VlocaSessie/38

Business werkgroep: Lokale Economie

De business werkgroep is de eerste werkgroep binnen het City of Things Lokale Economie Traject. Het gaat om een inspiratiesessie waar stakeholders meedenken om alle mogelijke use cases, randvoorwaarden, bezorgdheden, opportuniteiten en meer te identificeren.

Digitaal Vlaanderen (OSLO) en Agentschap Binnenlands bestuur (VLOCA) organiseren en faciliteren deze werkgroep samen. De werkgroep staat open voor deelname door de gehele quadruple helix. Vaste deelnemers zijn de leden van het VLOCA-trajectconsortium en stakeholders.

De verzamelde inzichten worden vervolgens verwerkt om de data- en informatiearchitectuur verder aan te vullen.

De Business werkgroep vindt plaats op 19 september 2023.

Deelnemers

Organisatie	Deelnemer
Agentschap Binnenlands Bestuur (VLOCA)	Laurien Renders
	Alain Glickman
Digitaal Vlaanderen	Justine Ottevaere
Digitaal Vlaanderen (OSLO)	Yaron Dassonneville
	Louise Ysewijn
VLAIO	Nils Walravens
Provincie Antwerpen	Kristof Schroons
Provincie Oost-Vlaanderen	Pieter-Jan Fieremans
	Joachim Van den Bergh
DAKS 2.0	Liederik Cordonni
Provincie Vlaams-Brabant	Ruben Van de Voorde
KERNpunt	Justine Vanneste
Stad Menen	Roeland Houttekiet
Toerisme Vlaanderen	Jos Pyck
Stad Mechelen	Dimitri Van Baelen
	Jos Van Loock
	Sandrine Raskin
Thomas More	Ferre Vandervreken
Cronos	Rudi Maelbrancke
The Retail Factory	Luc Van Rompaey
Stad Leuven	Tim Guily
	Bo Peeters
Proximus	Joshua Moerman
Provinciale Ontwikkelingsmaatschappij West-Vlaanderen	Frederick Sack
	Annelies Demeyere
Citymesh	Pim Wittesaele
	Bart Couvreur
Stad Gent	Christophe Geernaert
	Jan Godderis
Stad Diksmuide	Laurens Hooghe
Oostende	Joke Van Gheluwe

Initiatief

Er zijn momenteel twee projecten met vergelijkbare opzet: SInCR, gericht op grotere steden, en DAKS 2.0, bedoeld voor kleinere steden. Beide projecten hebben als hoofddoel om data in te zetten ter ondersteuning van zowel handelaars en ondernemers als beleidsmakers, waarbij deze twee doelgroepen verschillende behoeften hebben.

De onderzoeksvragen die deze projecten proberen te beantwoorden, zijn gevarieerd. Ten eerste, hoe kunnen we het effect van beleidsmaatregelen en georganiseerde evenementen op het winkelgebied meten? Dit omvat onderwerpen zoals acquisitiebeleid, de evaluatie van acties en evenementen, en mobiliteits- en parkeerbeleid.

Een andere belangrijke vraag is hoe we data breder en slimmer kunnen inzetten ter ondersteuning van beleid en ondernemers. Hierbij gaat het om het benutten van data op een meer strategische en effectieve manier.

Daarnaast streven deze projecten ernaar om een duurzame samenwerking op te zetten waarbij alle betrokken partijen meerwaarde ervaren.

SInCR en DAKS 2.0 zijn voortzettingen van het project 'Datagestuurde Winkelgebieden', waarbij prototypes zijn ontwikkeld, zoals een handelaarsdashboard en een generiek beleidsdashboard op basis van gegevens over drukte, bestedingen, evenementen en weer. Dit heeft enkele uitdagingen en kansen aan het licht gebracht die in SInCR en DAKS 2.0 zullen worden aangepakt:

●       Momentum rond retail data behouden na afloop lopende projecten

●       Kapitaliseren opgebouwde kennis & beperkte datamaturiteit bij handelaars en steden verder opbouwen

●       Beperkte scope en doorlooptijd subsidieprojecten 🡪 scope verbreden

●       Afhankelijkheid van de leveranciers beperken 🡪 datadeling & standaardisering (OSLO & VLOCA)

