In het DSM gaan we uit van het vierlagenmodel. Hierin is te zien welke verschillende typen mobiliteitsdata er zijn. Het combineren van data uit verschillende lagen leidt tot waardecreatie in toepassingen, zoals navigatieapps en ongevallenregistraties. Data kunnen hierin optimaal worden gebruikt als we ze structureel en landelijk op orde hebben. Zo profiteren verschillende domeinen ervan in verschillende werkprocessen.
Beeld: © DSM
Het vierlagenmodel bestaat uit vier lagen:
Laag 1
De onderste laag gaat over statische data-items die betrekking hebben op de fysieke infrastructuur. Deze data gaan over de fysieke objecten zoals type verharding, bruggen en viaducten.
Laag 2
De tweede laag gaat over statische data-items die betrekking hebben op het wegennetwerk. Deze data gaan over hoe de wegbeheerder de fysieke infrastructuur functioneel heeft ingericht. Denk aan routes voor bewegwijzering, openbaar vervoer, ontheffingen, maximumsnelheden, overslaglocaties van goederen, parkeervoorzieningen, beperkingen voor voertuigen met een bepaalde massa of afmeting en rijrichtingen.
Laag 3
De derde laag gaat over dynamische data-items die betrekking hebben op de beschikbaarheid van het netwerk. Denk aan wegwerkzaamheden, brugopeningen, bezetting van parkeerplaatsen en laadpalen.
Laag 4
De bovenste laag gaat over dynamische data-items die betrekking hebben op het gebruik van het netwerk. Denk aan verkeersintensiteiten, daadwerkelijke snelheden, reistijden, ongevallen en informatie over voertuigen, verplaatsingen van personen en vervoer van goederen.
Stel, de gemeente wil onderzoek doen naar fietsongelukken op een bepaald kruispunt in de stad. Deze ongelukken worden altijd veroorzaakt door een combinatie van omstandigheden. Om deze in kaart te brengen wil de gemeente per ongeval weten (1) over welk type verharding de fietser reed = laag 1, wat de maximumsnelheid van de weg is op die locatie = laag 2, of er op het moment van het ongeval wegwerkzaamheden plaatsvonden = laag 3, en hoe druk het op dat moment op de weg was = laag 4. Door al deze verschillende data te combineren, kunnen er analyses worden gedaan en patronen worden achterhaald in het ontstaan van ongevallen. Op basis daarvan kan vervolgens nieuw beleid worden gemaakt. Hierbij is het belangrijk dat de data beschikbaar én betrouwbaar is.