De gemeenten Maasgouw, Den Haag en Waternet Amsterdam zijn aan de slag gegaan met het verbeteren van de datakwaliteit conform het Gegevenswoordenboek Stedelijk Water (GWSW). Deze open gegevensstandaard heeft RIONED ontwikkeld voor het eenduidig uitwisselen en ontsluiten van gegevens in het stedelijk waterbeheer. In het beheer van stedelijk water en riolering wordt data steeds belangrijker. Zeker door het in toenemende mate samenwerken in het aansturen van (afval)watersystemen.
Als gemeenten en waterbedrijven hun datakwaliteit verbeteren in lijn met de GWSW, draagt dit bij aan de ontwikkeling en toegevoegde waarde van de standaard. Het is dus van belang dat de betrokken organisaties hieraan voldoen. Bij de hierboven genoemde gemeenten en waterbedrijf heeft Phinion een proof of concept (PoC) uitgevoerd op de rioleringsdata. Hierdoor konden de gemeenten gemakkelijker en efficiënter hun data GWSW- conform krijgen.
We hebben dit uitgevoerd met onze Phinion Data Quality Studio (DQS) software. DQS biedt een geavanceerde vorm van controle van datakwaliteit. Door middel van een machine learning component (Quality Companion) kan deze software geautomatiseerd bestaande en nieuwe patronen vinden in datasets. Op deze manier kun je gemakkelijk mogelijke onopgemerkte fouten ontdekken.
DQS heeft relevante kwaliteitsregels ontdekt. Er zijn regels ontdekt die specifiek voor een gemeente gelden maar ook algemene regels voor de GWSW. De deelnemers van de PoC vervulden daarbij een belangrijke rol in het toetsen van de kwaliteitsregels die Quality Companion heeft voorgesteld.
Op basis van de ervaringen in de proefneming zijn de inzichten en presentatie door DQS duidelijk en faciliteren ze in het corrigeren van data. Gemeente Maasgouw heeft bijvoorbeeld tijdens de PoC direct een aantal verbeteringen direct uitgevoerd.
Freek Verhoef, projectleider riolering gemeente Den Haag
“Het machine learning algoritme vond patronen die ik direct herkende als logisch en relevant. Soms leken dit op open deuren maar dit is juist de kracht vind ik. Ze zijn namelijk gevonden door DQS en niet door de mens.”
Thomas Staverman, senior assetbeheerder Waternet
“Tijdens de poC hebben we toepasbare verbanden gevonden. Bijvoorbeeld in de conversie van ons pakket naar de GWSW waar cm’s in plaats van mm’s werden geregistreerd.”
John Peeters, Coördinator Basis Registratie Ondergrond (BRO) gemeente Maasgouw
“Met de analyse kunnen we snel datakwaliteit verbeteren, dit is fijn want de gemeente Maasgouw heeft minder capaciteit dan bijvoorbeeld Gemeente Den Haag of Waternet. ”
Samen met gemeenten gaan we aan de slag met het verbeteren van de rioleringsdata. Onze consultants kunnen met de DQS software jou hierbij ondersteunen.