Datamining voor assetmanagement - inventarisatie en voorbeelden uit de watersector

Bij de bedrijfsvoering van drinkwaterbedrijven wordt doorgaans veel data gegenereerd, zoals procesdata (drukmetingen, niveaumetingen, waterkwaliteitsmetingen, et cetera), registraties (tijdsbesteding, storingen, waarnemingen, onderhoud, klant- en factuurgegevens) en assetgegevens
(ligging, conditie, vervangingskosten, et cetera). Hoewel deze gegevens in eerste instantie veelal een concreet en operationeel doel dienen, belandt een groot deel uiteindelijk in databases. In de praktijk worden veel gegevens niet of nauwelijks opgevraagd. Echter, door het slim combineren van data uit dergelijke, vaak verschillende, databases kan mogelijk waardevolle informatie gedestilleerd worden, informatie die niet bemachtigd had kunnen worden uit de bestaande databronnen los van elkaar. Deze informatie kan op zijn beurt leiden tot nieuwe inzichten, het ontwikkelen van strategische voordelen of stroomlijnen van
interne procedures rondom asset management. Hierbij staat het begrip ‘datamining’ centraal, al dan niet in de bredere context van het zogenaamde ‘Knowledge Discovery in Databases’ (KDD).