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Exploiter le Big Data dans le secteur de l'eau

 

Le Big Data est un terme de plus en plus intégré dans le lexique de la société. C’est un concept qui décrit comment l’immense quantité de données collectées de manière routinière par les organisations est analysée et transformée en informations précieuses. Un exemple de la manière dont le big data et les analyses avancées ont été introduites dans le baseball professionnel a été documenté dans le livre populaire et son film ultérieur, Moneyball. Moneyball Décrit comment le 2002 Oakland A à petit budget a utilisé des statistiques avancées, généralement appelées sabermétrie, pour identifier les joueurs sous-estimés sur le plan financier. Les Oakland A ont participé aux séries éliminatoires de la 2002 Major League Baseball (MLB) en dépit d’une masse salariale environ 65% inférieure à celle des Yankees de New York, les dépenses les plus importantes. Moneyball modifié la gestion du baseball, chaque parc de la MLB est désormais équipé Statcast, une série de caméras optiques haute résolution et de radars qui mesurent tout, depuis l’extension du bras du lanceur lors du relâchement du baseball jusqu’à la vitesse maximale de tout joueur sur le terrain. Ces données permettent d’analyser les résultats (tels que les homeruns ou les grèves) et, plus important encore, pourquoi les résultats sont survenus.

L'analyse de données volumineuses dans le secteur de l'eau est un concept relativement nouveau et n'est pas largement utilisé. Cependant, en raison du développement et du déploiement de capteurs rapides de qualité de l’eau, les opérateurs, ingénieurs, directeurs d’usine et autres parties prenantes disposent d’un nombre de données plus important que jamais à analyser et analyser. Ces données sont souvent stockées sur diverses plates-formes (base de données PI, tableurs Excel, blocs-notes, etc.) et sont finalement sous-utilisées. Il est utile d'exploiter la puissance des données historiques et en temps réel pour compléter les systèmes traditionnels d'aide à la décision opérationnelle. Les progrès de l’analyse informatisée des données permettent de transformer l’immense quantité de données générées en informations et en aide à la décision en une fraction du temps qu’il faudrait à un humain. La réduction du temps d'analyse permet aux opérateurs d'identifier les problèmes plus tôt, leur permettant d'être proactifs plutôt que réactifs dans leurs réponses. Les outils d’aide à la décision basés sur les mégadonnées peuvent également être utilisés pour optimiser le processus de traitement en temps réel, ce qui se traduit par une efficacité énergétique accrue et une réduction des déchets. En fin de compte, le Big Data dans le secteur de l’eau consiste à utiliser les données que nous avons déjà générées pour améliorer les performances et la résilience de notre infrastructure.

Souhaitez-vous tirer davantage parti des données que vous collectez? LuminUltra s'engage à vous assurer que vous tirez le meilleur parti des données que vous collectez, grâce à l'intégration d'analyses de données automatisées et d'aide à la décision via notreLuminultra logiciel. En savoir plus ici pour voir comment cela peut aider à minimiser les perturbations et à augmenter les performances de votre infrastructure d'eau.

 


Jordan Schmidt

Jordan est titulaire d'un doctorat en génie civil spécialisé dans le traitement biologique des eaux usées. Au cours de son doctorat, Jordan a participé à des évaluations sur le terrain à grande échelle d'étangs de stabilisation des déchets municipaux dans le territoire canadien du Nunavut. Il possède une expertise variée incluant la science des données, la conception expérimentale, la programmation statistique et le traitement complet des eaux usées municipales. Lorsqu'il ne travaille pas, Jordan pratique le kayak de mer, le camping dans l'arrière-pays dans le parc national Kejimkujik et l'escalade.

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