open data

Data-sharing en -partnering in gebiedsontwikkeling

13 november 2016

6 minuten

Onderzoek Het combineren en uitwisselen van data van verschillende partijen (data sharing & - partnering) kan besluitvorming in gebiedsontwikkeling versnellen en verbeteren. Daarmee kunnen transactiekosten omlaag. Maar snelheid van besluitvorming en gezamenlijk handelingsperspectief van partijen blijkt ook juist voor economisch succesvolle gebieden een essentiële factor te zijn.

De afgelopen jaren is veel tijd en energie gestopt in het beschikbaar stellen van overheidsinformatie als open data. In 2013 heeft het Kabinet onderkend dat bij de veranderende samenleving een transparante overheid past die de digitale mogelijkheden inzet voor betere dienstverlening en gegevensuitwisseling, en een overheid die burgers centraal stelt in de informatiestromen. Ook hoort daarbij een opstelling van de overheid die de effectiviteit en efficiency van overheidshandelen niet in de weg staat, maar deze juist versterkt, mits dit op een goede manier gezamenlijk aangepakt wordt.1 Sinds deze visiebrief is veel overheidsinformatie als open data beschikbaar gemaakt, getuige de groei aan datasets op data.overheid.nl.2

Datapartnering 1

‘Datapartnering 1’


Goede gegevens zijn een essentiële grondstof voor besluitvorming. Het biedt mogelijkheden tot het creëren van nieuwe inzichten en innovatie. Provinciale en gemeentelijke overheden publiceren in toenemende mate relevante informatie voor de praktijk via dashboards, interactieve viewers en kaarten, hiertoe mede gestimuleerd door de digitalisering van bestemmingsplannen en het stelsel van basisregistraties.3

Interoperabiliteit als katalysator voor innovatie

Door de interoperabiliteit van de open data zijn er tal van mogelijkheden, juist binnen gebiedsontwikkeling en de vastgoedmarkt. De gemeente Amsterdam toont deze mogelijkheden via maps.amsterdam.nl. Zo is er onder ander een dashboard met woningbouwplannen voor de komende 15 jaar vrij toegankelijk op de website te vinden, inclusief de achterliggende brondata en publiceert de gemeente Utrecht een transformatiekaart waarop panden met een transformatiekans zijn aangeduid4. Het Rijksvastgoedbedrijf heeft al haar transacties over het jaar 2015 als open data beschikbaar gesteld zodat een ieder de data kan inlezen en combineren met andere informatie. Deze zogenoemde interoperabiliteit is een belangrijke meerwaarde en maakt het combineren van verschillende datasets mogelijk. Standaardisatie en actieve uitwisseling stimuleren zijn daarbij belangrijke randvoorwaarden.

In veel organisaties is een grote hoeveelheid nuttige informatie beschikbaar. Eigen informatie, informatie verkregen van derden, ingekochte informatie en openbaar beschikbare informatie. Deze grote hoeveelheden informatie kunnen betekenisvol ingezet worden.

Doelstelling daarbij is om het besluitvormingsproces beter en sneller te maken met als uitdaging om op weg daarnaartoe niet het overzicht kwijt te raken. Data analyse technieken kunnen daarbij ondersteunen en inzichten geven door gericht informatie te combineren en te verrijken. Ook kunnen daardoor transactiekosten omlaag. Door het stellen van de juiste vragen en toepassen van data analyse technieken kunnen besluitvormingsprocessen niet alleen efficiënter worden maar is er ook meer ruimte voor de invloed van beslissers, het nemen van besluiten en het handelen op basis van die besluiten in plaats van op het verzamelen en analyseren van data. Niet ieder voor zich op basis van zijn eigen data dus, maar met elkaar op basis van gedeelde inzichten.

Leren door te verzamelen en te ontsluiten

Aan de bouw van een woonwijk en/of transformatie van een gebied gaat veel onderzoek vooraf. Hierbij wordt veel tijd en energie gestopt in het project, het optuigen van de organisatie en de kennisontwikkeling daaromheen. De tijdens het project opgedane inzichten worden gebruikt ter bijsturing van het project.

Analyse van de doelgroep, juiste product/marktcombinatie en ook inventarisatie van kosten en opbrengsten zijn de gebruikelijke activiteiten. Het toepassen van data analyse technieken, met name bij de doelgroep analyse, doet de laatste jaren zijn intrede. Verkoop via social media, projectwebsites en analyse van de data die het verkeer via deze media oplevert zorgt voor waardevolle inzichten.

De financiële gegevens van een gebiedsontwikkeling worden niet actief openbaar gemaakt, laat staan als open data ter beschikking gesteld. De prognoses van een grondexploitatie bijvoorbeeld worden gedaan op basis van de best beschikbare informatie en jaarlijks bijgesteld op basis van de dan geldende inzichten. Voor de betrokken partijen (publiek of privaat) is de grondexploitatie veelal intern gericht en vindt er sturing plaats vanuit de eigen organisatie en doelstellingen. Logischerwijs volgt dit uit de rollen, taken en doelstellingen die elk van de partijen in de gebiedsontwikkeling heeft. Na realisatie van het project wordt de grondexploitatie afgesloten en wordt een volgend project gestart. Het stelselmatig en openbaar inzichtelijk maken van realisatiecijfers biedt kansen.

