkaar verbonden. Doordat deze op willekeurige manier met elkaar gemengd zijn komt er een schijnbaar willekeurige oplossing bovendrijven. Soms wordt een oplossing al aangedragen voordat er een probleem is. Tijdsvolgorde speelt dus geen rol. Koopman concludeert dat de auteurs van het ‘vuilnisvatmodel’ niet zeggen dat er geen systeem zit in de besluitvorming in een organisatie, maar dat de ‘anarchie’ m.b.t. de besluitvorming een redelijk zij het niet optimaal antwoord is op de grote omgevingsonzekerheid waarin de participanten werken. Zij stellen dat het essentieel is dat de organisatie er in voldoende mate in slaagt de aandacht te trekken van participanten voor de problemen van de organisatie de voortgang van de besluitvorming te bewaken.
In 1986 werkt Kingdon aan het ‘stromenmodel’, dit model komt voort uit het vuilnisvatmodel. Dit model verwerpt de gedachte dat besluitvormingsprocessen rationeel en gefaseerd verlopen. Hij onderscheidt in zijn studie drie stromen: de politieke stroom; de beleidsstroom en een stroom van problemen, oplossingen en deelnemers onafhankelijk naast elkaar. De politieke stroom vertegenwoordigt voorstellen, oplossingen en ideeën en de zoektocht hiernaar. De probleemstroom vertegenwoordigt de problemen (Van Buuren, 2006). De autonome logica van stromen staat centraal. Op het moment dat de drie stromen op toevallige wijze bij elkaar komen ontstaat er een ‘policy window’ (Van Buuren, 2006)
Teisman richt zich in zijn ‘rondenmodel’ vooral op de interacties tussen betrokken partijen en de resultaten daarvan. De complexiteit van de besluitvorming ligt niet zozeer in de complexiteit van het probleem zelf. Teisman (1992) ziet besluitvorming als reeksen van beslissingen, die de vorm aannemen van een ingewikkeld interactief proces, waarbij initiatieven en aanpassingen elkaar opvolgen, zonder gefaseerde opbouw. Hierdoor ontstaat interactie tussen participanten, die vanwege wederzijdse afhankelijkheid gedwongen zijn om in een strategische context van netwerken te opereren, waarbij standaardprocedures niet langer voldoen (Teisman, 1992).
In dit onderzoek is er aandacht voor de verschillende fasen van Hoogerwerf waarbij de beleidsbepaler centraal staat en de informatievoorziening een belangrijke rol speelt. Dit is ook te vinden bij het model van Kingdon; zo onderstreept hij het belang om op het juiste moment de juiste informatie en de juiste personen bij elkaar te brengen, waardoor er meer kans is op het maken van de juiste keuze. De rol van participanten en het belang van informatie over problemen en oplossingen komen bij het model van Kingdon duidelijk naar voren. Hoewel in dit
voorliggende onderzoek niet het totale proces van de besluitvorming centraal staat, is er wel aandacht voor enkele relevante elementen, zoals de participanten en de informatie. Dit wordt door Kingdon, Teisman en Hoogerwerf onderscheiden. Relevant voor dit onderzoek is dus welke
informatie voor wie nodig is. Daarnaast trachten we inzicht te geven hoe DQM bijdraagt aan de
kwaliteit van de (benodigde) informatie, die in meer of mindere mate bepalend is voor de oordeelsvorming en de uiteindelijke beslissing.
In de volgende paragraaf wordt kort stilgestaan bij wat een beslissing is en hoe hierbij individuen xxx wordt omgegaan met informatie.
2.6.2 Welke individuen beslissen waarover?
Besluiten zijn een onmisbaar onderdeel in het bestaan van een organisatie. Noordegraaf (2005) beschouwt besluiten als vastgelegde handelingsintenties. In de literatuur over besluitvorming wordt onderscheid gemaakt tussen gestructureerde en ongestructureerde beslissingen. Andere termen die men aantreft zijn: routinematige vs niet-routinematige, programmed vs. non-programmed en well-structured vs. ill-structured (Koopman, 1980).
