Test header

Dataverwerker verdient zichzelf dubbel en dwars terug.

28 augustus 2018

Een interview over een dataverwerker in dienst bij de gemeente Den Haag. Wouter Schijns, verkeerskundig data analist bij de gemeente Den Haag en Arjen Reijneveld, adviseur bereikbaarheid

Erin gerold

Wouter: “Ik deed mijn afstudeeronderzoek bij de gemeente Den Haag. Alles viel op zijn plek toen ik mocht blijven als dataverwerker. Collega’s op de afdeling deden datawerk als deeltaak. Maar data verwerken kost heel veel tijd en er was net een nieuwe visie ‘betrouwbare en acceptabele reistijd’ ontwikkeld. Waarbij data een zeer belangrijke rol speelt. Wat ik nu doe, is vooral het analyseren van de logging (bijhouden van gegevens in tekstbestanden, oftewel logbestanden) van verkeersregelinstallaties, welke bestaan uit de gegevens uit de detectielussen in de weg in combinatie met wanneer het groen, geel of rood is, en reistijddata uit floating car data.”

arjen wouter de dataverwerker en harry  uit den haag

Gister is zeker, morgen niet

Wouter: “Bijna alle technische studies hebben wel een datacomponent in de opleiding. Diegenen die handig zijn met het verwerken van grote hoeveelheden data zijn vaak hardcore programmeurs. Maar de combinatie van kennis over verkeer en de eigenschappen van verkeersdata… Daar ontbreekt het ze vaak aan. Het gaat er juist om dat je de combinatie van weten van verkeer en statistiek en data hebt. Daarnaast moet je de juiste vraag kunnen stellen en als laatste moet je kunnen communiceren over de resultaten. Je berekent zaken die in het verleden zijn gebeurd (statistiek). En zet ze af tegen modellen (schattingen). Gister is zeker en morgen wil je zo zeker mogelijk maken door het toetsen van de modellen. Maar dan nog kunnen er onverwachtse zaken gebeuren zoals een ongeval.”

De vragen houden niet op

Wouter: “Ik heb meer werk dan ik aankan. Zodra collega’s zien wat er kan op het gebied van data komt er een vervolgvraag. Ik kan niet aan iedereen ‘ja’ verkopen. Daarom vind ik het belangrijk om te kijken hoe we zo snel mogelijk bepaalde zaken kunnen automatiseren. Een deel van mijn werk bestaat er ook uit hoe wij vanuit onze afdeling het bestuur het beste kunnen adviseren door bijvoorbeeld strategische modellen te vergelijken met de dynamische werkelijkheid of met een evaluatie van gemeten data een nuance te geven op de beeldvorming van de krant en het publiek.”

Vuurwerkfestival

Arjen: “Een mooi voorbeeld is het vuurwerkfestival, een jaarlijks terugkerend evenement in Scheveningen. Een enorme belasting op de bereikbaarheid van de stad. Dit jaar stond in de kranten dat heel Scheveningen vaststond en dat mensen 3 tot 4 uur erover hadden gedaan om de stad uit te komen. We hebben data geanalyseerd en daaruit bleek dat de reistijd veel minder was. Daarnaast hadden de bezoekers die in de zijstraten stonden hun auto daar tegen ons advies in geparkeerd. Maar natuurlijk kan het voor mensen wel als zolang voelen.” Wouter: “Wat ik ook frappant vond, was dat ik dacht dat de route over de Raamweg een snellere route richting de A12 zou zijn dan over de gehele Van Alkemadelaan. Maar toen ik de data na afloop analyseerde, bleek dit andersom te zijn.”

