Data is essentieel om onze opdrachtgevers de beste oplossingen te kunnen bieden voor hun vraagstukken. Over Morgen ademt dan ook data. We zorgen dat onze adviseurs datagedreven werken. Dat doen we door hen op te leiden en mee te nemen in de vernieuwende inzichten die data kunnen genereren in klantvragen. Daarnaast hebben we een team data-experts. Eén van hen is Tom van Goeverden. Hij vertelt over zijn passie voor data.
Ik puzzel graag met modellen in de breedte van het ruimtelijk werkveld met interactieve dashboards, monitors, grafieken, noem maar op. De relaties die we in deze modellen vastleggen, helpen ons om onderwerpen bij elkaar te brengen en daardoor andere inzichten te creëren.
‘Data is niet ingewikkeld’
Data geeft zo veel meerwaarde aan ons werk en het helpt bij onze integrale manier van werken. Data is namelijk vaak de verbinder tussen verschillende thema’s. Het is niet het enige uitgangspunt waarop we onze adviezen baseren, maar het is wel een hele belangrijke. Data klinkt voor veel mensen ingewikkeld. Big data, Google, blockchain en AI, we hebben er al allerlei gedachten bij. Toch hoeft data niet altijd te gaan over ingewikkelde scripts op supercomputers. Het hoeft helemaal niet ingewikkeld en fancy, juist klein beginnen zorgt voor mooie, praktisch toepasbare inzichten. Met bijvoorbeeld slimme Excels kun je data laagdrempelig inzetten om ook de kleinere vraagstukken op te lossen. In mijn werk combineer ik mijn vakkennis als planoloog met het analyseren van data. Dat levert altijd mooie oplossingen op.
In het vak gerold
Tom is vaak te vinden op zijn vaste plekje in onze oude zeepfabriek, maar gaat ook graag naar klanten. Buiten gebeurt het natuurlijk. Als hij zich eenmaal vastbijt in een klantvraag, is zijn noise cancelling headphone zijn beste vriend. Wie een snelle blik op zijn scherm werpt, ziet daar dan de grafieken, kaarten en cijfers waar Tom mee puzzelt. Tom is geen data-analist van oorsprong. Eigenlijk rolde hij tijdens zijn studie in het vak. ‘Ik heb planologie gestudeerd en al snel ontdekte ik tijdens mijn stage in de planeconomie dat je met cijfers vraagstukken veel beter kunt duiden. Die voorliefde voor cijfers groeide. Toen Excel niet meer toereikend was voor wat ik wilde, leerde ik omgaan met programma’s als R en Python en zo ontwikkelde ik me steeds verder.’
Vraagtekens zetten bij onderzoek
Ik kijk graag naar ruimtelijke vraagstukken op een analytische manier. Ik zet al snel mijn vraagtekens bij onderzoeken. Als in het nieuws komt dat Londen de duurzaamste stad is van de wereld, dan vraag ik me af op basis van welke gegevens deze uitspraak is gedaan. Wat weegt het zwaarst, people, planet of profit?
Data en laadpalen
In ons vakgebied heb je vaak beperkt inzicht in feiten maar je wilt natuurlijk geen dingen op de gok doen. Data helpt om op basis van cijfers conclusies te trekken. Tom neemt als voorbeeld laadpalen in nieuwbouwwijken. De gemeente en ontwikkelende partijen weten vaak niet hoeveel elektrische auto’s er uiteindelijk in de nieuwe wijk komen te staan. Toch wil je wel van te voren nadenken over laadinfrastructuur, zodat deze ruimtelijk goed kan worden ingepast. Op basis van het woningbouwprogramma kunnen wij al vrij accurate indicaties geven van het te verwachten aantal elektrische rijders.
Data helpt gemeenten
En hoe gaat een gemeente aan de slag met de grote verduurzamingsopgave? Hiervoor hebben we een model gebouwd, waar we de totale opgave vertalen naar concrete projecten en die samen kan vertalen naar een projectenplanning. Daarmee zie je niet alleen wat je nodig hebt om in 2050 energieneutraal te zijn, maar zie je ook wat je nu moet doen om je doelstelling voor 2030 te bereiken.
Deel II uit deze serie is een interview met Anne over GIS analyse.