Het actief verzamelen, analyseren en delen van de realisatiecijfers van grondexploitaties is momenteel niet de praktijk van alledag. Veelal is een grondexploitatie een ‘one-off’ voor de gemeente. Hierdoor wordt het potentieel lerend vermogen niet optimaal benut en wordt de met de realisatie van het project opgedane kennis en ervaring beperkt of niet structureel ingezet voor toekomstige projecten.

Data partnerships

Een volgende grote stap die dat kan veranderen is het aangaan van data partnerships tussen publieke en private partijen. Hierbij wordt, project overstijgend, informatie gedeeld over de projecten. Vanuit gezamenlijk geformuleerde en gedeelde belangen zal daarbij de informatie uitwisseling georganiseerd moeten worden. Voorbeelden zijn, gemiddelde verkooptijden, plankosten, geconstateerde afwijkingen ten opzichte van de ramingen, gerealiseerde kosten voor bouw- en woonrijp maken, gehanteerde kwaliteitsniveaus en gerealiseerd programma. Door de beschikbaar gestelde informatie ontstaat een benchmark en kan geleerd worden van succesvolle projecten. Indienen van eigen projectinformatie geeft recht op inzage van de overige ingediende projecten c.q. de benchmark.

Datapartnering 2

‘Datapartnering 2’


Door het hanteren van een share en learn model worden de financiële ervaringen in gebiedsontwikkeling/grondexploitaties beter ontsloten en kan er sneller tot besluitvorming worden gekomen.

De echte meerwaarde ontstaat als publieke en private partijen gezamenlijk komen tot het delen van data en data partnerships. De piramide van informatieverrijking beklim je het beste in gezamenlijkheid. Vanuit je eigen gelederen en belangen kan veel data worden verzameld en kunnen nuttige inzichten ontstaan. De echte vernieuwing en meerwaarde ontstaat juist op de kruispunten van je eigen organisatie en die van een derde partij. Vanuit een multidisciplinair team zijn de meest verrassende inzichten te creëren. Dit vraagt om een bereidheid om te delen, het herkennen en erkennen van je eigen positie, belangen, specialisme maar ook die van de ander.

Retaildeals

Inspiratie over de opzet en inrichting kan gehaald worden uit andere sectoren, zoals de corporatiesector5 maar ook de recent gesloten Retail deals.6 Hierbij wordt een gezamenlijke set aan gegevens ontwikkeld op basis waarvan beleid wordt gebaseerd, zoals objectieve kengetallen over productiviteit en marktruimte, vastgoedgegevens en koopstromen. Doel is om op basis van deze gegevens goed onderbouwde, transparante en verifieerbare besluiten te kunnen nemen waarmee wordt voorkomen dat de discussie wordt gevoerd over de cijfers in plaats van over oplossingen. De provincies benutten de cijfers voor monitoring en als uitgangspunt voor regionale afspraken. Inzet van partijen is dat partners hun kennis en informatie delen om tot objectivering van de cijfers te komen en er wordt zoveel mogelijk aangesloten bij dezelfde bronnen.

Laten we data zien als een kans en mogelijkheden om tot betere en snellere besluitvorming te komen, samen ben je slimmer.

Datapartnering 23

‘Datapartnering 23’



  1. Visiebrief digitale overheid 2017, 23 mei 2013, kenmerk 2013-0000306907
  2. Per 1 november 2016 staan bijna 10.000 datasets als open data op data.overheid.nl 
  3. https://www.digitaleoverheid.nl/onderwerpen/stelselinformatiepunt/stelsel-van-basisregistraties
  4. http://objectdesk.gemgids.nl/Publication/Site/270
  5. Zie www.watkostedebouwvaneenhuurwoning.nl 
  6. Kamerbrief, Nieuwe stappen naar toekomstbestendige retail d.d. 5 oktober 2016


Cover: ‘open data’


Jan willem santing

Door Jan-Willem Santing

Manager Real Estate Advisory at Deloitte


Meest recent

GO weekoverzicht 25 april 2024 door Gebiedsontwikkeling.nu (bron: Gebiedsontwikkeling.nu)

Dit was de week van de complete buurt

Dit was een week op Gebiedsontwikkeling.nu waarin de complete stadsbuurt centraal stond. Van de transformatie van het Utrechtse Wisselspoor via het naoorlogse stadsdeel Breda Noord naar de verdichting in het Haagse Bezuidenhout.

Weekoverzicht

25 april 2024

Zonnepanelen op het dak van een gebouw door Richie Quintyne NVEST (bron: shutterstock)

Duurzame energie in de regio, een passend ontwerp begint bij de goede vraagstelling

In de eerste ronde Regionale Energiestrategieën ging het ook over ruimtelijke kwaliteit. Hoe landen ingrepen in de energie-infrastructuur in onze omgeving? PBL en Royal HaskoningDHV plozen de plannen door en formuleren lessen & tips.

Uitgelicht
Onderzoek

25 april 2024

sportcampus Zuiderpark, Den Haag door Menno van der Haven (bron: shutterstock)

Wat is goed in de ruimtelijke ordening?

De vraag ‘wat is een goede ruimtelijke ordening?’ wint aan gewicht nu we als samenleving meer ambities hebben dan er aan ruimte beschikbaar is. Alle reden voor een nadere reflectie, door hoogleraren Marlon Boeve en Co Verdaas.

Uitgelicht
Analyse

24 april 2024