De besluitvorming waarop dit onderzoek zich richt, bevindt zich aan de ‘gestructureerde’ kant. Het gaat om processen die gekenmerkt worden door een zeker patroon. Voor dit onderzoek is gekozen voor twee processen binnen een woningcorporatie: huurverhoging en verkoopprocessen. Beide processen kunnen worden beschreven als routinematige processen. Waarbij vooral wordt gericht op het optimaliseren van de routineprocessen: het gaat steeds om de invulling van wat, hoe, wanneer, waar en hoeveel. De corporatiesector moet onder een financiële druk vanuit de overheid, druk vanuit de maatschappij zo efficiënt mogelijk zijn interne processen en besluitvorming inrichten. De weg van probleemsituatie naar oplossing is niet erg vaag of onzeker maar is wel complex. Binnen dit onderzoek wordt onderscheid gemaakt tussen strategische, tactische en operationele beslissingen.
Strategische beslissingen zijn volgens Koopman van direct belang voor het voortbestaan en de continuïteit van de organisatie; ze worden doorgaans gekenmerkt door een lange looptijd, een lage frequentie en worden geïnitieerd en gedomineerd door de top van de organisatie. Zo is bij een woningcorporatie bijvoorbeeld de samenstelling van de gewenste portefeuille (streefportefeuille) bij een woningcorporatie een complexe opgave. Het gaat immers om een veelheid van keuzes. Het vastgoed is het belangrijkste middel van de corporatie om financieel en maatschappelijk te kunnen presteren. Het vermogen is daarbij grotendeels in dit vastgoed geïnvesteerd. Het is een grote uitdaging om de juiste koers te bepalen en daarbij horende besluitvorming en beleidsvorming is dus cruciaal. Porter (1980) beschrijft strategische besluiten
als de beslissingen die aanzienlijke investeringen vereisen, uitermate complex zijn en mogelijk de concurrentie en winstgevendheid van de gehele onderneming kunnen beïnvloeden.
Tactische beslissingen zijn, volgens Koopman, meer gericht op beheerssystemen, een voorbeeld hiervan is een adequate uitvoering van het werk. Ze duren vaak minder lang, komen vaker voor en spelen op lagere niveaus in de organisatie dan de strategische beslissingen. De allocatie van het portefeuilleplan (streefportefeuille) van een woningcorporatie naar deelportefeuilles zoals complexplannen en projectplannen is hiervan een voorbeeld. Hiermee wordt dus bepaald welke transformatie nodig is om de gewenste portefeuille te bereiken. Deze worden uitgewerkt in de complexplannen.
Operationele beslissingen zijn gericht op korte termijn en vinden plaats op het laagste beslissingsniveau in een organisatie: volgens Koopman zijn zij de tegenpool van de strategische beslissingen. Hier gaat het bijvoorbeeld om de vraag welke activiteiten concreet moeten worden uitgevoerd om de complexplannen te realiseren. Te denken valt aan onderhouds-, verhuur-, verkoop, en (ver)bouwplannen.
Beslissingen vinden dus plaats op strategisch, tactisch en operationeel niveau. In de literatuur wordt niet altijd deze volgorde aangehouden. In het kader van het Total Quality Management bijvoorbeeld hebben Morgan & Murgatroyd (1992) ervoor gepleit om de managementpiramide om te draaien om daarmee uit te beelden dat de strategische laag dienstbaar is aan de operationele laag èn dat de operationele laag een groot deel van de kennis bezit die nodig is om effectief en efficiënt beleid te kunnen maken. Een aantal auteurs (zoals Land, 1999) ziet het operationele niveau nadrukkelijk als het hart van de onderneming; het strategische en het tactische niveau is dienstbaar aan het operationele niveau, omdat op het operationele niveau de productie en het aanbod van goederen en diensten plaatsvindt (Van Os, 2014).
