I dati, l’oro dell’era moderna anche per il settore depurazione

La gestione di un depuratore delle acque reflue è un processo complesso, a causa della moltitudine di trattamenti e di variabili coinvolte in ogni istante. La compresenza di trattamenti meccanici, fisici, chimici e biologici fa sì che, per chi fa gestione di questi sistemi, sia necessario un ampio spettro di competenze. Anche nel momento in cui queste competenze sono presenti e forti, non servono a nulla se le decisioni non vengono stabilite sulla base di un set di dati affidabili e ben strutturato, che permette al personale esperto di trarre velocemente le informazioni che gli servono per intervenire in modo tempestivo.

Per questo motivo, noi di OSCAR Solutions ci siamo concentrati da diversi anni nel fornire al nostro gruppo di processisti esperti un sistema di acquisizione e validazione del dato efficiente. Dal lavoro di oltre un decennio deriva la nostra attuale infrastruttura informatica di gestione dei dati: AIDA (Artificial Intelligence and Data Analytics).

AIDA è un rigoroso sistema di convalida dei dati, che ha lo scopo di garantirne l’attendibilità. È in grado di assicurare la validità e l’affidabilità dei dati stabilendo un metodo comune di raccolta ed elaborazione degli stessi. Per garantire che i dati siano nel formato corretto e rispettino tutte le disposizioni necessarie, sono verificati i tipi di informazioni, gli intervalli, l’integrità referenziale e altri aspetti. Grazie ad AIDA, i nostri tecnici hanno a disposizione un importante strumento per monitorare costantemente la qualità dei dati acquisiti. Come si può vedere nei seguenti grafici 1 e 2, può capitare che vengano importati dati inaccettabili, come ad esempio valori negativi, fuori range logico accettabile per quella variabile fisica o altro ancora. Pertanto, è necessario un monitoraggio quotidiano e costante per evitare di occupare inutilmente memoria preziosa e per evitare di contaminare il database di dati con valori inesatti e fuorvianti.

Tutto questo importante lavoro ci aiuta a poterci fidare dei dati e ci consente di agire con sicurezza, prendendo decisioni basate su elementi attendibili.

Per definire la qualità dei dati ci sono quattro dimensioni che vengono considerate dai data engineer:

–          Idoneità: valuta se i dati soddisfano i criteri per lo scopo previsto, tenendo conto della loro correttezza e integrità durante l’intero ciclo di vita;

–          Derivazione: definisce dove e quando hanno avuto origine i dati, nonché dove e quando sono cambiati, concentrandosi sul punto di origine;

–          Stabilità: valuta la completezza e la frequenza dei dati, così come la coerenza, l’affidabilità, la tempestività e la distorsione;

–          Governance: verifica la possibilità di controllare i dati, stabilendo chi dovrebbe essere in grado di amministrare cosa, così come la privacy, le regole e la sicurezza;

Una componente fondamentale e comune delle dimensioni dell’idoneità, della derivazione e della stabilità è l’affidabilità dei dati, necessaria per determinarne la completezza e l’accuratezza, nonché la loro coerenza nel tempo e nelle fonti. Garantire che i dati siano accurati, privi di corruzione e formattati secondo gli standard appropriati è necessario per avere dei dati affidabili e di ottima qualità.

A sua volta, per poter essere misurata, l’affidabilità dei dati richiede la considerazione di tre fattori principali:

–          Validità: si riferisce al fatto che i dati sono stati archiviati e formattati correttamente;

–          Completezza: identifica la presenza di lacune nei dati;

–          Unicità: verifica che il set di dati non contenga duplicati.

Valutare l’affidabilità dei dati è essenziale affinché il team di OSCAR possa fidarsi degli elementi a propria disposizione e individuare per tempo potenziali criticità. In questo modo, con l’aiuto di valutazioni regolari ed efficienti dell’affidabilità, i problemi possono essere identificati immediatamente per trovarne la causa e la modalità di risoluzione.

Oltre all’affidabilità, altri fattori fondamentali da considerare per determinare la qualità dei dati sono: coerenza, conformità, accuratezza, integrità, tempestività, continuità, disponibilità, riproducibilità, ricercabilità e comparabilità.