Datagedreven en informatiegestuurd: niet op gevoel reageren, maar met harde data

Wouter: “Hoe de toekomst eruitziet? Ik hoop steeds meer gestandaardiseerd. Steeds meer initiatieven die slimme databases opbouwen en handige tools waarmee je gemakkelijk data kan verwerken. Verwerking van data moet sneller en handiger kunnen en dat roept nieuwe vragen op. Ik verwacht ook steeds meer collega dataverwerkers in dit vakgebied. We gaan meer samenwerken. Ook wordt de communicatiekant belangrijker. Meer adviezen geven richting oplossingen. Arjen: “Ook willen we met het mobiliteitsmanagement het gedrag van mensen gaan beïnvloeden. Door goede communicatie over de huidige en verwachte verkeerssituatie en het kunnen aanbieden van andere vervoersoplossingen hopen we dat mensen van hun gewoontes willen afstappen en anders gaan reizen om zo de wegen te ontlasten. Ook zie ik beweging in de focus van evaluaties van autoverkeer naar het zoeken naar mogelijkheden om het fietsverkeer te kunnen monitoren. Voetgangers en openbaar vervoer (real time data) volgen ook. Binnen het kader van de gedragsverandering hebben wij afgelopen vuurwerkfestival een chatbot getest op basis van artificial intelligency. Deze chatbot biedt iedereen advies op maat op basis van onze data.

Bijvangst

Wouter: “Al dat analyseren van data heeft ook vaak onverwachte bijvangst. Zo bleek dat we uit analyses de niet werkende detectielussen kunnen halen. In totaal hebben we zo’n 8.000 lussen in De Haag. We hadden slecht inzicht in het aantal dat niet werkte. Het technisch beheer kan hier concreet mee aan de slag. Zo zie je werk genereert werk. Ook bleken de klokken van de verkeerslichten niet gelijk te lopen. Deze worden wel telkens gereset, maar in de database zit dus tijdsverschil tussen de databronnen. Hier moet je weer rekening mee houden in je analyses.”

Nut, noodzaak en timing

Arjen: “Binnen de gemeente Den Haag hebben we discussies gevoerd over het wel of niet aannemen van een dataverwerker. Het is ook afhankelijk van een stukje timing. Wij hadden net een nieuwe visie ontwikkeld: ‘Gemeente Den Haag wilo toewerken naar een betrouwbare en acceptabele reistijd’. Dan moet je kijken wat er gebeurt, hoe je data kan vergelijken en interpreteren en extrapoleren. Daar hoort een functie van dataverwerker bij. Daarnaast was Wouter bezig met zijn afstudeerstage en zagen we zijn meerwaarde binnen ons team al gelijk. We moesten ook iets inleveren. Je krijgt niets voor niets. De vacature die we hadden voor een verkeerskundige hebben we gewisseld met die van dataverwerker. Dat betekende dat we verkeerskundig werk moesten uitbesteden. Wat ook hielp, is dat we al jaren data verzamelden en opsloegen. We deden er nog niet veel mee, maar we wisten dat we ooit op een punt zouden zijn dat we er wel iets mee zouden kunnen.”

Data het nieuwe goud

Arjen: “Het wordt te veel geroepen dat data het nieuwe goud is. Data is niet het nieuwe goud. Het is oud goud. Data wordt nu pas gezien als iets waar je meer mee kan doen dan waar het ooit voor het primaire proces bedoeld was. We beseffen ons nog onvoldoende dat we een ongelofelijke schat aan informatie hebben. Door deze data slim te analyseren en tot begrijpbare informatie te verwerken kan je er als verkeerskundige achter komen wat er echt aan de hand is en de leek uitleggen waarom bepaalde situaties zich voordoen. Dat we Wouter nu in dienst hebben, voelt als een luxe. Hoe vaak krijg je de kans om een nieuwe functie te creëren. We krijgen er meer voor terug dan de verkeerskundige die we niet konden aannemen. We verdienen Wouter maatschappelijk dubbel en dwars terug door analyses die Wouter doet. Belangrijk voor een stad als Den Haag die qua bevolkingsdichtheid groeiende is en die tegelijkertijd bereikbaar moet blijven.”