De kwaliteit van vastgoeddata is te lang genegeerd

Hoe bepaal je datakwaliteit? Is dat niet heel organisatiespecifiek?
In onze ogen niet want de meer registratieve vastgoeddata is toch wel vrij feitelijk. Een energielabel is bijvoorbeeld wel of niet aanwezig. Maar kwaliteit heeft naast definities ook te maken met de vraag of de data wel kloppen. Zijn de woningen die je voor een waardering gebruikt ook alle woningen van de corporatie? En als je een WOZ-waarde hebt, is de peildatum daarvan dan ook de juiste?

Hoe voorkom je dat datakwaliteit een containerbegrip wordt zonder dat het wat inhoudt?
Als wij het hebben over datakwaliteit, dan hebben we het over datakwaliteit van vastgoed zoals dat in tactische en strategische processen van een woningcorporatie wordt gebruikt. Voor ons hangt datakwaliteit altijd samen met de toepassing van vastgoedsturing. Dus; welke data doen ertoe? Als je wilt voorkomen dat datakwaliteit een containerbegrip wordt, is het belangrijk te benoemen welke data relevant zijn voor vastgoedsturing. Voorbeelden van relevante data zijn markthuur en streefhuur, omdat deze van grote invloed zijn op de waardering en waardebepaling van een woning.

Corporaties zijn de laatste jaren veel bezig met een ‘data op orde’-project; kun je stellen dat datakwaliteit te lang genegeerd is?
Als het gaat om vastgoeddata kun je dat inderdaad wel stellen. Heel lang dacht men dat het ERP-systeem de bron van alle data was en dat het dus op orde was. Maar lang niet alle data zitten daarin. Bij de vastgoeddata die je bij vastgoedsturing gebruikt, gaat het maar heel beperkt om de data uit je primaire systeem. Het besef dat datakwaliteit verder gaat dan het ERP-systeem alleen, is essentieel.

Wat is volgens jou de eerste stap voor een corporatie bij het verbeteren van datakwaliteit?
Het verbeteren van de data in het ERP-systeem is een mooie eerste stap, maar daarna moet bepaald worden welke data er echt toe doen bij vastgoedsturing. De zogenaamde datarelevantie. Als je dat op orde hebt, kun je bijna automatisch je prioriteiten bepalen. Datarelevantie hangt af van wie de data gebruiken. Om te kunnen bepalen welke data relevant zijn, is het belangrijk om de data te bekijken vanuit een proces. Bepaal welke bronnen je hebt en vervolgens kun je inzicht krijgen in waar je staat én welke data je als eerste moet aanpakken.

Wat levert data op orde houden eigenlijk op?
Het begint met de juiste definitie van het vastgoed dat een corporatie in eigendom heeft. Dit kan gevolgen hebben voor bijvoorbeeld de balanswaarde. En ook in de waardering is een verkeerde inschatting van de mutatiegraad van invloed op de waarde. Deze waarde werkt weer door in de balanswaarde en ook in de rendementen op investeringen. Data op orde houden zorgt er onder andere voor dat corporaties zich kunnen inzetten voor de complexen waar ook daadwerkelijk winst te behalen valt. Winst in termen van waarden, maar ook maatschappelijke doelen zoals duurzaamheid. Een corporatie kan zijn middelen immers maar één keer besteden. Het is daarom belangrijk om te weten welke middelen je hebt en waar je die het beste kunt inzetten. In onze optiek is het op orde hebben en houden van data essentieel voor het behalen van de maatschappelijke doelen die een corporatie heeft.

Zien corporatiemedewerkers het belang van data voldoende in?
Als de medewerker het belang van datakwaliteit niet inziet, kun je datakwaliteit wel vergeten. Maar het gaat verder dan alleen het belang inzien. De volgende stap is ook het eigenaarschap. Men moet zich verantwoordelijk voelen voor de data. En dat ligt niet bij één persoon of afdeling. Belangrijk is dat het niet als een eenmalige activiteit wordt gezien, maar als een permanent proces.

Wat is het belang van open standaarden voor de sector?
Het belangrijkste is dat we naar één begrippenkader gaan waardoor het uitwisselen en vergelijken van data tussen applicaties makkelijker wordt. Overigens betekent dit niet dat de datakwaliteit automatisch verbetert. Het voordeel bij het toepassen van open standaarden is dat er vanuit bijvoorbeeld VERA al goed is nagedacht over bepaalde samenhang – zoals type indelingen of cluster indelingen – in data. Door gebruik te maken van deze standaarden hoef je als corporatie niet steeds opnieuw het wiel uit te vinden.

Corporaties maken ook steeds meer gebruik van open data; ligt in de combinatie van valide eigen data en open data de heilige graal van vastgoedsturing?
Zo zou je het wel kunnen benoemen als je het vanuit systemen bekijkt. Los van berekeningen is in vastgoedsturing het beheersen van de datastroom de grootste opgave voor corporaties bij het gebruik van applicaties. Daarnaast gaat het bij vastgoedsturing natuurlijk ook over de kwaliteit van medewerkers of de inbedding in de organisatie. Omdat je gaat werken met corporatiestandaarden, ben je in staat om die open data te koppelen. En die gegevens zijn corporatie- of regiospecifiek. Zo kunnen corporaties in Groningen data over aardbevingsproblematiek binnenhalen, terwijl het in grote steden over bijvoorbeeld leefbaarheid kan gaan. Zo realiseer je een constante stroom aan extra inzichten die je interne data kunnen verrijken.

Bron: CorporatieGids Magazine