●       Wildgroei aan platformen  🡪 generiek overkoepelende oplossing: standaardisatie & deelbaarheid maximaal hergebruik en interoperabiliteit

●       Draagvlak handelaars vergroten 🡪 bevragen, leerlessen valideren en coachen

●      Opmaak business- & governance model

Binnen DAKS 2.0 zijn er drie belangrijke focusgebieden: acquisitie & passantenmetingen, de impact van parkeer- en mobiliteitsbeleid, en acties en evenementen. Deze drie onderwerpen zullen worden meegenomen in de ontwikkeling van de OSLO Lokale Economie-standaard en de VLOCA architectuurstandaarden. Andere onderwerpen zoals leegstand, e-commerce, duurzaamheid en energie, kunnen afhankelijk van hun belang voor de verschillende doelgroepen eveneens meegenomen worden in dit traject. Hoewel het wellicht niet haalbaar is om op alle thema’s grondig in te gaan in dit traject.

De doelstellingen van DAKS 2.0 en SInCR kunnen nagelezen worden in de presentatie op slide 13 en 14.

VLOCA

VLOCA, de Vlaamse Open City Architectuur, is een initiatief van het Agentschap Binnenlands Bestuur van de Vlaamse Overheid. Meer informatie over VLOCA en onze werking kan je terugvinden op https://www.vlaanderen.be/lokaal-bestuur/digitale-transformatie/vloca/vloca-trajectbegeleiding-waarom.

OSLO

Het doel van OSLO is om de datastromen semantisch te modelleren en de structuur van de data te standaardiseren in de context van lokale economie. Hierbij zal de focus gelegd worden op het verbeteren van de gegevensuitwisseling tussen lokale handelaars, horeca ondernemers en beleidsmakers.

Met OSLO wordt er concreet ingezet op semantische en technische interoperabiliteit. De vocabularia en applicatieprofielen worden ontwikkeld in co-creatie met o.a. Vlaamse administraties, lokale besturen, federale partners, academici, de Europese Commissie en private partners (ondertussen meer dan 4000 bijdragers).

Extra informatie en een verzameling van de datastandaarden zijn te vinden op volgende links: https://overheid.vlaanderen.be/oslo-wat-is-oslo en https://data.vlaanderen.be/

Inspiratie

Tijdens dit onderdeel van de presentatie werden een aantal bestaande datamodellen toegelicht als inspiratie voor de verdere brainstormsessie en om op deze manier ook in het verdere traject mee te nemen. Volgende modellen werden kort toegelicht:

OSLO Verkeersmetingen

Dit applicatieprofiel heeft tot doel data met betrekking tot verkeersmetingen te standaardiseren om zo deze data vlotter uit te wisselen en de herbruikbaarheid ervan te vergroten. Het datamodel bouwt verder op het applicatieprofiel Observaties en Metingen (gebaseerd op ISO 19156) en Sensoren en Bemonstering (gebaseerd op SSN/SOSA). Klassen als observatie, sensor en locatie zouden kunnen overgenomen worden in de standaard lokale economie, in het kader van druktemetingen en passantentellingen.

Hier vind je meer informatie over OSLO Verkeersmetingen.

Hier vind je meer informatie over OSLO Sensoren en Bemonstering.

OSLO Observaties en Metingen

Het applicatieprofiel Observaties en Metingen legt uit hoe de terminologie in dit domein moet gebruikt worden om gegevens uit te wisselen over Observaties in het algemeen en Metingen (en andere gespecialiseerde Observaties) in het bijzonder. Dit applicatieprofiel is gebaseerd op ISO 19156:2011. Observaties worden beschouwd als de activiteit waarbij de waarde van een Kenmerk van een Object wordt vastgesteld. De klassen observatie en meting zijn, zoals hierboven reeds vermeld, nodig om druktemetingen en passantentellingen te modelleren.

Hier vind je meer informatie over OSLO Observaties en Metingen.

OSLO Publicatie Advertentie

Het applicatieprofiel OSLO Publicatie-Advertentie laat toe te beschrijven hoe gegevens over campagnes, publicaties en advertenties uitgewisseld moeten worden tussen personen, geregistreerde- en publieke organisaties.

