RBL bouwt een toekomstbestendig dataplatform voor jeugdzorg en Wmo

De Regionale Backoffice Lekstroom (RBL) (Verwijst naar een externe website)verzorgt voor de gemeenten Houten, Nieuwegein, IJsselstein, Lopik en Vijfheerenlanden de administratie, inkoop en het contractmanagement voor Wmo en jeugdzorg. Ook stelt RBL informatievoorzieningen beschikbaar, zoals Power BI-dashboards, zodat de hele regio inzicht krijgt in zorggebruik en kosten.

RBL gebruikt data om vijf gemeenten inzicht te geven in hun zorggebruik en kosten. Het bestaande on-premises dataplatform, dat jaren eerder samen met ilionx was gebouwd, bood daarvoor steeds minder ruimte; nieuwe databronnen aansluiten was complex, moderne ontwikkeltechnieken zoals Python waren niet beschikbaar, en voor de gebruikte technologie werden nauwelijks nog opleidingen aangeboden. Daardoor werd het lastiger om het datateam verder te ontwikkelen en nieuwe informatiebehoeften snel te vertalen naar oplossingen.

“Om beter te kunnen sturen op zorgvraag en kosten, hadden we een platform nodig dat met ons kon meegroeien”, vertelt Paul de Koning, product owner en coördinator van het datateam bij RBL. “Ook wilden we ruimte creëren voor prognoses, AI en machine learning.” RBL zocht daarom een moderne cloudomgeving die innovatie mogelijk maakte en het eigen team in staat stelde zelfstandig verder te ontwikkelen. Vanwege de jarenlange, positieve samenwerking koos RBL opnieuw voor ilionx.

Voor de migratie kozen RBL en ilionx voor het ilionx Data Platform op Microsoft Fabric: een gestandaardiseerd fundament waarmee snel een moderne dataomgeving kan worden ingericht. Vanaf september 2025 werd in korte tijd de basis neergezet, inclusief de koppeling met de belangrijkste databron en het inrichten van de basisstructuur van het datamodel. 
 
Om het datateam van RBL vertrouwd te maken met de nieuwe technologie, hanteerde ilionx de aanpak ‘voordoen, samen doen, zelf doen’. Na een driedaagse training in Microsoft Fabric ontwikkelde ilionx eerst een aantal functionaliteiten, waarbij het team van RBL kon meekijken. Daarna werkten de teams samen aan vergelijkbare onderdelen. In de derde fase ontwikkelde RBL zelf verder, met ilionx als coach en technisch sparringpartner. “Dat maakte het traject erg interactief en zorgde ervoor dat we snel het vertrouwen kregen om zelf met de nieuwe omgeving aan de slag te gaan”, aldus Paul.

In een tweede fase, van januari tot en met maart 2026, werd ook pseudonimisering ingericht. Daardoor zijn persoonsgegevens zonder aanvullende informatie niet direct tot individuele personen te herleiden.

Met het nieuwe platform werkt RBL flexibeler en robuuster. Datapipelines en dataverversing zijn nu geautomatiseerd, waardoor het datateam minder tijd kwijt is aan technisch beheer. “Op de oude omgeving was nauwelijks iets geautomatiseerd”, vertelt Paul. “Nu is beheer vooral een kwestie van configureren, in plaats van continu bezig zijn om de omgeving draaiende te houden.”

Microsoft Fabric biedt RBL bovendien ruimte om verder te innoveren. Zo werkt het datateam aan een prognosemodel in Python om de kosten van jeugdzorg beter te kunnen voorspellen. Ook verkent RBL AI-toepassingen waarmee wethouders en beleidsmedewerkers in de toekomst via een chatbot vragen kunnen stellen aan de data. 

Het datateam ontwikkelt het platform steeds zelfstandiger door. ilionx blijft op de achtergrond beschikbaar voor ondersteuning bij complexere vragen, via een gedeeld Teams-kanaal.

Ook buiten de regio is er belangstelling voor de aanpak. Inmiddels sluit een naburige regio aan op het platform. “We zijn trots op wat we hebben gebouwd en delen die kennis graag”, zegt Paul. “Andere gemeenten en regio’s zijn altijd welkom om te komen kijken hoe we dit samen met ilionx hebben ingericht.”