Peter Prevos:数据魔术师
有多少水务公司有专门的数据科学家?可能没有他们该有的那么多。在这里，来自澳大利亚Coliban水公司的Peter Prevos博士向Tom Freyberg讲述了他为什么对机器学习持谨慎态度，以及他想成为“水界的威利·旺卡”的愿望。
在澳大利亚拥抱数据科学的魔力
如果让你说出一个著名的魔术师，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Penn & Teller。
从水中逃脱，让自由女神像消失，悬浮和接子弹，所有这些都为这些魔术师在魔术师的名人堂赢得了一席之地。
现在，如果你被要求说出全球水市场上著名的魔术师和数据科学家，你可能想不出任何人。
然而，澳大利亚公用事业公司Coliban water的数据科学家彼得·普雷沃斯(Peter Prevos)博士希望改变这一现状，成为数据科学领域的家喻户晓的人物，用他自己的话来说，他“渴望成为水务行业的威利·旺卡(Willy Wonka)”。
连接IT和OT
虽然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门的数据科学家”，但Prevos表示，Coliban Water的不同之处在于，它有专门的数据科学战略。
用他的话来说，这种策略将数据分解为三个不同的方面:
- 运营技术(OT)团队——负责收集数据的监督控制和数据采集(SCADA)团队
- IT团队——负责将信息编成故事，并使每个人都可以使用
- 数据科学团队——帮助组织从数据中创造价值。
他解释说:“因为IT经理不是水务专业人士，他们并不真正参与你对数据的处理。”“OT团队更感兴趣的是确保数据始终可用，以确保资产持续运行。我的兴趣是通过组合不同的数据集，从整体上看待问题，从而从数据中创造价值。其中一个例子就是将客户反馈与工程数据结合起来。”
冒烟的电脑和数据点
科利班水务管理着15.6亿澳元的资产，包括2333公里的水管，504公里的下水道，16个处理厂和177个污水泵站。爱游戏首页
随着数据科学战略的发展，它提出了一个问题:根据Prevos的数据分析，有什么好处，或者已经做出了哪些操作上的改变?
澳大利亚水服务协会制作了一份评估水处理厂性能的手册。本手册的一部分包含了对处理厂性能的数学评估。
普雷沃斯说:“当我们试图用电子表格来做这件事时，电脑里冒出了虚拟烟雾，因为它们不是为那种工作负荷设计的。”“你正在分析数以百万计的数据点，这真的是进入了大数据领域。”
他的团队着手开发一个“自动清理和分析SCADA数据”的系统。Prevos说，这些结果现在可以在几分钟内以“一种自动化的方式”产生。该系统不需要人们在数据中搜索，而是每周、每月或任何需要的时间频率发送电子邮件。
不满足于工作流程的改进和生成报告的时间改进，Prevos和团队仍在进行“大量数据清理”，包括“仔细梳理所有数据，并试图找出如何解释信息”。
他若有所思地说:“这是一次发现之旅，比什么都重要。”
红绿灯背后的算法
另一项成功是，Prevos和他的团队将每月提交给董事会的水质报告从“难以理解的技术信息”转化为一个简单的红绿灯系统。
这需要大量的实验来开发算法。他补充道:“只有有人有时间和能力编写代码，你才能做到这一点……在这些简单的报告之下，隐藏着巨大的复杂性。”
为了弥合IT和OT之间的差距，需要水务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，而进入这一领域的工程师正受到高度重视。
Prevos补充道:“我学到了很多关于信息技术部分的知识，所以我可以与IT团队和OT团队讨论工作，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。”
澳大利亚的一次迁徙
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。
Prevos是一名毕业于荷兰祖伊德应用科学大学的荷兰工程师，曾在Boskalis担任项目工程师，监督和管理从荷兰到英国、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工作了一段时间后，他于2000年“为了妻子苏”移居澳大利亚。
2000年，他加入科利班水务公司(Coliban Water)，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了——我觉得我不应该再在名片上写头衔了，因为它们总是在变。”
后来，他在莫纳什大学(Monash University)学习艺术和哲学，然后在拉筹伯大学(La Trobe University)获得MBA和商学博士学位。
早在2013年，该组织就需要有人“负责运营领域的数据问题”。当时它被称为系统监控，因为它有一个操作重点。”从那时起，Coliban Water转向了涵盖整个组织的数据科学方法。
他补充道:“我接受这份工作是因为我对数据感兴趣，而且对计算机很有亲和力。”
改善水务数据文化
Prevos认为自己的角色不仅在于理解海量数据，还在于从内部帮助提高他所谓的“数据素养和文化”:从本质上教育非数据人员如何最好地使用和解释数据。
他解释说:“这是关于人们，让他们有能力理解这些信息，有能力理解这些信息来自现实。”
“我想在这个行业中扮演的角色是帮助其他水务专业人士经历类似的旅程，开始学习编写计算机代码，从下到上创建数据素养，而不是购买最新的小工具，机器学习算法，很少有人懂。”
合理化关于水的数字炒作
与此相关，这位数据科学家表示，他很讨厌“数字水务”这个词，他认为这个词经常被过度使用和不必要地使用。
“用物联网(IoT)传感器对一个地区进行地毯式轰炸很容易，然后说:‘是的，‘我们是一家数字水务公司’，但所有这些信息都在做什么?’”