Deze standaard is ontstaan vanuit het Visualo-project, City of Things. Met het Visualo-project willen de initiatiefnemers, waaronder stad Halle, een gezond en aantrekkelijk stadscentrum creëren waar lokale verkopers, horeca, organisaties en de mensen die er wonen samen kunnen komen en de stad op een andere manier kunnen beleven.

Het model bestaat uit twee verschillende delen: campagne-publicatie en persona’s. Dit laatste omvat ook informatie over de organisaties die instaan voor de creatie van de campagne en publicatie. Agent, Persoon, Organisatie en Campagne zouden klassen kunnen zijn die overgenomen kunnen worden in het model voor lokale economie, gezien de belangstelling voor acquisitiebeleid.

Hier vind je meer informatie over OSLO Publicatie Advertentie.

OSLO Vervoersknooppunten

Omwille van het diverse aanbod en de overstapmogelijkheden spelen Vervoersknooppunten waar reizigers kunnen overstappen een belangrijke rol bij het realiseren van basisbereikbaarheid. Het OSLO Vervoersknooppunten-model bestaat uit twee delen. Het eerste deel geeft een algemene definitie van een Vervoersknooppunt en beschrijft de elementen waaruit het bestaat, met specifieke aandacht voor passagiersvervoer. De Reiziger maakt gebruik van Vervoersknooppunten voor zijn Reis of Route en dit wordt beschreven in deel twee. Klassen als Stopplaats, Fietsparking en Bushok kunnen interessant zijn vanuit de invalshoek van parkeer- en mobiliteitsbeleid.

Hier vind je meer informatie over OSLO Vervoersknooppunten.

Buiten OSLO standaarden zijn er nog enkele data modellen uit de private sector die elementen bevatten die als inspiratie kunnen dienen voor de standaard Lokale Economie.

Salesforce consumer goods cloud data model

Dit model beschrijft onder andere de relaties tussen onder andere een winkel, op een locatie, met een specifiek assortiment, dat bestaat uit bepaalde producten, die bezoeken genereert, en bezoekers aantrekt. Gezien er binnen OSLO nog niet veel klassen gedefinieerd zijn met betrekking tot retail, kan er uit dit model inspiratie opgedaan worden om dergelijke relaties te beschrijven.

Hier vind je meer informatie over het Salesforce consumer goods cloud data model.

Shopping center data model

De link tussen shoppingcentra en kernwinkelgebieden is niet ver te zoeken; beide fungeren als commerciële centra die mensen toegang bieden tot een breed spectrum van producten en diensten. Daarnaast hebben sommige steden een shoppingcentrum, waardoor het interessant kan zijn om shoppingcentra met gerelateerde attributen eveneens op te nemen in de OSLO standaard lokale economie.

Hier vind je meer informatie over het shopping center data model.

Retail marketing program data model

Tot slot werd er een datamodel met betrekking tot retail marketing programma’s aangehaald, met een speciale focus op gedragsdata die een belangrijke schakel vormt tussen de (potentiële) kopers en de aangeboden diensten en producten. Vanuit SInCR en DAKS 2.0 is er veel belangstelling voor onder andere aankoopgedrag, passantentellingen, en verplaatsingsgedrag, de welke alle voorbeelden zijn van gedragsdata.

Hier vind je meer informatie over het retail marketing program data model.

We verwijzen naar slides 35-45 voor meer informatie.

Brainstormsessie

Het doel en de aanpak van de brainstormsessie worden hieronder beschreven. Tevens wordt de uitkomst van de brainstorm hierin samengevat.

Doel van de Brainstormsessie

Het doel van de brainstormsessie is het volgende:

-       Inzichten verkrijgen in huidige en potentiële use cases m.b.t. lokale economie in zijn breder geheel.

-       Concepten rond lokale economie oplijsten.

-       Informatienoden en bestaande datamodellen capteren

Aanpak

De brainstormsessie werd ingedeeld in drie oefeningen: Oplijsten van use cases, oplijsten van concepten en het oplijsten van data modellen. De eerste en tweede oefening zijn met elkaar gelinkt, aangezien de concepten in de tweede oefening worden gedefinieerd aan de hand van de use cases uit de eerste oefening. De bedoeling is om rond het topic slimme stadsdistributie zoveel mogelijk verschillende invalshoeken te vergaren omtrent mogelijk gebruik van verschillende actoren.