Afhankelijk van de omvang van de onderneming is een aantal bestuurslagen te onderscheiden. Zo doen de afdelingschefs de operationele sturing, het middenmanagement de tactische sturing en de directie de strategische sturing. Alle deelnemers op alle besturingslagen hebben uiteenlopende opvattingen over de werkelijkheid (Van Buuren, 2006). Zij hebben verschillende opvattingen over het probleem, de mogelijke oplossing en over de wijze waarop deze oplossing geïmplementeerd kan worden. Wat voor de één een bewezen feit is, een acceptabele probleemdefinitie of oplossing, is voor de ander totaal misplaatst (Noordegraaf, 1999). Deze interpretatieverschillen zijn, zoals in vorige paragraaf 2.2 beschreven is, ook typerend voor datakwaliteit. Immers het draait om het belang van de gebruikersinvalshoek van
kwaliteit, want uiteindelijk is toch de gebruiker degene die de geschiktheid van data als product beoordeelt (Wang en Strong, 1996). De aandacht gaat dus naar het individu, maar het organisatieniveau waarop dat individu opereert, heeft wel degelijk invloed op het soort taken en beslissingen waar hij mee te maken heeft en ook op het soort informatie dat voor hem relevant is (Weiss, 1984)
Welke informatie voor de gebruiker relevant is, wordt in dit onderzoek bepaald als de mate waarin de kwaliteit van interne informatie voldoet aan de verwachting binnen de verschillende bestuurslagen van het management voor het nemen van beslissingen. Ondanks de vele gegevens is datgene waar managers werkelijk behoefte aan hebben informatie die kwalitatief aan hun eisen voldoet (Gunnlaugsdottir, 2003). Immers de factor kwaliteit speelt een rol bij de beslissing, hoe hoger de kwaliteit van informatie des te hoger de kans dat betere beslissingen genomen worden (Raghunathan, 2000). Voorbeelden van relevante informatie binnen een woningcorporatie zijn informatie over puntenregistratie, het vastgoed, energie-labeling maar ook financiële en fysieke voortgang van projecten.
Om meer inzicht te krijgen in hoe de individuele eindgebruiker informatie selecteert en gebruikt zal in de volgende paragraaf worden ingegaan op theorievorming over informatieverwerking en op gedragswetenschappelijke inzichten die vooral gebaseerd zijn op cognitief besliskundig onderzoek.
2.6.3 Hoe beslissen individuen?
In dit onderzoek wordt de theorie over beperkte rationaliteit “theories of bounded rationality” gehanteerd van Simon (1972). Hierin stelt hij dat mensen genoegen nemen met het beoordelen van een beperkt aantal mogelijke oplossingen aan de hand van een beperkt aantal criteria. Niet de beste oplossing wordt gekozen, maar volstaan wordt met een (ogenschijnlijk) bevredigend alternatief. Er is dus sprake van beperkt rationeel handelen. Simon, die volgens Koopman (1980) vaak beschouwd wordt als de grondlegger van het onderzoek naar besluitvorming, breekt met het klassieke prescriptieve rationele model, dat voorschrijft dat een beslisser bij een keuze alle mogelijkheden overweegt. In dit onderzoek wordt de aanname van Simon, namelijk de beperkte rationele benadering, gehanteerd.
Naast de beperkte rationele benadering van Simon is aandacht voor beperkte rationele-cognitieve optiek. De aandacht is hierbij gericht op het selecteren, gebruiken en verwerken van informatie tijdens het besluitvormingsproces. Er wordt te veel verwacht van de mens indien uitgegaan wordt van de aanname dat mensen optimaal gebruikmaken van alle beschikbare
bedoeld met zijn begrensde rationaliteit: binnen onze cognitieve beperkingen maken we een zo goed mogelijke keuze op basis van zo veel mogelijk informatie. Maar dat de cognitieve capaciteiten van beslissers grenzen stellen aan de rationaliteit betekent nog niet dat de rationaliteit buitenspel staat (Tiemeijer en Thomas, 2009).
