Bij Keypoint werken we al jaren intensief met OV-data. We verzamelen, ontsluiten en analyseren data om inzicht te geven in de prestaties van het openbaar vervoer  en om te laten zien hoe het OV bijdraagt aan bereikbaarheid en multimodale netwerken. Daarmee ondersteunen we beleidsmakers, planners en onderzoekers bij het maken van onderbouwde keuzes.

Historische OV data Nederland

Keypoint beschikt over unieke historische OV-datasets, gebaseerd op NDOV-data, van 2019 tot en met heden. Deze data maken het mogelijk om prestaties van het openbaar vervoer objectief te analyseren en te vergelijken door de tijd heen. Denk aan punctualiteit, betrouwbaarheid en het functioneren van het OV binnen het bredere mobiliteitssysteem.

Met onze analyses maken we zichtbaar hoe het OV presteert, hoe het zich verhoudt tot andere modaliteiten en waar kansen liggen voor verbetering. Zo wordt OV-data concreet en toepasbaar voor beleid, netwerkplanning en multimodale afwegingen.

Lees meer over Historische OV-data Nederland

OV-data in Multimodale Netwerkkaders 

In Multimodale Netwerkkaders (MNK’s) krijgt het openbaar vervoer doorgaans een belangrijke rol. In de praktijk ontbreekt echter vaak structurele monitoring: autoverkeer wordt tot in detail gevolgd, terwijl het functioneren van bus en trein veel minder scherp in beeld is. Juist daar biedt OV-data grote meerwaarde.

In een artikel op Mobiliteit.nl gaat onze collega Ramon in op vragen die wij hierover vaak krijgen van opdrachtgevers, zoals:

- Ov op regioniveau: waar loopt het spaak?

- Multimodale hubs en corridors: waar kunnen we kansen benutten?

- Ov bij werkzaamheden: is gericht monitoren mogelijk?

Het artikel laat zien hoe OV-data helpt om het multimodale karakter van MNK’s tastbaar te maken en beter te onderbouwen.

Lees het volledige artikel: Zo maak je MNK’s echt multimodaal met OV-data

Figuur: Waar het openbaar vervoer frequent rijdt (lijndikte) en hoeveel vertraging er is (kleur) in Den Haag