Use Cases

In de eerste oefening trachten we relevante use cases van verschillende stakeholders op te lijsten en bespreken. Een use case is een situatie waarbij de data standaard gebruikt zou kunnen worden, met andere woorden, ‘wat wil je als belanghebbende realiseren?’, ‘welke randvoorwaarden zijn er?’, enzoverder.

Uit deze oefening kwamen verschillende use cases terug waarvan een groot deel hieronder per thema zijn opgelijst.

Profiel

●       Welk soort publiek bezoekt mijn gemeente? (herkomst, socio-demografische kenmerken, intentie, bestedingsgedrag, …)

●       Als stad willen we zicht krijgen op het profiel van bezoekers om events, campagnes en marketing daarop af te stemmen

●      Wat is de relatie tussen het type bezoeker, het tijdstip, hun activiteiten en bestedingen?

Mobiliteit

●       Hoe komen bezoekers naar de stad? Is er een verschil tussen shoppers en toeristen?

●       Passantendata inzetten ter ondersteuning van het mobiliteits- en parkeerbeleid

●       Wat is de invloed van een nieuw mobiliteitsplan op het aantal bezoekers in een kernwinkelgebied?

●       Wat is de impact van mobiliteitswijzigingen op bezoekers en stromen in de kern / een bepaalde handelszaak?

○       Autovrij winkelgebied

○       LEZ

○       Wegenwerken

○       Fietsstraat

○       Éénrichtingsverkeer

○       Parking

●       Ik wil als mobiliteitsambtenaar de drukte voor een koopzondag kunnen voorspellen om

○       advies te kunnen geven aan bezoekers om al dan niet met de fiets te komen

○       advies te kunnen geven aan bezoekers over waar ze kunnen parkeren

○       te zorgen dat er voldoende bussen ingezet kunnen worden

●       Als pendelaar wil ik zicht krijgen op de makkelijkste manier om van stad A naar B te gaan op basis van verschillende vervoersmodi en deelmobiliteit.

●      Optimaliseren van dienstverlening door shuttle diensten aan te bieden o.b.v. het aantal bezoekers in de stad.

Drukte

●       Hoe bewegen mensen zich door de stad? (looplijnen)

●       Drukte meten

●       Historiek van druktemetingen opvolgen

●       Ik ben niet alleen geïnteresseerd in drukte metingen op gebied niveau (kernwinkelgebied, toeristisch gebied, …), maar ook in druktemetingen op fijnmazigere geografische niveaus (straten, …).

●      Ik zou graag mijn verlichting afstellen op passages.

Events

●       Wat is de impact van evenementen, campagnes en activiteiten op toestroom en bestedingen?

○       Culturele events

●      Als organisator van het lichtfestival wil ik de stromen van mensen realtime monitoren om chaos, gevaar etc. te voorkomen en alle bezoekers veilig te houden.

Benchmarking

●       Zien we dezelfde evoluties in leegstand in andere steden?

●       Benchmarking met andere kernen op vlak van passanten en bestedingen

●      Als lokale bestuurder wil ik de gezondheid van mijn lokale economie kunnen inschatten door te vergelijken in de tijd en met andere gebieden.

E-commerce

●      Wat is de verhouding van fysieke t.o.v. online t.o.v. gecombineerde omzet voor handelaars in het kernwinkelgebied?

Handelaars

●       Identificatie van succesvolle en risicovolle locaties voor handelaars

●       Ik ben een handelaar die wil weten wanneer de drukste periodes zijn, zodat ik dan meer personeel kan inzetten.

●       Hoe organiseer ik mijn handelszaak best qua openingsuren, personeelsplanning en stockbeheer in functie van de verwachte drukte in de stad?

●       Hoe kan ik als stad het portfolio van handelaars optimaliseren om meer bezoekers aan te trekken in de binnenstad?

●      Als handelaar wil ik weten of mijn winkel beter presteert dan gelijkaardige winkels in het kernwinkelgebied.

Vragen en Antwoorden

Vraag: Hoe definiëren we een bezoeker? Als een gsm die langer dan 180-240 sec in een winkel is? Hoe onderscheiden we dat dan van een winkelbediende? En wat is het verschil tussen een bezoeker en een passant?

