Reihe Datenwissenschaft: Daten in nutzbare Erkenntnisse für Wasserversorgungsunternehmen umwandeln

In unserem ersten spotlight zum Thema Datenwissenschaft traf Making Waves Craig Daly, Director of Analytics bei Xylem, um über die Bedeutung von Daten bei der Entscheidungsfindung zu sprechen.

In unserem zweiten Spotlight haben wir sein Expertenteam getroffen, das Daten in verwertbare Erkenntnisse für Wasserversorger und ihre Gemeinden umwandelt. Wir sprachen mit Sepideh Yazdekhasti und Thomas Chen darüber, wie sich die Rolle der Datenwissenschaft weiterentwickelt, um eine widerstandsfähigere und nachhaltigere Wasserwirtschaft zu ermöglichen.

INTERVIEWPARTNER: Sepideh Yazdekhasti, Risikoanalyse-Managerin und Datenwissenschaftlerin bei Xylem

Wie sind Sie zur Datenwissenschaft gekommen?

Während meines Studiums arbeitete ich an Sensoranwendungen zur Entwicklung nicht-invasiver Lösungen für die Erkennung von Lecks in Wassernetzen. Als ich meine Arbeit auf einer Konferenz präsentierte, lernte ich das Team von Pure Technologies kennen, das jetzt zu Xylem gehört. Ich war enorm beeindruckt von deren innovativen Lösungen zur Zustandsbeurteilung und ich bin überglücklich, jetzt Teil eines so tollen Teams zu sein.

Es ist einfach fantastisch, neue Kunden zu treffen und ihre größten Herausforderungen zu ermitteln, die immer unterschiedlich sind, aber dennoch irgendwie zusammenhängen – eine unglaublich befriedigende Aufgabe. Bei der Lösungsfindung der Partner des Kunden zu sein, ist eine Erfahrung, die mich immer wieder aufs Neue inspiriert.

Was gefällt Ihnen an Ihrer Arbeit am besten?

Ich hatte schon immer Spaß am Lösen von Problemen und am Programmieren. Der gesamte Prozess – vom Verstehen des Problems über die Implementierung einer Lösung bis hin zu deren Auswertung – ist sehr erfüllend für mich. Das Applizieren dieses Prozesses auf reale Herausforderungen wie die Wasserknappheit erfordert eine ganz neue Ebene des Denkens und der Innovation, und das ist etwas, was mir sehr gut gefällt.

Gerade für unsere Kunden ist es ausgesprochen wichtig, dass sie das Geld an der richtigen Stelle ausgeben. Wenn ich dazu beitragen kann, die Effizienz von Anlagen und Abläufen zu steigern, bin ich zufrieden. Um dies zu erreichen, ist die Qualität der Datenausgabe ebenso wichtig wie die der Eingabe. Es geht darum, die besten Werkzeuge einzusetzen, um Daten einfach, verständlich und effizient zu gestalten, damit die Kunden bessere Entscheidungen treffen können.

Wie wird sich Ihrer Meinung nach die Rolle der Datenwissenschaft weiterentwickeln?

Früher war die Datenwissenschaft isoliert – ein Weg konzentrierte sich auf die bautechnischen Aspekte der Vermögensverwaltung, ein anderer auf die Daten. Wir sahen eine Möglichkeit, diese Fähigkeiten zusammenzubringen, um Probleme zu erkennen und Lösungen zu entwickeln.

Lange Zeit haben die Kunden einfach nur Daten gesammelt. Jetzt nutzen sie diese zur Entwicklung von Prognoseinstrumenten, um Netze zukunftssicher zu machen und Schwankungen zu bewältigen.

Da Versorgungsunternehmen zunehmend vernetzte digitale Lösungen einführen, ist die Zunahme der Datenmenge sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance. Die Datenwissenschaft wird zum wertvollsten Instrument für die Optimierung der Betriebsabläufe und die Stärkung der Widerstandsfähigkeit der Versorgungsunternehmen.

Haben Sie interessante Hobbys außerhalb der Arbeit?

