Inzicht in het verschil: dataplatform voor interoperabiliteit versus analytics in de zorg

In het veld van de zorgdigitalisering wordt steeds vaker gesproken over dataplatforms als fundament voor innovatie en samenwerking. Vooral in regionale initiatieven die worden gestimuleerd met IZA-gelden, merk ik in gesprekken regelmatig dat er verwarring ontstaat over het doel en de inzet van deze platforms. In deze blog wil ik die verwarring adresseren en het onderscheid verduidelijken tussen dataplatforms die interoperabiliteit faciliteren (bijv. voor gegevensuitwisseling) en platforms die zijn ingericht voor data-analyse en sturing (bijv. voor BI, AI en monitoring).

Waarom dit onderscheid belangrijk is

• In regio-initiatieven wordt vaak hetzelfde woord ‘dataplatform’ gebruikt, terwijl men iets heel anders bedoelt.
• Interoperabiliteit en analytics dienen verschillende doelen en lossen andere usecases op, en vereisen daarbij ook andere technologie.
• Een helder onderscheid voorkomt verkeerde keuzes en versnelt samenwerking.

Wat ik hoor in gesprekken met regio’s

In gesprekken met verschillende regionale initiatieven blijkt dat er regelmatig verwarring bestaat over wat precies wordt bedoeld met een “dataplatform”. Vaak wordt er gesproken over interoperabiliteit terwijl men eigenlijk inzichten en sturing zoekt – of andersom. Deze begripsverwarring leidt tot inefficiëntie, verkeerde verwachtingen en soms zelfs tot technische mismatch of vertraging in de uitvoering.

Interoperabiliteit: gericht op primair gebruik

Een interoperabiliteitsplatform is primair gericht op het veilig, gestructureerd en gestandaardiseerd uitwisselen van gegevens tussen verschillende zorgsystemen, instellingen en ketenpartners. Denk aan standaarden als HL7/FHIR, infrastructuren als XDS of diensten als het LSP of Mitz. De waarde van zo’n platform zit in het real-time beschikbaar maken van medische gegevens, het ondersteunen van zorgprocessen en het voldoen aan wet- en regelgeving rond gegevensuitwisseling.

Analytics: gericht op secundair gebruik

Een analytisch dataplatform daarentegen is gericht op het verzamelen, combineren, transformeren en analyseren van data voor secundair gebruik. Voorbeelden hiervan zijn dashboards voor capaciteitsplanning, AI-modellen voor predictieve zorg of stuurinformatie voor bestuurders. Deze platforms zijn vaak gebaseerd op datawarehousing, lakehouses of BI-technologieën en richten zich op inzichten in plaats van realtime uitwisseling.

Primair versus secundair gebruik: een cruciaal verschil

Een belangrijk onderscheid is dus het verschil tussen primair en secundair gebruik van data. Interoperabiliteitsplatformen ondersteunen primair gebruik: het direct inzetten van data in zorgprocessen, zoals het opvragen van een medicatieoverzicht tijdens een consult of het delen van overdrachtsgegevens met een andere instelling. Analytics-platformen daarentegen zijn gericht op secundair gebruik: het analyseren van gegevens die eerder zijn verzameld, zoals het monitoren van wachttijden in de GGZ, het voorspellen van uitval bij jongeren in de jeugdzorg of het optimaliseren van personeelsplanning in verpleeghuizen.

Het is belangrijk om te benoemen dat een analytisch dataplatform ook bepaalde usecases voor primair gebruik kan ondersteunen – bijvoorbeeld in de vorm van near-realtime dashboards voor triage of capaciteitsbeheer – maar dat dit andere type usecases zijn dan die waarvoor een interoperabiliteitsplatform is bedoeld. De aard van de data, timing en functionele eisen verschillen wezenlijk en vragen om een andere inrichting en focus.

Waarom beide nodig zijn – maar niet in één doosje

Hoewel beide platformtypes met “data” werken, verschillen ze fundamenteel in doelen, technische architectuur, datamodellen en governance. Een veelvoorkomende misvatting is dat één platform beide functies tegelijk even goed kan vervullen. In de praktijk blijkt dat de architectuur voor interoperabiliteit (gericht op transacties en standaarden) wezenlijk anders is dan die voor analytics (gericht op aggregatie, historie en flexibiliteit). Het combineren van beide functies vereist zorgvuldige afweging en inrichting.

Wat je als regio kunt doen

• Zorg voor een referentiearchitectuur waarin beide platformen een eigen plek hebben.
• Benoem in plannen expliciet of het gaat om interoperabiliteit of analytics.
• Betrek vroegtijdig IT-, data- en zorginhoudelijke experts in het proces.
• Overweeg een gescheiden, maar verbonden aanpak: interoperabiliteit en analytics als aparte lagen in één ecosysteem.

Verder praten?

Wil je als regio, netwerk of zorgorganisatie dit onderscheid verder verkennen? 6Gorilla’s biedt advies, architectuurbegeleiding en praktijkvoorbeelden uit andere regio’s. Neem contact met mij op voor een kennismakingsgesprek of een verdiepende sessie:
📧 jeroen.schenk@6gorillas.nl