Bij besluitvorming gaat het om grote hoeveelheden data en om een breed scala van beslissingen. Beslissers worden gestimuleerd om meer responsief te reageren als zij overal en op elk moment toegang hebben tot gegevens. In zo'n geval is het voor de beslisser belangrijk, dat de kwaliteit van de gegevens die door hem gebruikt worden gewaarborgd is en door hem op kwaliteit getoetst kan worden (Shankaranarayan, 2006). Het gaat dus niet alleen om intrinsieke criteria als juistheid, contextuele criteria als volledigheid van relevante gegevens, maar ook om de juiste hoeveelheden data. Grote hoeveelheden data kunnen namelijk voor de eindgebruiker een obstakel zijn. Wanneer mensen geconfronteerd worden met meer informatie die ze kunnen of willen verwerken, gaan ze vaak eenvoudigere regels toepassen. Hierdoor vermindert volgens Tiemeijer en Thomas (2009) de mentale belasting: het beslisproces wordt verkort en niet alle (relevante) attributen worden in overweging genomen. Uit onderzoek blijkt dat dit niet altijd nadelig hoeft te zijn; wanneer beslissingen snel genomen moeten worden, kan een eenvoudige maar snelle wijze van beslissen juist superieur zijn (Tiemeijer en Thomas, 2009). Tijdgebrek en cognitieve beperkingen eisen dus een pragmatische beslissingsstrategie. (Pligt en Koele, 2003)
Het keuzegedrag van mensen wordt volgens Tiemeijer en Thomas (2009) beïnvloed door verschillen in de manier waarop ze het keuzeproces benaderen. Zo hebben sommige mensen een sterkere neiging tot nadenken over beslissingen dan anderen. Dit verschil wordt beïnvloed door de “need for cognition” (NC). De schrijvers staan niet alleen stil bij de mate waarin mensen graag over (complexe) zaken nadenken, maar ook hoe grondig men de informatie bestudeert die binnen redelijke tijd beschikbaar is. Mensen met hoge NC denken volgens de schrijvers in het algemeen niet alleen langer maar maken ook onderscheid tussen informatie die er echt toe doet en informatie die gerust genegeerd kan worden. Dit betekent niet dat mensen met een lage NC niet de informatie grondig bestuderen of geen onderscheid maken tussen relevante en niet relevante informatie, maar wel dat ze gemotiveerd moeten worden, bijvoorbeeld door een eenvoudig vorm te hanteren bij het aanbieden van informatie (Tiemeijer en Thomas).
Naast de strategie waarmee mensen data benaderen en het feit dat mensen niet alle data gebruiken noemen Tiemeijer en Thomas (2009) nog een strategie, namelijk dat men soms beslissingen neemt op basis van gewoonte. Met gewoontes wordt bedoeld onbewuste en diep ingesleten patronen. Zo wordt bijvoorbeeld het opstellen van een begroting gebaseerd op vaste
kaders onder de motto “We doen het al jaren zo”. Repetitie van gedrag leidt tot gewoontevorming en als mensen eenmaal een gewoonte hebben gevormd, worden volgens Tiemeijer en Thomas (2009) toekomstige keuzes op het betreffende gebied vaak automatisch gemaakt. Het gegeven dat mensen niet alle informatie even uitgebreid beschouwen, en soms meer varen op gewoontes geeft aan dat informatieverschaffing sec niet altijd zal voldoen. Aandacht geven aan het veranderen of beperken van het gewoontegedrag is nodig. Dit sluit aan bij de gedachten van het vuilnisvatmodel waarin het essentieel is dat de organisatie er in voldoende mate in slaagt de aandacht van het management te trekken voor de problemen van de organisatie door de voortgang van de besluitvorming te monitoren. Bijvoorbeeld, indien men naderhand verantwoording moet afleggen over gemaakte keuzes wordt men geprikkeld om informatie grondiger te verwerken en daardoor wordt alternatief gedrag gestimuleerd. Dit betekent dat men bij de vormgeving van DQM zich een beeld moet vormen van welke informatie
men over wil brengen maar ook hoe met de informatie zal worden omgegaan.