Antwoord: Dit zal in de thematische werkgroep besproken worden. Uit de werkgroep komt dat we beter spreken over profielen in plaats van bezoekers als overkoepelende term. De verschillende profielen zoals bezoekers van de stad, passanten etc. zijn terug te vinden in het definitiehandboek en worden later verder besproken.

Opmerking: Op welke manier zal er rekening gehouden worden met GDPR? Want om data van verschillende steden met elkaar te delen, is er toestemming nodig.

Antwoord: Dit vraagstuk zal niet opgelost worden binnen OSLO; wel (deels) binnen VLOCA; omdat dit meer te maken heeft met implementatie.

Antwoord: Het is de bedoeling dat de data die aangekocht wordt in het kader van dit project vrij gedeeld en geanalyseerd kan worden, maar dat zal afhangen van de restricties die door de leverancier opgelegd worden. Dit is wel een belangrijk punt in het kader van DAKS 2.0.

Opmerking: Tijdens een groot evenement is er nood aan real-time rapportering, ifv veiligheid en parkeerbeleid etc.

Antwoord: In het kader van OSLO heeft dit (real-time gegevens) met implementatie te maken. Dit heeft met andere woorden geen impact op het datamodel.

Vraag: Spreken we enkel over B2C of ook over B2B?

Antwoord: Misschien kan er ergens bij de besteding een btw-nummer toegevoegd worden om dit onderscheid te kunnen maken. Dit is verder te bespreken in de komende thematische werkgroepen.

Vraag: Kernwinkelgebied: hoe wordt dat afgebakend in een stad? En hoe kunnen kleine steden zich vergelijken met grotere steden?

Antwoord: DAKS is bezig met kernafbakening in steden te implementeren. Gemeentes kunnen hier ook nood aan hebben, maar dat is niet altijd zo. Je kan een centrum afbakenen in een gemeente, maar dan is dit geen handelscentrum, maar een dorps belevingscentrum. Deze gemeenten zouden data over hun centrum ook nooit gaan vergelijken met steden die wel binnen de scope van DAKS vallen.

Antwoord: Wellicht is het in dit traject interessanter om de discussie op een lager niveau te voeren, i.e., op niveau van hoofdwinkelstraat versus dienstverlenersstraat.

Opmerkingen

●      We zien vanuit OSLO inderdaad vaker dat het moeilijk is om datastandaarden op te leggen. Zeker als er geen ecosysteem bestaat waarin data makkelijk onderling gedeeld kan worden.

●      Om aan te tonen dat evenementen breder gaan dan enkel muziekoptredens werden enkele andere voorbeelden gegeven: winkelactie, muziekoptreden, markt, kermis, koopzondag, event dat niet gepland is: Nederlanders in Antwerpen tijdens corona …

●      Het weer valt meer onder context en valt niet onder evenementen

●      Motivatie van een bezoeker is moeilijk te capteren (op een gestructureerde manier).

●      Het zou interessant zijn om de link te leggen tussen vervoersmiddelen (modi) en bestedingsgedrag in horeca en winkels (bv. Fietsers besteden meer in horeca, terwijl personen die met de auto naar de stad komen meer uitgeven in winkels).

●      Vanuit het oogpunt van lokale economie is drukte interessant in de context van besteding; niet voor drukte an sich. Het gaat over conversie: van bezoekers naar passanten naar binnenstappers naar besteders.

●      Handelaars zijn heel divers. Drukte is voor een horeca onderneming makkelijker te capteren dan voor een kapper. Het is dus handelaar-afhankelijk waar er data te rapen valt.

○      Logie verstrekkers hebben bijvoorbeeld veel data die ze met toerisme Vlaanderen moeten en mogen delen. Zij rapporteren over aankomsten en overnachtingen (herkomst zit hierin) aan de FOD Economie. Ze kunnen ook bezetting rapporteren aan Toerisme Vlaanderen, maar dat is niet verplicht.

●      Je kan data batches aankopen bij MasterCard.

○      De vraag is of dit gedeeld kan worden tegen een betaalbare prijs.

○      De kosten-baten van dit soort data zitten ook niet zo goed omdat het macro-data is.

○      Proximus en Orange bieden wel micro data aan, over bijvoorbeeld de bewegingen van bezoekers in een stad. Die verzamelen ze adhv wifi-signalen.

