De toegevoegde waarde van data in de lokale energietransitie
Het toepassen van data in de energietransitie: hoe doen de G4-gemeenten dit?

Rotterdam, Amsterdam, Den Haag en Utrecht (de G4-gemeenten) maken al gebruik van data in verschillende processen van de energietransitie . In dit onderzoek is gekeken wat zij op dit moment al doen en hoe de gemeenten dit organiseren. Welke kansen liggen er, ook voor andere gemeenten, en wat zijn de uitdagingen en belemmeringen om deze kansen te verzilveren voor de versnelling van een eerlijke, betaalbare en inclusieve energietransitie?

Functie van data

Data kan op vier manieren worden ingezet:

• Beschrijvend: wat is de huidige situatie en wat is er gebeurd?
• Diagnosticerend: waarom gebeurt iets?
• Voorspellend: wat zal er gebeuren in de toekomst?
• Voorschrijvend: hoe kan dat gerealiseerd worden?

In de G4-gemeenten is de gebruikte data in 58% van de gevallen beschrijvend ingezet

Kansen data-gedreven analyses

Op basis van de ervaringen van de G4-gemeenten zijn zes concrete kansen voor data en analyses geïdentificeerd:

1. Beter grip krijgen op afhankelijkheden in de energietransitie
   De keuzes voor de energietransitie hangen nauw met elkaar samen. Data kunnen deze afhankelijkheden helder maken. Een respondent uit de gemeente Utrecht: “Als er bijvoorbeeld wordt geroepen geen biomassa etc. dan haal ik het schema van afhankelijkheden erbij om aan te tonen dat zonder biomassa er niet veel andere opties zijn en dat er bijvoorbeeld 100 windmolens bij moeten.”
2. Voorspellende analyses
   Met voorspellende analyses kan inzicht worden verkregen op de effecten van beslissingen op de langere termijn.
3. Toepassing van AI ter ondersteuning van beleidsvorming voor de energietransitie
   Kunstmatige intelligentie (AI) ondersteunt in eerdergenoemde voorspellende analyses, maar kan ook veel tijd en middelen besparen via automatisering van analyses en de productie van nieuwe kennis, op een domein overschrijdende manier.
4. Gerichte sociaal-economische analyse
   Door analyses op onder andere geografische, demografische, economische of bouwkundige kenmerken te maken, kan beleid beter worden afgestemd op bepaalde doelgroepen en diens wensen en mogelijkheden. Mens en economie
5. Beschikbaarheid van sociale data
   Sociale data, bijvoorbeeld over de investeringsbereidheid van mensen en wat er leeft, kunnen belangrijke aanknopingspunten vormen voor ontwikkeling van beleid. De data worden nu vaak via panels verzameld. Daarbij moet rekening worden gehouden met de vertegenwoordiging van de bevolking, en de actualiteit van de data.
6. Samenhang creëren van data toepassingen in de gehele beleidscyclus
   De toepassingen van data omvatten de gehele beleidscyclus, van probleemdefinitie en beleidsvorming tot implementatie en evaluatie, maar tussen deze toepassingen is er nog onvoldoende samenhang. Het bewust creëren van deze samenhang, wordt gezien als een kans om datatoepassingen beter in te bedden in de beleidscyclus en daarmee de impact te vergroten.

Data-scientist energietransitie

In het onderzoek worden verschillende aanbevelingen gedaan, waarbij een data-scientist, data-coach of Chief Data Officer een belangrijke centrale rol kan innemen. Het wordt aanbevolen om een dergelijke rol al in het beginstadium van projecten te betrekken, en eventueel als integraal onderdeel van het energietransitie team.