2.7 Koppeling tussen theorie en praktijk
Het belang van datakwaliteit neemt toe. Ondernemingen worden in toenemende mate geconfronteerd met de vraag op welke wijze de kwaliteit van informatie wordt gewaarborgd en hoe deze informatie wordt benut om het voortbestaan van het bedrijf te waarborgen. Het onderzoek richt zich op de vraag hoe het effect van DQM kan worden vastgesteld en welke
elementen daarbij een rol spelen. Hierbij wordt datakwaliteit vanuit het perspectief van de gebruiker gedefinieerd. Waarbij de kwaliteit van de data contextueel geschikt zijn voor de beoogde taak: in dit geval het nemen van een managementbesluit. De bruikbaarheid van de informatie is hierin een belangrijk kenmerk. Daarnaast zullen we onderzoeken of data duidelijk worden weergegeven en toegankelijk zijn voor de gebruikers. Het doel van dit onderzoek is immers om de invloed van datakwaliteit op de besluitvorming te onderzoeken en niet om de datakwaliteit sec te beoordelen.
In dit onderzoek wordt verondersteld dat datakwaliteit wordt verhoogd wanneer TDQM vanuit vier principes wordt beheerd. Daarbij is het eerste uitgangspunt dat de kwaliteit aan de eisen van de gebruiker voldoet. Het onderzoek focust zich op het effect dat TDQM op de besluitvorming heeft door de kwaliteit van de relevante informatie te verhogen. In dit onderzoek zal getoetst worden of TDQM adequaat is ingericht en welk effect dit kan hebben op de besluitvorming, waarbij aandacht is voor de verschillende niveaus waarop de gebruiker opereert. Beslissingen vinden immers plaats op organisatieniveau (strategisch) maar ook op tactisch en operationeel niveau. Alle deelnemers op alle besturingslagen hebben uiteenlopende opvattingen
over de werkelijkheid. Zij hebben verschillende opvattingen over het probleem, de mogelijke oplossing en over de wijze waarop deze oplossing geïmplementeerd kan worden. De aandacht gaat daarom naar het individu, maar het organisatie niveau waarop dat individu opereert heeft wel degelijk invloed op het soort taken en beslissingen waar hij mee te maken heeft en dus ook op het soort informatie dat voor hem relevant is. Zo is beschreven op welke manier men kan omgaan met informatie bij het nemen van een besluit zodat cruciale aspecten als communicatie en betrokkenheid van het management kunnen worden meegenomen in dit onderzoek, maar ook het toezicht op de kwaliteit van een dynamische data, de behoefte van de gebruiker en het daadwerkelijk gebruik van data bij de besluitvorming. Hierbij wordt getracht te onderzoeken hoe
men bij de vormgeving van DQM zich een beeld vormt van welke informatie men wil
overbrengen maar ook hoe met de informatie wordt omgegaan. Relevant in dit onderzoek is dus ‘welke’ informatie voor ‘wie’ nodig is. Dit toetsen we in een praktijksituatie waarbij de weg van probleemsituatie naar oplossing is niet erg vaag of onzeker is, maar wel complex. In figuur 1 is een schematische weergave van de theorie gegeven. De pijlen betekenen dat DQM nodig is voor enerzijds datakwaliteit en anderzijds besluitvorming.
3 Methodologie
In dit hoofdstuk behandel ik de methodologie en wijze waarop ik dit onderzoek heb gedaan. Allereerst zal het type onderzoek worden beschreven waarbij uitgelegd wordt waarom hiervoor is gekozen. Vervolgens wordt het onderzoeksobject geïntroduceerd. Dit hoofdstuk wordt afgesloten met een beschrijving van de gevolgde stappen en hoe de dataverzameling heeft plaatsgevonden.
3.1 Onderzoeksmethode
Het onderzoek betreft een kwalitatief onderzoek. Om de vraagstelling van dit onderzoek te kunnen beantwoorden, is er bewust voor gekozen het gebruik van een aantal verschillende methoden van dataverzameling te combineren: open interviews, semigestructureerde interviews en documentenanalyse. De betrouwbaarheid en validiteit van het onderzoek nemen toe, omdat op verschillende, elkaar aanvullende manieren, gegevens verzameld worden (Wester, 1995). Documentatie, archief, interviews, directe observatie zijn de meest gebruikte bronnen bij casestudies (Yin, 2003). Hiermee wordt niet getracht de theorie te toetsen in de praktijk, maar de werkelijkheid waar te nemen (Boeije, 2005).