●      Er zijn misschien ook wel handelaars die zelf bepaalde data capteren. Het doel van SInCR is ook om onderzoek te doen naar de omstandigheden waaronder deze handelaars bereid zouden zijn deze data te delen; zodat de afhankelijkheid van tussenpersonen als Telecomproviders en MasterCard verkleind kan worden.

○      Als handelaars data delen, zullen ze ook data over anderen ontvangen, dit kan een mogelijke motivatie zijn.

○      Via Joyn kaarten kan je ook bepaalde klanteninformatie capteren.

○      Er bestaat wel degelijk bereidheid onder handelaars(organisaties) om aan datadeling te doen op die manier.

●      Gekoppeld aan handelaars: openingsuren. Heel veel winkels in kleine steden zijn bijvoorbeeld gesloten over de middag, waardoor ze mogelijk klanten mislopen. Het zou daarom ook interessant zijn om inzicht te hebben in welke mensen wanneer (bereid zijn om) het kerngebied te bezoeken.

●      Online bestedingen komen nog niet vaak aan bod, maar dit is een blinde vlek qua data voor handelaars en lokale besturen terwijl ze wel een enorm effect hebben op fysieke handelaars. Definities moeilijk vast te stellen. In Europa zijn hier veel data rond beschikbaar, maar wisselende definities voor bv. omnichannel, e-commerce, …

●      Je kan voor heel veel dingen ingaan op bestaande kennis: bv de impact van de nabijheid van een tramhalte (komeos etc.). Je hoeft de patronen niet opnieuw te gaan bewijzen. Het kan voldoende zijn om een aantal parameters in te vullen in bestaande modellen (extrapolaties). Als je toch niet zo heel veel data kan binnenhalen, kan je toch geen accuratere voorspellingen etc. maken dan bestaande modellen.

●      Trends en conversie vergelijken op straatniveau kan interessant zijn. Hoewel wanneer er een supermarkt tussen zit, dit geen goed voorbeeld zal zijn, omdat je daar met vaste bestedingspatronen zit.

●      Naar de toekomst toe zou het ook interessant zijn als het beleid zou mee moeten kunnen sturen hoe de portfolio van handelaars eruit ziet: wat zijn de blue spots, hoe kan er traffic gegenereerd worden, door er bijvoorbeeld voor te zorgen dat er geen 10 kappers zijn, en geen poetshulpbureau in de winkelstraat.

Concepten

Hieronder is een overzicht zichtbaar van de mogelijke concepten die gehanteerd kunnen worden bij de uitwerking van het model.

Profiel

●      Pendelaar

●      Kotstudent

●      Shopper (koper)

●      Bezoeker

●      Passant

●      Student

●      Gebruiker

●      Inwoner

●      Werknemer

●      B2C

●      Motief

●      Koopintentie

●      Herkomst (afkomst)

Mobiliteit

●      Transportmodus

●      Transportmiddel

●      Weggebruiker

●      Fiets (deelfiets, bakfiets)

●      Step

●      Openbaar vervoer (bus, tram, trein)

●      Parking

Event

●      Evenement

Handelaar

●      Sector

●      Winkel

○      We zouden kunnen stellen dat een Zaak de onderneming (organisatie) voorstelt, en Winkel verwijst naar het pand, een vestigingslocatie.

○      In de thematische werkgroep moet er ook besproken worden wat we zullen doen met marktkramers, gezien zij niet gelinkt zijn aan een vaste locatie. Er moet geëvalueerd worden of een marktkramer een handelaar is, zoals gedefinieerd in het definitiehandboek.

●      Handelszaak

●      Dienstverlener

○      Dienstverlener is volgens sommige stakeholders net geen handelaar. Er wordt gesuggereerd om deze gescheiden te houden. (vb interimkantoor, boekhouders, banken, immo, …)

○      Dit zou opgelost kunnen worden door alles onder te brengen als organisatie met subtypes handelaar en dienstverlener.

○      Onderscheid op basis van NACE codes en KBO zal moeilijk zijn; want ondernemingen kunnen bijvoorbeeld meerdere codes hebben.

○      Dan zal het belangrijk zijn om na te denken over de types organisaties die er zijn en om dit goed te definiëren in de volgende werkgroep.

○      Locatus wordt door alle steden en gemeenten gebruikt sinds 2008. Het is een terminologie die al goed ingeburgerd is, dus laten we hier beroep op doen.

