“Data exercities moeten op de juiste manier gebruikt worden. Data kwaliteit en type 1 en 2 fouten moeten niet worden genegeerd. Je kunt de uitwerking beter als middel gebruiken met een menselijke slag, dan als doel. Op deze manier voorkom je grote problemen en helpt data de effectiviteit en efficiency van de bedrijfsvoering te versterken.”
Hoe kunnen wij corporaties helpen met data?
Flynth heeft een team binnen de afdeling data proposities en integrated reporting gespecialiseerd in econometrische uitwerkingen, voorspellende modellen, artifical intelligence en machine learning modules. Deze afdeling kan woningcorporaties helpen door algoritmes op te stellen die reguliere uitstroom kunnen voorspellen, waardoor planning en onderhoud beter kan worden gestroomlijnd. Daarnaast hebben zij een model uitgewerkt rondom de vroegtijdige detectie van risico’s en schulden waarmee voorkomen kan worden dat gezinnen noodgedwongen op straat komen te staan.
Hoe ziet zo’n voorspellend model eruit?
Laten we het niet te technisch maken, maar grofweg komt het erop neer dat je “bewezen” cases uit het verleden gebruikt om de toekomst te voorspellen. Met andere woorden, van gezinnen waar het voorheen “mis” is gegaan kun je leren. Leren waardoor het kwam, leren ook welke factoren ten grondslag lagen aan potentiële schulden en huisuitzetting. Dit wil uiteindelijk niemand. Dus er kan beter vroegtijdig inzicht komen op het moment dat schulden nog beperkt zijn en problemen moeiteloos gerepareerd kunnen worden. Op deze manier bereiken we samen ook een duurzame samenleving, waarin gedwongen uitzitting hopelijk tot het nulpunt kan worden teruggebracht.
Meer informatie?
Voor meer informatie rondom dit onderwerp, mogelijkheden en uitwerkingen neem contact op met dr. Ferdy van Beest, directeur data proposities en integrated reporting; ferdy.vanbeest@flynth.nl
Data econometrie en oplossingen binnen woningcorporaties?
Gepubliceerd op:
5 Maart 2021