Een kwalitatief onderzoek is gericht op één eigenschap en stelt vragen naar het waarom, wat en hoe, terwijl een kwantitatief onderzoek is gericht op de mate waarin een eigenschap voorkomt en stelt vragen als hoeveel en hoe vaak iets voorkomt (Wester, 1995). In dit onderzoek is gekozen voor een kwalitatief onderzoek omdat de vraag wordt gesteld hoe vanuit het perspectief van de eindgebruiker wordt gekeken naar het effect van DQM op de datakwaliteit en de besluitvorming. Om antwoord te kunnen geven op deze vraag zijn verschillende methodes toegepast waarmee tot triangulatie4 van data kan worden gekomen. Triangulatie is belangrijk om
de validiteit van de data te waarborgen (Yin, 2004).
Het doel van dit onderzoek is de vooronderstelling van bestaande modellen te toetsen door middel van onderzoek van één casestudy bij één woningcorporatie. Binnen een woningcorporatie is sprake van een groot aantal verschillende omvangrijke processen. Om die reden is er eerst een documentanalyse gemaakt m.b.t. de inrichting van de verschillende bedrijfsprocessen met aandacht voor de besluitvorming en DQM. Gezien de beschikbare tijd beperkt dit onderzoek zich tot twee processen binnen de woningcorporatie. Deze beperking betekent wel, dat de resultaten van het onderzoek maar in beperkte mate in aanmerking komen voor generalisatie.
Deze twee processen zijn het verkoopproces en het huurverhogingsproces. Deze processen zijn geselecteerd omdat hierin de besluitvorming op verschillende niveaus plaats vindt. De documentanalyse is tevens gebruikt om de open vragen te formuleren. Hieronder in figuur 2 een schematische weergave van de gebruikte methode.
Toelichting figuur:
In dit onderzoek is, zoals al gezegd, naast de documentanalyse gebruikt gemaakt van interviews. Het doel van het interview is zoveel mogelijk informatie te verzamelen over hoe de processen zijn ingericht, hoe data in het algemeen door betrokkenen worden beoordeeld, en hoe de datakwaliteit wordt ervaren in het eigen specifieke proces waarin de deelnemers een rol spelen. Volgens Yin (2003) is een sterk punt bij het gebruik van interviews dat deze doelgericht zijn en dat ze inzicht leveren. Daar tegenover zijn er ook zwakke punten te noemen zoals bias bijvoorbeeld omdat de vragen niet goed zijn geselecteerd of omdat er slecht doorgevraagd is of omdat de antwoorden van respondent beïnvloed kunnen worden door de interviewer (Yin, 2003). Om te voorkomen dat de respondenten onvolledig zijn, zullen bij het formuleren van de interviewvragen de zaken beschreven worden die in ieder geval aan bod moet komen. In paragraaf 3.3 zullen de gebruikte methodes verder worden toegelicht.
3.2 Onderzoeksobject
In deze paragraaf wordt stil gestaan bij het object van dit onderzoek, namelijk een woningcorporatie. Gestart wordt met een definitie, waarna vervolgens kort de huidige ontwikkeling in de wereld van de woningcorporaties beschreven wordt. Binnen de corporatie wordt het verschil tussen de feitelijke en theoretische inrichting van DQM geïnventariseerd. Dit verschil wordt vervolgens gerelateerd aan de mate van tevredenheid van de eindgebruiker met het huidige niveau van datakwaliteit. Vervolgens wordt in paragraaf 3.2.8 en 3.2.9 ingezoomd op twee belangrijke processen binnen de corporatie. Op basis daarvan wordt getracht inzicht te krijgen in de mogelijke invloed van DQM op de besluitvorming.
