PeterVIVOS:数据魔术师
有多少自来水公司有专门的数据科学家?可能没有他们应有的那么多。澳大利亚水务公司Coliban water的Peter Prevos博士向Tom Freyberg讲述了为什么他对机器学习如此谨慎,以及他想成为“水里的威利·旺卡”的愿望。
在澳大利亚拥抱数据科学魔法
如果问你一个著名的魔术师的名字,你可能会想到哈利·胡迪尼,大卫·科波菲尔,大卫·布莱恩,甚至是美国艺人佩恩和泰勒。
从水刑牢房中逃出来,让自由女神像消失,漂浮在空中,抓住子弹,这些都为这些魔术师在魔术师名人堂中赢得了一席之地。
现在,如果你被要求说出全球水市场上一位著名的魔术师和数据科学家的名字,你可能不会想到任何人。
然而,有一个人希望改变这一现状,成为数据科学领域家喻户晓的人物,用他自己的话来说,就是“立志成为水务行业的威利·旺卡”的彼得·普雷沃斯博士,他是澳大利亚公用事业公司Coliban water的数据科学家。
弥合它和ot
尽管许多其他澳大利亚公用事业公司没有数据科学经理,“尽管大型公用事业公司有专业的数据科学家”,Prevos说Coliban Water公司的不同之处在于,它有专门的数据科学战略。
用他的话来说,这个策略将数据分解为三个不同的方面:
- 操作技术(OT)团队——监控控制和数据采集(SCADA)团队,负责收集数据
- IT团队 - 负责讲述信息并使每个人都可以使用
- 数据科学团队 - 帮助组织从该数据创建价值。
他解释说:“因为IT经理不是水务专业人士,所以他们不会真正参与你处理数据的工作。”“OT团队更感兴趣的是确保数据随时可用,这样资产才能继续运营。我的兴趣是从数据中创造价值,通过结合不同的数据集来整体地看待问题。一个例子就是将客户反馈与工程数据相结合。”
让电脑和数据点冒烟
Coliban Water管理着15.6亿澳元的资产,包括2333公里的水管、504公里的污水管、16个污水处理厂和177个污水泵站。亚博全网网页登录
随着数据科学战略的发展,它提出了这样一个问题:Prevos的数据分析带来了哪些好处或操作上的变化?
澳大利亚水服务协会编制了一份手册,以评估水处理厂的表现。本手册的一部分包含对污水处理厂性能的数学评估。
Prevos说:“当我们试图用电子表格来做这个的时候,虚拟烟雾从计算机中冒出来,因为它们不是为这种工作负载设计的。”“你在分析数以百万计的数据点,这真的在推进大数据空间。”
他的团队开始开发一个系统来“自动清理和分析SCADA数据”。Prevos说,这些结果现在可以在几分钟内自动生成。该系统每周、每月或任何需要的时间频率发送电子邮件,而不是让人们从数据中搜罗网。
没有内容随着工作流程和时间改进的改进来生成报告,FREVOS和团队仍在进行“很多数据清洁”涉及“涉及用细牙齿的所有数据进行,并试图解决如何解释信息”。
“这是一次探索之旅,比其他任何事情都重要,”他沉思道。
红绿灯背后的算法
普雷沃斯和他的团队还成功地将每月的水质报告从“难以理解的技术信息”转化为一个简单的交通灯系统。
这需要大量实验来开发算法。“如果你有一个有时间和撰写代码的人,你只能这样做......在这些简单的报告下面,有巨大的复杂性,”他补充道。
为了弥合IT和OT之间的差距,需要水工程师对数据科学有深刻的理解。这正成为一种急需的技能,工程师在这一领域的发展正变得越来越有价值。
Prevos补充道:“我学到了很多信息技术方面的知识,所以我可以与IT团队和OT团队讨论业务,然后我可以说,我们可以用这种方式解决这个问题,因为我们有这些数据集。”
南下移民
在担任数据科学经理之前,Prevos有一个有趣而多样的职业生涯。
普雷沃斯是一名荷兰工程师,毕业于荷兰祖伊德应用科学大学(Zuyd University of Applied Sciences),曾在Boskalis担任项目工程师,监督和管理荷兰、英国、香港、新加坡和孟加拉国的海防项目。
在荷兰政府管理公司Rijkswaterstaat的短暂上空之后,他于2000年搬到澳大利亚“为我的妻子,苏”。
他是在2000年加入科利班水务公司(Coliban Water)的,从项目管理开始,最终晋升到数据管理。他指出:“这是我的第七个工作头衔——我想我不应该再把头衔写在名片上了,因为它们总是在变。”
他后来在莫纳什大学(Monash University)学习艺术和哲学,然后在拉筹伯大学(La Trobe University)获得工商管理硕士(MBA)和商业博士学位。
那是在2013年,当时公司需要有人“照看我们在运营领域遇到的数据问题”。当时它被称为系统监控,因为它有一个操作的焦点。从那时起,Coliban Water转向了一种涵盖整个组织的数据科学方法。
他补充道:“我之所以接受这份工作,是因为我对数据感兴趣,而且对电脑有亲和力。”
改善水务数据文化
普雷沃斯认为,他的作用不仅在于理解海量数据,还在于从内部帮助提高他所称的“数据素养和文化”:从本质上教育非数据人士如何最好地使用和解释数据。