Ich schaue mir gerne DIY-Videos an und versuche, die Projekte zu Hause nachzumachen, egal wie groß oder klein, ich bin immer für eine Herausforderung zu haben. Außerdem wird gehe ich leidenschaftlich gern Wandern und Bergsteigen.

INTERVIEWPARTNER: Thomas Chen, Senior Data Scientist bei Xylem 

Wie sind Sie zur Datenwissenschaft gekommen?

Mein erstes Forschungsprojekt als Student war die Zusammenarbeit mit einer Gemeinde aus der Mittelatlantikregion, um ein Vorhersagemodell für Wasserleitungsbrüche zu erstellen. Ziel war es, ein korrektes Modell zu entwickeln, um den präventiven Austausch von Rohren zu planen, bevor es zu Ausfällen kommt. Zu diesem Zeitpunkt verfügte die Gemeinde weder über digitalisierte Aufzeichnungen über ihre Leitungen noch über historische Daten der Arbeitsaufträge. Infolgedessen verbrachte ich einen Großteil meiner Zeit damit, historische Reparaturaufzeichnungen aus der E-Mail-Korrespondenz der Crews und den Papieraufzeichnungen zusammenzustellen. Wir mussten sogar die Straßenoberflächen als Ersatz für die unterirdischen Leitungen verwenden, da es keine digitalen Daten gibt.

Das Ergebnis des Projekts war ein Modell, das wissensbasierte Ansätze deutlich übertrifft und das Potenzial hat, künftige Leitungsbrüche genau vorherzusagen. Das Projekt war eine Schlüsselerfahrung, weil es mehrere Disziplinen (Bauingenieurwesen, Softwaretechnik und Statistik) miteinander verband und ich meine Erfahrungen aus meinem Studium bei den Forschungsarbeiten einsetzen musste. Es war herausfordernd und befriedigend zugleich, aber es ist unglaublich motivierend, eine Lösung liefern zu können, die zu umsetzbaren Erkenntnissen mit realen Auswirkungen führt.

Was gefällt Ihnen an Ihrer Arbeit am besten?

In der Wasserwirtschaft gibt es viele Herausforderungen, und ich kann Lösungen entwickeln, die traditionelle technische Methoden mit neuen Ansätzen der Datenwissenschaft kombinieren, um diese Herausforderungen anzugehen. Außerdem habe ich die Gelegenheit, mit vielen Fachleuten innerhalb von Xylem sowie mit erfahrenen Ingenieuren aus der Praxis zusammenzuarbeiten.

Wie wird sich Ihrer Meinung nach die Rolle der Datenwissenschaft weiterentwickeln?

Ich denke, die Entwicklung wird im Einklang damit erfolgen, wie die Versorgungsunternehmen die Datenwissenschaft einsetzen – insbesondere, wenn sie digital reifer werden.

Da immer mehr Versorgungsunternehmen eine digitale Transformation einleiten und Daten über das System aus den traditionellen Silos entfernt werden, steigt das Potenzial für den Einsatz von Analysen zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz erheblich.

Wir haben schon mit Kunden zusammengearbeitet, die bereits historische Daten verwendet haben, aber bei denen nichts digital verwaltet wurde. Sämtliche Information gab es nur in Papierform, und sie hatten nicht einmal eine digitale Karte ihres Systems. Die Datenwissenschaftslösungen, die für den Einsatz in diesen Fällen zur Verfügung stehen, sind einfach deshalb so begrenzt, weil wir in der Eingabe eingeschränkt sind. Andererseits haben wir auch mit Versorgungsunternehmen zusammengearbeitet, die über gut dokumentierte und digitalisierte Aufzeichnungen über alle ihre Anlagen verfügen. In diesem Fall waren wir in der Lage, eine Vielzahl von Datenwissenschaftslösungen anzubieten, um mehrere betriebliche Probleme zu lösen.

Haben Sie interessante Hobbys außerhalb der Arbeit?

Ich spiele gerne Basketball in örtlichen Club. Es entsteht ein Gemeinschaftsgefühl, wenn man sieht, dass dieselbe Gruppe von Kerlen regelmäßig zum Spielen kommt.

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