3.2.1 Wat is een woningcorporatie?
Woningcorporaties zijn op basis van richtlijnen van de Rijksoverheid stichtingen of verenigingen die betaalbare woningen verhuren of verkopen. De Rijksoverheid stelt de spelregels op voor de woningcorporaties en houdt toezicht (Rijksoverheid, 2014). Volgens het Besluit beheer sociale-huursector (Bbsh5), mogen woningcorporaties uitsluitend werkzaam zijn op het gebied van
volkshuisvesting. D.w.z. dat woningcorporaties betaalbare woningen bouwen, beheren en verhuren, maar ook dat zij dienen bij te dragen aan het verbeteren van de leefbaarheid in de buurten en wijken. Niet alleen het verhuren wordt geregeld door de Bbsh maar ook de voorwaarden waaronder woningcorporaties woningen mogen verkopen.
3.2.2 Welke ontwikkelingen zijn er binnen de corporatiesector?
De corporatiesector is in de afgelopen jaren sterk onder het vergrootglas van de politiek en de media komen te liggen, vanwege een aantal incidenten waardoor het imago van de sector ernstig beschadigd is. Dit heeft geleid tot een discussie over wat nu precies het domein is van de woningcorporaties. Het beleid van het huidige kabinet is dat corporaties terug moeten naar hun kerntaak: het zorgen voor adequate huisvesting van de mensen met een lager inkomen. Daarnaast staan woningcorporaties onder financiële druk door een aantal maatregelen dat door de overheid is genomen. Zo zijn alle Nederlandse woningcorporaties sinds 2008 verplicht vennootschapsbelasting te betalen (Rijksoverheid, 2011/12) en worden de corporaties financieel belast met een saneringsheffing 6 . Verder is door het kabinet Rutte II bepaald dat
5 Besluit beheer sociale-huursector: Besluit van 9 oktober 1992, houdende regels betreffende instellingen, werkzaam in het belang van de volkshuisvesting. Hierin zijn de rechten en plichten van woningcorporaties te vinden.
6 De minister voor Wonen en Rijksdienst heeft de hoogte van de saneringsheffing voor 2014 goedgekeurd. In 2014 zal per zelfstandige woongelegenheid een bedrag van circa € 204,- worden geheven en per onzelfstandige woongelegenheid circa € 102,-. Een heffing van deze hoogte is nodig om tot een positieve vermogenspositie van het
woningcorporaties door middel van een verhuurderheffing bij moeten dragen aan de oplossing van de begrotingsproblemen van de rijksoverheid. In deze wet ‘verhuurderheffing’ is bepaald dat eigenaren met gereguleerd woningbezit een heffing aan de overheid moeten betalen (Aedes 2013).
Het gevolg van genoemde maatregelen voor de woningcorporaties is een blijvende druk om te bezuinigen, de bedrijfslasten terug te brengen en maatregelen te nemen om de opbrengsten te verhogen door bijvoorbeeld over te gaan tot verkoop. Deze laatste maatregel wordt ook door het kabinetsbeleid gestimuleerd. Zo zijn verkoop regulerende bepalingen in het ‘Woonakkoord 2013’ (kabinetsbeleid) versoepeld, om de procedures en kosten rond de verkoop van huurwoningen terug te dringen (Rijksoverheid, 2014). Daarmee wil het kabinet de verkoop van geliberaliseerde woningen makkelijker maken.
3.2.3 Hoe is de control en Governance ingericht?
De corporatiesector kent een Governance code: “De Governance Code Woningcorporaties” welke in opdracht van de Vereniging van Toezichthouders in Woningcorporaties (VTW) en Aedes is opgesteld en sinds 1 januari 2007 van kracht is. De code bevat normen voor goed bestuur en toezicht, transparantie, externe verantwoording en financiële beheersing bij woningcorporaties, inclusief de betrouwbaarheid en continuïteit van de geautomatiseerde gegevensverwerking en de kwaliteit van de interne informatievoorziening. De incidenten met besturen van woningcorporaties de afgelopen jaren heeft ertoe geleid dat besturen en toezichtorganen onder druk staan om meer toezicht en controle uit te voeren. Het gevolg daarvan is dus ook meer nadruk op risicomanagement en –beheersing.