他解释道:“这是关于人们,并给予他们理解信息的能力,理解信息来自的现实的能力。”
“我想在行业中发挥的部分是帮助其他水专业人士通过我所拥有的类似旅程,开始学习编写计算机代码并从自下而上创建数据素养,而不是购买最新的小工具,而不是购买最新的小工具学习算法很少有人理解。“
在水上合理化数字炒作
与此相关的是,这位数据科学家表示,他很讨厌“数字水利设施”这个词,他认为这个词经常被过度使用和不必要地使用。
“这很容易地毯轰炸了一个物联网(物联网)传感器,并说:”是的,'我们是一个数字水实用程序',但是所有这些信息都正在进行什么?“
普雷沃斯在谈到水的问题时,也热衷于将数字媒体的大肆炒作合理化。
他表示:“人们谈论数字颠覆,但只有当你的核心服务被颠覆并被数字产品取代时,这种颠覆才会存在。”“这永远不会发生在水务公司。数字技术不会改变我们所面对的现实:水每立方米重一吨,我们必须把它推上山坡。
“没有数量的数字化会改变水将稀缺的事实。它肯定会帮助我们更好地管理这些问题,但我们永远不会处于水龙头和零的情况下。因此,数字只是我们成为水实用的工具。“
虽然PROVOS尊重包括机器学习的新工具,同时他仍然谨慎。
他指的是算法的一个示例能够非常良好地预测模式。“它可以做些什么,”他观察到了这一点。然而,这种方法是非常复杂的,由经理拒绝,因为它是一个“黑匣子”。这项技术允许我们更好地了解我们的系统,但我们需要确保我们为如何最好地使用这些新方法,彼得反映。
“不要让人毛骨悚然”
普雷沃斯除了在科利班水务工作外,还是一名作家,最近出版了《战略数据科学原理。
尽管数据分析需要复杂的算法和编码,但在讨论客户数据的用途时,Prevos将其归结为一个简单的道德问题:它令人毛骨悚然吗?
“数据科学伦理的第一个规则并不令人毛骨悚然,”他笑了。“例如,在我们的数字计量报告中,我们已经锁定了所有报告,这些报告显示了对我的同事的各客户信息,除非他们有真正的垂死需要查看个人客户。因为你可以了解很多关于人的生活方式,而且没有理由。“
他说,他是一个坚定的“数据科学伦理学”的倡导者,他还称之为“算法正义 - 您分析数据的方式不应用于缺点您的客户”。
数据欺骗的危险
在数据魔术这个话题上,普雷沃斯曾经为孩子们的派对表演魔术,但从来没有想过将其作为一项商业冒险进行推广。他承认:“我再也不想去陌生人家里逗他们的孩子玩了,所以最终失去了兴趣。”
今天,他仍然对魔法保持着兴趣,并使用他的教授帐户“Lucid Manager”写了一些关于科学和魔法的书。最近,他甚至在Coliban Water的一个关于创新的演讲中表演了几个魔术。
然而,过去的魔术经验仍然有利于普雷沃斯现在的角色,以及他利用数据判断人们欺骗的能力。
他说:“数据科学可能非常具有欺骗性,这就是它与魔法的重叠之处。”“魔术师是非常诚实的,因为他们会告诉你他们会欺骗你,然后他们就这么做了。但数据欺骗可能更隐蔽。如果你不理解,这可能是无意的,如果你不懂数据,就很容易犯错误,得出错误的结论。”
黑暗数据时代的闪亮光
“数据是新的石油”这句话可以归功于数学家克莱夫·亨比。在2017年,这位经济学家发表了一份题为《世界上最有价值的资源不再是石油,而是数据》的报告后,这种看法开始升温。
尽管数据具有潜力,但它也为自己赢得了坏名声,催生了“黑暗数据”(dark data)一词。以Facebook/剑桥分析(Cambridge Analytica)丑闻为例,也有报道称,家庭人工智能系统正在监听并存储日常对话中的数据,精心挑选关键词,然后在其他互联平台上投放有针对性的广告,瞄准这些潜在客户。有很多这样的例子。
人们自然会对数据和网络隐私保持警惕,尤其是在后gdpr时代。因此,水务公司在明智地保护和使用消费者数据方面有一定的责任。
彼得·普雷沃斯(Peter Prevos)巩固了他作为数据科学家的角色;在全球水务领域,这一工作肯定会变得越来越普遍。显然,他能够应对大多数挑战,他正在开拓这个利基市场,并将其变成自己的。
他开玩笑说,他渴望成为“水的威利Wonka”,灵感来自Roald Dahl的虚构性格,他认为是一种蔑视传统法律的创造性创新者。
也许这个角色并没有真正公正地对待科利班水的科学家。毕竟,吉恩·怀尔德和约翰尼·德普版本的罗尔德·达尔这个角色都有阴暗的一面。相反,普雷沃斯决心保持数据的一切整洁:道德、质量、分析和结果。
虽然他可能不是哈里Houdini的家喻户晓,但刚刚的水数据大卫·普罗德(David Copperfield或David Blaine)相信我,他只是刚刚加热了。
Peter Prevos博士将在Aquatech创yabo88新论坛11月4日在阿姆斯特丹举行,这是阿姆斯特丹国际水周的一部分。欲了解更多信息,请发送电子邮件:k.schotborgh@rai.nl
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