当涉及到水的时候，Prevos也热衷于合理化大量的数字炒作。
他表示:“人们谈论数字化颠覆，但只有当你的核心服务被颠覆并被数字化产品所取代时，这种颠覆才会存在。”“这永远不会发生在水务公司身上。数字技术不会改变我们所面对的现实:水的重量是每立方米一吨，我们必须把它推到山上。
“再多的数字化也改变不了水会越来越稀缺的事实。它肯定会帮助我们更好地处理这些问题，但我们永远不会出现从水龙头里流出1和0的情况。因此，数字化只是我们成为水务公司的一个工具。”
虽然Prevos尊重包括机器学习在内的新工具，但同时他仍然保持谨慎。
他提到了一个算法能够非常好地预测模式的例子。他说:“它能做的事情令人毛骨悚然。”然而，这种方法非常复杂，被经理们拒绝了，因为它是一个“黑盒”。这项技术将使我们更好地了解我们的系统，但我们需要确保我们教育自己如何最好地使用这些新方法，Peter反思道。
“不要让人毛骨悚然”
除了在Coliban Water的日常工作，Prevos还是一名作家，最近出版了《战略数据科学原理》．
尽管数据分析涉及复杂的算法和编码，但在讨论客户数据的用途时，Prevos将其分解为一个简单的道德问题:这令人毛骨悚然吗?
“数据科学伦理的第一条规则是不要令人毛骨悚然，”他笑着说。“例如，在我们的数字计量报告中，我们锁定了所有向我的同事显示个人客户信息的报告，除非他们真的非常需要查看某个客户。因为你可以发现很多关于人们生活方式的信息，这是没有理由的。”
他是“数据科学伦理”的坚定倡导者，他也称之为“算法正义——你分析数据的方式不应该被用来使你的客户处于不利地位”，他说。
数据欺骗的危险
在数据魔术这个话题上，Prevos曾经为儿童聚会表演魔术表演，但从未想过将其作为商业项目。他承认:“我不再有动力去陌生人家里娱乐他们的孩子，所以最终失去了兴趣。”
如今，他仍然对魔法保持着兴趣，并使用他的教授账号“Lucid Manager”撰写有关科学和魔法的书籍。最近，他甚至在科利班水务公司(Coliban Water)的一场关于创新的演讲中加入了一些魔术。
然而，过去在魔术方面的经验仍然有利于Prevos目前的角色，以及他在使用数据进行欺骗的人中做出判断的能力。
“数据科学可能非常具有欺骗性，这就是它与魔法重叠的地方，”他说。“魔术师非常诚实，因为他们告诉你他们会欺骗你，然后他们就会这样做。但是数据欺骗可能更加隐蔽。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。”
黑暗数据时代的一盏明灯
“数据是新的石油”这句话可以归功于数学家克莱夫·亨比。在《经济学家》2017年发表题为《世界上最有价值的资源不再是石油，而是数据》的报告后，这一评论进一步升温。
尽管数据具有巨大的潜力，但它也为自己赢得了一个坏名声，催生了“暗数据”一词。以Facebook/剑桥分析(Cambridge Analytica)丑闻为例，或者有报道称，家庭人工智能系统正在监听和存储日常对话中的数据，精心挑选关键词，只针对那些在其他互联平台上投放定向广告的潜在客户。有很多例子。
人们自然会对数据和在线隐私保持警惕，尤其是在后gdpr时代。因此，在保护和明智地使用消费者数据方面，水务公司有一定程度的责任。
比生命更伟大的彼得·普雷沃斯(Peter Prevos)巩固了他作为数据科学家的角色;这种工作肯定会在全球水务领域变得更加普遍。显然，他能够应对大多数挑战，他正在开拓这个利基市场，并将其变成自己的市场。
他开玩笑说，他渴望成为“水中的威利·旺卡”，灵感来自罗尔德·达尔(Roald Dahl)的虚构人物，在他看来，威利·旺卡是一个敢于挑战传统法则的富有创造力的创新者。
也许这个角色并没有真正地描述科里亚的水科学家。毕竟，无论是吉恩·怀尔德还是约翰尼·德普版本的罗尔德·达尔都有其黑暗的一面。相反，Prevos决心保持与数据有关的一切:伦理、质量、分析和结果。
虽然他可能还没有像哈利·胡迪尼、大卫·科波菲尔或大卫·布莱恩那样家喻户晓，但相信我，他只是刚刚开始热身。
Peter Prevos博士将在水产技术创新论坛爱游戏冠军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。如需更多信息，请发送电子邮件:k.schotborgh@rai.nl
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