3.2.4 De woningcorporatie in het kort
Ymere is een woningcorporatie in de Noordelijke Randstad. Ymere is actief in de metropoolregio Amsterdam, met als kerngemeenten Alkmaar, Almere, Amsterdam, Haarlem en Haarlemmermeer, Leiden en Weesp, met rond de 90.000 verhuureenheden, waarvan ongeveer 81.000 woningen.
3.2.5 Externe ontwikkelingen en beleid
Zoals in voorgaande paragraaf is beschreven, staat de corporatiesector onder grote druk. Zo ook Ymere. De grens aan wat Ymere financieel aankan en wat vanuit continuïteitdoelstelling verstandig is, komt in zicht (Jaarverslag 2013). Dit komt volgens Ymere door het economisch Centrale Fonds Volkshuisvesting (CFV) te komen. Een heffing die mede wordt geheven om een deel van de schade
klimaat in Nederland, maar ook door het kabinetsbeleid (Woonakkoord). Zo zal Ymere de komende jaren worden belast met een (oplopende) verhuurderheffing en een saneringsheffing. In 2013 werd Ymere geconfronteerd met een verhuurderheffing van €1,8 miljoen en een saneringsheffing van €17,5 miljoen van het CFV. (Jaarverslag, 2013)
Als reactie op deze externe ontwikkelingen, is Ymere vanaf eind 2012 bezig met een ingrijpend reorganisatieproces. Doel hiervan is de bedrijfslasten te verlagen, door de efficiency en effectiviteit van het werk te vergroten en de huur- en verkoopopbrengsten te optimaliseren, zodat financiële ruimte voor investeringen blijft bestaan. In 2013 heeft dit geleid tot een aantal (organisatorische) veranderingen. Ymere heeft investeringen teruggeschroefd, formatieplaatsen geschrapt en in de kosten gesneden. Ymere heeft de bedrijfsprocessen opnieuw ingericht en heeft het besturingsmodel aangepast (Jaarverslag 2013).
3.2.6 Vastgoedsturing en financiën
De vastgoedportefeuille staat centraal binnen Ymere. Deze krijgt binnen Ymere vorm en inhoud doormiddel van de zogenoemde cockpitsturing. Cockpitsturing bestaat uit een cyclus die op drie niveaus wordt georganiseerd: het metropoolniveau (strategisch), het wijkniveau (tactisch) en het complexniveau (operationeel). De operationele cockpit wordt verder uitgewerkt tot de meest geschikte beheerstrategie: behouden en gewoon beheren, afstoten, of juist investeren.
Voor het financieren van investeringen in de nieuwbouw heeft Ymere de opbrengst van de verkoop van woningen uit de bestaande woningvoorraad nodig. In totaal zijn volgens de jaarrekening 2013 22.234 woningen aangewezen voor verkoop (peildatum: 31-12-2013). In 2013 heeft Ymere 905 woningen verkocht met een netto verkoopresultaat van ruim € 111,8 miljoen.
Naast het verkoopresultaat kan het exploitatieresultaat positief worden beïnvloed door een toename in de huuropbrengsten als gevolg van de jaarlijkse huurstijging, huurharmonisatie en nieuw in exploitatie genomen complexen. De huurstijging is niet alleen belangrijk voor het behalen van financiële doelstellingen, maar wordt ook gebruikt voor het behalen van maatschappelijke prestaties. Zo kan, op basis van het Woningwaarderingsstelsel, Ymere voor de sociale portefeuille een maximaal redelijke huur vragen van € 565 miljoen per jaar (Jaarverslag 2013). Maar Ymere wijkt hier bewust van af. Zo wordt bij de huurverhoging alleen waar mogelijk de nieuwe huur gemaximeerd. Dit om het behoud van een betaalbare woningvoorraad voor mensen met lage inkomens mogelijk te maken. Ymere concludeert in het jaarverslag dat Ymere een jaarresultaat had kunnen realiseren dat zo’n €300 miljoen hoger ligt dan nu het geval is. Hiervan is bewust afgezien vanwege de maatschappelijke functie.