●      Handelsvereniging

○      Belangrijke speler in sommige handelskernen (stakeholder); speler die data verzamelt/consumeert

●      Verkoopkanaal

Drukte

●      Passage

●      Looplijn

●      Voorspelling

●      Meting

Gebied

●      Leegstand

○      Hier bestaan verschillende definities van (woningleegstand, commerciële leegstand, …). Hier bestaat nog geen consensus rond.

●      Locatie

●      Kernwinkelgebied

●      Winkelstraat

●      Meetgebied

●      Verzorgingsgebied

○      Attractiviteit kan hier een parameter van zijn, maar is alleszins geen concept dat als op zich staande klasse meegenomen kan worden in het model. Attractiviteit kan daarnaast vanuit verschillende perspectieven gedefinieerd worden:

■      Voor investeerders: veel bezoekers en hoge conversie tot kopers

■      Voor bezoekers: divers aanbod aan winkels en horeca ondernemingen

●      Bedieningsgebied

○      Gaat over tot waar de invloed van het winkelgebied reikt.

Besteding

●      Betaling

●      Omzet

●      Winkelmand (aantal * prijs)

●      Verblijfstijd

○      Een grote retailer zal hierover vermoedelijk geen data willen delen met lokale handelaars, wat zeker niet wegneemt dat we dit moeten meenemen in de OSLO standaard.

○      Sterk gerelateerd aan het type handelaar (bakker, kapper, horeca, …)

Extra opmerkingen:

●      Real time data is belangrijk voor steden tijdens kerstperiode, corona periode, evenementen. Voor de rest is dit niet relevant. Dit is een belangrijke factor voor de kostprijs van de dataoplossingen die geïmplementeerd zullen worden.

Bestaande initiatieven en datamodellen

City Mesh

City Mesh is een aanbieder van Smart City oplossingen. Onder andere op vlak van

●      Big data: oplossingen om patronen te herkennen, en beslissingen te ondersteunen

●      Internet of Things: sensoren die meldingen uitsturen wanneer publieke vuilbakken vol zijn, wanneer de luchtkwaliteit een bepaalde limiet bereikt of wanneer er te weinig parking plaatsen beschikbaar zijn

●      Digital twin: een virtueel model van de stad waaruit actiepunten rond mobiliteit, veiligheid of economie makkelijk herkend kunnen worden, en beleidsmaatregelen gesimuleerd kunnen worden.

Biz Locator

Ondernemers op zoek naar ruimte begeleiden is niet zo evident voor lokale besturen. Daarom bieden we met bizLocator een platform aan die deze begeleiding vereenvoudigt. bizLocator centraliseert namelijk niet enkel het actuele aanbod aan winkels, horeca, kantoren, industriegronden … in elke gemeente of regio maar biedt de lokale besturen daarnaast ook een handig meetinstrument. Zo kan je nagaan hoe het ondernemersklimaat evolueert en het eigen ruimtelijk-economisch beleid hier beter op afstemmen.

The retail factory

Aan de hand van bezoekersdata je stad optimaliseren? Dat kan! Door middel van de nieuwste technologie en een handig dataportaal kom je te weten hoe de bezoekersstromen bewegen doorheen jouw stad. Aan de hand van metingen in realtime, geven we accurate bezoekersgegevens weer. Op basis van deze dataverzamelingen, krijg je nieuwe inzichten over je bezoekersgedragingen. Nadien kan je aan de slag met de resultaten om je stad te optimaliseren.

Welke bezoekersdata bieden we jouw stad?

●      Een overzicht in de verspreiding en gedragingen van je bezoekers (interactie en uitwisseling tussen verschillende meetpunten in de stad)

●      Het aantal bezoekers, nieuwe alsook unieke bezoekers

●      De terugkeerfrequentie van bezoekers

●      Waar bevindt zich de grootste mensenmassa op een specifiek moment

●      Weergegevens

Op basis van bezoekersdata kan je

●      grootschalige evenementen optimaliseren en evalueren op meetbare wijze

●      je stad efficiënter en toegankelijker maken (door het plaatsen van aangename verlichting, winkelstraten in de kijker zetten,….)

