Het lectoraat Data Science doet praktijkgericht onderzoek naar het creëren van dataproducten. Ze richt zich met name op producten die belangrijk zijn in een deltagebied zoals Zeeland, bijvoorbeeld voor kustbescherming, veiligheid, toerisme, voedsel, industrie, energie en logistiek.
Het lectoraat werkt samen met ondernemers, overheden en andere lectoraten en kenniscentra, zodat de dataproducten kunnen worden gecombineerd met kennis uit deze domeinen.
Met dataproducten kunnen gebruikers sneller, efficiënter, effectiever en nauwkeuriger beslissingen nemen. Disciplines zoals wiskunde, statistiek, software-engineering en machine learning komen samen in Data Science.
Business understanding
Aan elk dataproduct ligt een onderzoeksproces ten grondslag. In de eerste, cruciale stap (business understanding) wordt onderzocht wat de vraag precies is. Daarna wordt ruwe data verzameld en geschikt gemaakt voor de rest van het proces. Een mogelijke vervolgstap is om de data te visualiseren of op een andere manier te communiceren. Vervolgens kunnen de data verder worden gemodelleerd aan de hand van machine learning. Dit omvat verschillende technieken zoals clusteren, voorspellen, classificeren en anomalieën detecteren. Uiteindelijk leidt dit tot een dataproduct.
Mischa Beckers is lector Data Science. Hij sprak op 16 november 2017 zijn lectorale rede uit: ‘Do believe the hype’.
Via praktijkonderzoek en demonstraties wordt gezocht naar innovatieve oplossingen voor praktische vraagstukken, zoals het voorkomen van reparaties en duurzaam hergebruik van apparatuur. Er wordt gekeken naar hergebruik van elektromotoren en transformatoren bij het vernieuwen van installaties, het delen van weinig gebruikte onderhoudstools en nieuwe reinigingstechnieken die afvalwater en het gebruik van chemische producten drastisch doen verminderen. Verder worden nieuwe, circulaire verdienmodellen ontwikkeld voor de onderhoudsbranche van de procesindustrie. Telkens staat de vraag centraal of een oplossing ook economisch levensvatbaar en praktisch uitvoerbaar is voor ondernemingen. Het project is gefinancierd binnen het Interreg V-programma Vlaanderen-Nederland, het grensoverschrijdend samenwerkingsprogramma met financiële steun van het Europees Fonds voor Regionale Ontwikkeling.
Niet alleen in de Zeeuwse gemeenten, maar ook buiten Zeeland worden de instrumenten voor assetmanagement en data science te weinig toegepast in het beheer van riolen en gemalen. Riobase combineert assetmanagement en data science en wil gevalideerde handelingsperspectieven bieden aan beheerders om het beheer van hun rioolstelsel effectiever en efficiënter te maken. Onderlinge samenwerking voor het ontwikkelen van kennis, het delen van informatie, planning en ervaring staan daarbij centraal. Passende instrumentenIn het project is met de beheerders een concept-raamwerk met passende instrumenten voor assetmanagement ontwikkeld. Dit wordt is getest in de gemeenten Reimerswaal en Veere. Daarna is er een tweede ronde in twee andere gemeenten. Het resultaat van deze testen is een gevalideerd raamwerk met instrumenten dat werkt in een kleine gemeente en dat beheerders in staat stelt om risicogestuurd en datagedreven rioolbeheer uit te voeren. Het raamwerk omvat ook een (geo)visualisatie met statische en dynamische data ter ondersteuning van de onderlinge besluitvorming. Onderwijs en praktijkHet onderzoek werkt door in het onderwijs bij de HZ-opleidingen Civiele Techniek en Water Management, Data Science Track van HBO-ICT en Technische Bedrijfskunde. Een voorbeeld van de vertaling naar de beroepspraktijk is een praktijkleergang voor beheerders. De resultaten kunnen ook worden gebruikt door beheerders in andere gemeenten van vergelijkbare schaal.
