13-08-20

Als liefhebber van data heb ik het liefst zo veel mogelijk data tot mijn beschikking. Hoe meer data er na een parkeeronderzoek beschikbaar is, hoe meer verschillende analyses er gedaan kunnen worden en hoe meer we kunnen laten zien in ons vernieuwde dashboard. Bovendien hoeft meer data niet eens veel duurder te zijn.

Hoe kan dit dan?

Ik kan me goed voorstellen dat de gedachte ‘meer data kost ook meer geld’ direct naar boven komt. In basis is dit ook zeker waar, maar als er een bedrag gehangen kan worden aan elk stukje data, gaat de stukprijs juist omlaag per extra stukje data dat toegevoegd wordt. Als ons personeel reeds op locatie aanwezig is, is het zonde van reistijd om hier slechts één meetmoment aan vast te hangen. Hetzelfde geldt voor (lange) pauzes tussen meetmomenten in. Er heerst een enorm schaalvoordeel aan frequenter meten op eenzelfde dag.

Om een concreet voorbeeld te geven. Als wij van 11:00 tot 12:00 en van 13:00 tot 14:00 meten, is het slechts 9% duurder om ook van 12:00 tot 13:00 nog te meten. Om 50% meer data te verkrijgen, komt er slechts 9% aan extra kosten bij.

Wat heb ik aan deze extra data?

Bijkomend voordeel is dat er niet alleen 50% extra data ter beschikking komt, maar dat dit ook de mogelijkheid biedt om extra analyses uit te voeren. Bij aaneengesloten meten is het namelijk ook nog mogelijk om extra kenmerken als parkeerduur te achterhalen. Met deze parkeerduur kunnen veel specifiekere parkeervragen beantwoord worden. Ook is parkeren een momentopname. Door het aantal momenten te vergroten, kunnen er sterkere conclusies afgeleid worden uit de aangetroffen data.

Eenmaal een gemeten parkeerdruk van 92% in een buurt is extreem hoog. Als dit in de hierop volgende meetmomenten structureel onder de 75% ligt, lijkt de 92% een uitzonderingsgeval te zijn geweest. Door frequenter te meten, wordt het oordeel hier milder dan bij een enkel moment waarin het schrikbarende bezettingspercentage van 92% aangetroffen werd.

Aaneengesloten (lees: frequenter) meten kan ook een extra dimensie toevoegen aan de parkeerdata. Een interessante toevoeging kan zijn of de parkeerdruk voor een groot deel te wijten valt aan piekdruk of dat deze druk echt permanent is. Wat wil ik hiermee zeggen? Wordt een hogere druk veroorzaakt door veel korte bezoeken, dan is er sprake van een piekmoment. Dit hoeft niet per se wat te zeggen over het algemene parkeerbeeld in deze buurt. Bij permanente parkeerdruk zijn het veelal dezelfde parkeerders die geparkeerd staan. Het verloop is een stuk kleiner en zoekverkeer zal hier ook minder snel een parkeerplek kunnen bemachtigen.

Op papier kan de parkeerdruk in bovenstaande vormen gelijk zijn, maar in de praktijk zal een situatie met permanente parkeerdrukte meer problemen en klachten opleveren dan een situatie waarin sprake is van piekdrukte. Door meer uit je meetdagen uit te halen, zijn dat de extra inzichten die je voor minimale extra kosten inzichtelijk kan krijgen.

Over de auteur: Luuk Zuijderwijk
Ik ben Luuk Zuijderwijk en ondertussen bijna twee jaar werkzaam bij DataCount. Ik ben werkzaam als projectleider met een grote voorliefde voor data. Van jongs af aan ben ik al goed met cijfers. Binnen DataCount zorgt dit ervoor dat ik, naast mijn reguliere taken als projectleider, zoek naar manieren om meer met data te kunnen doen.

Dit bericht delen? Graag!

Ons werk beter leren kennen?

Benieuwd naar de mensen achter ons bedrijf of specifieke onderdelen van ons werk? Bel, mail of kom langs; van harte welkom!
Direct bellen? Dat kan:

0182 23 50 12

Liever een e-mail versturen?
contactformulier