●      marketing inspanningen evalueren door data te analyseren en zo successen te meten

Eaglebe.com

Eaglebe ondersteunt lokale besturen bij het vergunnen van het openbaar domein voor verhuizen, wegenwerken, evenementen, … Ook het plaatsen van parkeerverbodsborden, controle & handhaving gaat vlot met Eaglebe.

Geopunt vlaanderen

Het Geografisch portaal (Geopunt) is de centrale toegangspoort tot geografische overheidsinformatie. Het verzamelt alle informatie van de Vlaamse overheid op één kaart en vormt het uithangbord van het samenwerkingsverband voor geografische informatie in Vlaanderen (GDI-Vlaanderen). U vindt er info over onder andere percelen, gebouwen, wegen, rivieren en allerlei interessante plaatsen zoals sportaccommodaties, scholen en zorginstellingen. Daarnaast bevat de website ook luchtfoto’s, historische gegevens, milieugegevens, het gewestplan, overstromingskaarten en wegbeschrijvingen.

Provincies in cijfers

De website provincies.incijfers.be is een samenwerking tussen de diensten Data & Analyse van de vijf Vlaamse provincies. In elke provincie biedt Data & Analyse lokale besturen en organisaties ondersteuning bij beleidsplanning via cijfers en rapporten over tal van thema's en beleidsdomeinen, vooral via het dashboard en de databank van provincies.incijfers.be.

Lokale besturen en organisaties kunnen bij de diensten Data & Analyse terecht voor vragen naar cijfers, voor (omgevings)analyses en voor duiding bij cijfers.

Cityflows

CityFlows heeft als doel een volledig beeld van de mobiliteitsstromen in een gebied te bepalen. Dit wil zeggen voor alle tijdstippen, straten en modaliteiten, door gebruik te maken van een procedure die kan worden hergebruikt in andere gebieden. Door alle informatie in een stad op een slimme manier samen te brengen verkrijgen we een gedetailleerd beeld van de drukte in een stad (auto’s, voetgangers, fietsers,...). Waar wandelen, fietsen, pendelen, rijden, … mensen in de stad, in een zone van een stad of in een straat? Het systeem wordt gevoed door diverse datastromen in de achtergrond (slimme verkeerslichten, telecom, Wi-Fi scanning, Floating Car Data, statistieken, open data …). Vaak data waar de publieke sector reeds toegang toe heeft.

Smart retail dashboard

Met het Smart Retail Dashboard willen partners imec en VLAIO een datadashboard uitwerken dat alle relevante data met betrekking tot lokale economie centraal verzamelt, analyseert en visualiseert. Het dashboard zal door lokale besturen gebruikt kunnen worden om bijvoorbeeld meer retailers aan te trekken, een detailhandelsplan op te maken én op te volgen, events te gaan monitoren en evalueren of aan stadsmarketing te doen. De bedoeling is dat het dataplatform gevoed wordt met zowel overheidsdata als data van derde partijen.

Semantische sensor network (SSN)

De ontologie van het Semantisch Sensor Netwerk (SSN) is een ontologie voor het beschrijven van sensoren en hun waarnemingen, de betrokken procedures, de bestudeerde interessante kenmerken, de gebruikte monsters en de geobserveerde eigenschappen, alsmede de actuatoren.

Andere

1.    Sectoren worldline

2.    Handelsfederaties

3.    NIS code + ISO 3166

4.    Vlaams verkeerscentrum

Volgende stappen

Wat na deze werkgroep?

1. Verwerking van de input van de brainstorm oefening.
2. Verder onderzoek en voorbereiding van de eerste thematische werkgroep.
3. Publicatie op de Kennishub

Feedback kan bezorgd worden aan laurien.renders@vlaanderen.be

Volgende stappen

Werkgroepen
Klik hieronder in overzicht van alle werkgroepen om je in te schrijven voor de volgende werkgroep binnen het traject VlocaTraject/DAKS 2.0/ Lokale economie,VlocaTraject/SInCR - Lokale economie.

Werkgroep	Type werkgroep	Datum	Tijd	Locatie
Business werkgroep	Business werkgroep	2023-09-19		VAC Gent
Thematische werkgroep 1	Data en informatie werkgroep	2023-10-10	09:00-12:00	Teams
Thematische werkgroep 2	Functionele werkgroep	2023-11-08		Teams
Thematische werkgroep 3	Technologie werkgroep	2023-12-07	13u-16u	Teams