project

Dataminingtechnieken voor de drinkwaterbedrijven

Verkennend onderzoek naar datamining

Expert(s):
dr. Peter van Thienen, dr.ir. Dirk Vries, dr. Joost van Summeren, Erwin Vonk MSc, dr.ir. Martin Korevaar, Henk-Jan van Alphen MSc

  • Startdatum
    01 jan 2018
  • Einddatum
    31 mrt 2019
  • Opdrachtgever
    Bedrijfstakonderzoek
  • samenwerkingspartner(s)
    Waterbedrijf Groningen, WLN, Oasen, PWN, Phinion

De beloften van dataminingtechnieken lonken al lange tijd, ook voor de drinkwaterbedrijven. In dit onderzoek zetten wij de belangrijkste technieken op een rij en inventariseren we in welke mate deze reeds in de praktijk worden toegepast binnen en buiten de watersector. Daarnaast worden bij praktijkbeoefenaars, zowel binnen als buiten de watersector, ervaringen en aandachtspunten opgehaald.

In de tweede fase van dit project worden drie implementatiepilots van dataminingtechnieken bij waterbedrijven uitgevoerd, met als doel om vast te stellen wat de belangrijkste succes- en faalfactoren voor de implementatie van datamining bij waterbedrijven zijn.

Overzicht van methoden en toepassingen

Er zijn veel recente ontwikkelingen op het gebied van datamining of big data, waarin technieken worden gepresenteerd voor het extraheren van kennis uit databases. Hierdoor ontstaan nieuwe mogelijkheden om deze technieken ook in de watersector toe te passen. In dit project wordt in een uitgebreide literatuurstudie een overzicht gemaakt van beschikbare technieken en benaderingen voor datamining. Daarbij wordt gekeken in welke mate deze technieken al bij waterbedrijven of elders worden toegepast. Ook wordt gekeken welke technieken of datasets veelbelovend zijn voor nieuwe toepassingen.

Ervaringen van praktijkbeoefenaars

Om te bepalen wat de grootste uitdagingen zijn bij het implementeren van dataminingtechnieken worden interviews afgenomen met praktijkbeoefenaars binnen en buiten de watersector.

Succes- en faalfactoren

Ten slotte worden drie implementatiepilots van dataminingtechnieken uitgevoerd bij Waterbedrijf Groningen (samen met WLN), Oasen, en PWN (samen met Phinion). Het doel hierbij is om vast te stellen wat de belangrijkste succes- en faalfactoren voor de implementatie van datamining bij waterbedrijven zijn.