Un quadro preciso della qualità dei dati consente al team OSCAR di definire attributi rilevanti e fornire indicazioni per i processi, con lo scopo di garantire continuamente che la qualità dei dati soddisfi le aspettative. L’utilizzo di un framework di qualità può creare fiducia nei dati stessi, garantendo la visione accurata, aggiornata, tempestiva e coerente che contraddistingue il team OSCAR.

Un adeguato monitoraggio della qualità dei dati è costituito da un ciclo, solitamente composto da sei passaggi che vengono eseguiti principalmente dagli ingegneri di prodotto:

• Qualificazione: comprendere un elenco di requisiti dei dati, basato sui bisogni del cliente;
• Quantificazione: stabilire misure quantitative della qualità dei dati sulla base di un elenco di requisiti;
• Pianificazione: creare test, che possono essere eseguiti tramite la piattaforma di monitoraggio dei dati, per mettere alla prova i parametri di qualità dei dati;
• Implementazione: applicare i test e verificare che funzionino come previsto;
• Gestione: verificare che i test funzionino anche rispetto ai dati storici della pipeline e, in tal caso, inserirli in produzione;
• Verifica: verificare con i data engineer che il lavoro abbia migliorato le prestazioni e prodotto i risultati desiderati. Inoltre, verificare che i clienti ottengano ciò di cui hanno bisogno.

OSCAR è un software avanzato di automazione e supervisione degli impianti di depurazione delle acque reflue. OSCAR è in grado di dialogare con i sistemi di controllo presenti nell’impianto in modo da supportare l’automazione di una o più sezioni dell’impianto.

Il team OSCAR segue diverse pratiche per garantire dati affidabili per l’ottimizzazione dei processi:

1. Raccolta dati: OSCAR utilizza metodi accurati per raccogliere dati, come l’integrazione con fonti di dati affidabili, l’utilizzo di sensori avanzati e dispositivi di monitoraggio. Ci assicuriamo che i dati che raccogliamo siano accurati e rappresentino correttamente le condizioni in tempo reale;
2. Convalida dei dati: OSCAR esegue controlli di validazione sui dati raccolti per garantirne l’affidabilità. Ciò può includere il controllo di valori anomali, il confronto dei dati con fonti di riferimento o l’utilizzo di algoritmi di controllo della qualità per identificare eventuali errori o discrepanze;
3. Monitoraggio continuo: il team di OSCAR implementa un sistema di monitoraggio continuo per garantire che i dati siano aggiornati in tempo reale e che eventuali problematiche o discrepanze vengano rilevate e risolte rapidamente. Il monitoraggio viene effettuato utilizzando strumenti e tecnologie avanzate che consentono una visualizzazione chiara ed immediata dei dati;
4. Collaborazione con esperti: il team OSCAR lavora nel campo dell’ottimizzazione e del monitoraggio, per garantire che i dati vengano interpretati correttamente e che le azioni di ottimizzazione siano basate su informazioni affidabili. Nel fare ciò, collabora anche con un gruppo di esperti, per combinare le conoscenze tecniche con l’analisi dei dati, per ottenere risultati ottimali;

È importante sottolineare che il monitoraggio dei dati è essenziale per superare i problemi relativi ai dati errati, che sono al centro dell’affidabilità dei dati. Guardando più in profondità, la comprensione dei dati comprende attività come monitoraggio, avvisi, tracciamento, confronti, analisi, registrazione e tracciamento degli SLA (service-level agreement, accordo sul livello di servizio), che lavorano tutti insieme per comprendere la qualità dei dati end-to-end, inclusa l’affidabilità dei dati.

Se eseguito correttamente, il monitoraggio della qualità dei dati dei dati può contribuire a migliorare l’affidabilità dei dati aiutando a identificare i problemi in una fase iniziale per rispondere più rapidamente, comprenderne l’impatto e ripristinare la fiducia. più rapidamente attraverso queste informazioni.

Nel complesso, OSCAR si impegna a garantire dati affidabili e significativi per l’ottimizzazione, utilizzando metodi accurati di raccolta e convalida dei dati, monitoraggio continuo e collaborazione con esperti del settore.