Case Study Ontwikkeld voor Matexi Group

Buurtbarometer

Locatie-intelligentie voor slimmere vastgoedbeslissingen

Een op maat gebouwde tool die de leefkwaliteit van elke locatie in België scoort en visualiseert. Ontwikkeld als custom AI-oplossing voor Matexi, een van de grootste projectontwikkelaars in de Benelux.

De Uitdaging

Hoe beoordeel je objectief de kwaliteit van een locatie?

Matexi ontwikkelt jaarlijks tientallen residentiële projecten in België en Nederland. Bij de aankoop van gronden en de positionering van nieuwe projecten is de omgevingskwaliteit een cruciaal criterium — maar het objectief meten ervan was lang een uitdaging.

Ze hadden behoefte aan een tool die voor elk adres in België een objectieve leefkwaliteitsscore kon berekenen, op basis van feiten in plaats van buikgevoel.

Matexi Group

Matexi is een van de grootste projectontwikkelaars in de Benelux met meer dan 60 jaar ervaring. Ze bouwen woningen, appartementen en volledige wijken — altijd met oog voor duurzaamheid en levenskwaliteit.

De Oplossing

Leefkwaliteit, objectief gemeten

DataWoods ontwikkelde de Buurtbarometer: een interactieve webapplicatie waarmee Matexi-medewerkers voor elk adres in België een gedetailleerde leefkwaliteitsscore kunnen opvragen. De tool combineert tientallen bronnen en berekent scores op basis van diverse factoren.

🏫

Onderwijs

Afstand tot scholen, kwaliteitsindicatoren, aanbod van verschillende onderwijsniveaus.

🏥

Gezondheidszorg

Nabijheid van huisartsen, ziekenhuizen, apotheken en specialisten.

🚌

Mobiliteit

Openbaar vervoer, bereikbaarheid per auto, fietsinfrastructuur en parkeermogelijkheden.

🛒

Voorzieningen

Winkels, horeca, cultuur, sport en recreatie in de nabije omgeving.

🌳

Groen & Natuur

Parken, bossen, waterpartijen en de algemene groenbeleving in de buurt.

🔒

Veiligheid

Criminaliteitscijfers, verkeersveiligheid en objectieve veiligheidsindicatoren.

Technische Implementatie

Gebouwd met onze kernexpertise

Data-integratie uit 30+ bronnen

Gegevens van de overheid (Statbel, VDAB, politie), open data portalen, OpenStreetMap, NMBS/De Lijn en meer — allemaal genormaliseerd en geocoded.

Geo-ruimtelijke analyse

Berekening van scores op basis van afstanden, dichtheden en bereikbaarheid via road network analysis. Elk adres krijgt een uniek profiel.

Machine learning scoring

Gewogen scoring model dat de relatieve impact van elke factor optimaliseert op basis van marktdata en gebruikersfeedback.

Interactieve kaartvisualisatie

Gebruiksvriendelijke webinterface met interactieve kaarten, heatmaps en vergelijkingstools. Ontworpen zodat niet-technische medewerkers het dagelijks kunnen gebruiken.

30+

databronnen

11M

adressen gescoord

6

scorecategorieën

<1s

responstijd

Gebruikte technologieën

Java Elasticsearch PostgreSQL + PostGIS React Leaflet Python Scikit-learn REST API AWS

Resultaten

Impact van het project

Objectivering van locatiebeslissingen die voorheen op buikgevoel gebaseerd waren

Significant snellere due diligence bij grondaankopen

Betere onderbouwing van investeringsdossiers naar de raad van bestuur

Inzicht in de relatieve sterkte van locaties ten opzichte van de markt

Herbruikbare data-infrastructuur die ook voor andere analyses ingezet wordt

Heb je een gelijkaardige uitdaging?

De Buurtbarometer illustreert hoe we complexe informatie uit diverse bronnen omzetten in een bruikbaar, intuïtief product. We bouwen dit soort oplossingen op maat voor elke sector.

info@datawoods.com