Nu de (na)zomer echt afloopt, richten we ons op een issue dat op zonnige dagen volop speelt: drukte aan de kust, waarbij fietsenstallingen snel overvol raken.

Voor gemeentes betekent dit keuzes maken: wanneer is inzet van extra medewerkers nodig, en wanneer moet het druktemanagement worden opgeschaald?

De De Haagse Hogeschool / The Hague University of Applied Sciences onderzocht samen met Gemeente Den Haag hoe een voorspelmodel hierbij kan helpen. Er werd een model ontwikkeld dat de verwachte toestroom van fietsers koppelt aan de bestaande scenario’s voor druktemanagement.

Hierbij bleek de historische bezettingsdata van de fietsenstallingen onvoldoende betrouwbaar te zijn. Waardoor onderzoekers moesten overstappen op de data uit telsytemen van fietsverkeer bij verkeerslichten.

Tijdens een eerste test voorspelde het model voor een vrijdag ongebruikelijk veel fietsverkeer. Vervolgens werden extra medewerkers en verkeersregelaars ingepland. En op de dag zelf bleek dat de voorspelling klopte en de drukte uitstekend werd gereguleerd.

Kortom: een goed voorbeeld van een effectieve verbinding tussen enerzijds data en informatie, anderzijds actie en resultaat. En daarom delen we dit voorbeeld graag.

Voor ons laat het zien welke vragen teams moeten beantwoorden om datagedreven te werken:

– Wat zijn onze doelen?
– Welke beslissing moeten we beter onderbouwen met data?
– Welke data is daarvoor geschikt?
– Hoe vertalen we data naar beslissingsondersteunende informatie?
– Wie onderneemt wanneer actie? Wie zijn de owners?
– Hoe volgen we of acties tot het gewenste resultaat leiden?

Met Datapact stellen we teams in staat om stap voor stap te werken aan het verbinden van doelen en gewenste resultaten aan data, dashboards, ownership en actie. Hiermee worden de op data gebaseerde inzichten stap-voor-stap geïntegreerd in processen van monitoring, analyse en besluitvorming.

https://www.dehaagsehogeschool.nl/over-de-haagse/nieuws/datagedreven-stadsplanning