Data science bij TenneT: van asset data naar inzicht
door Martine van der Heijden, consultant bij Het ConsultancyHuis
Als IT-consultant werk ik op het snijvlak van technologie, data en bedrijfsprocessen. In mijn huidige opdracht bij TenneT TSO krijg ik de kans om precies daar impact te maken waar het er echt toe doet: het verbeteren van de kwaliteit en vindbaarheid van asset data binnen een complexe, kritieke infrastructuuromgeving. In een wereld waarin betrouwbare energievoorziening afhankelijk is van nauwkeurige informatie, speelt data een steeds grotere rol.
Binnen TenneT houd ik mij bezig met het ontwikkelen van data science-oplossingen die bijdragen aan beter inzicht in assets zoals transformatoren, kabels en andere componenten van het elektriciteitsnet. Dat inzicht is nodig voor een goed functionerend net. Deze data is afkomstig uit verschillende systemen en datasets, die niet altijd consistent, volledig of eenvoudig doorzoekbaar zijn. Juist daar ligt de uitdaging – en de kans om waarde toe te voegen.
Technieken die ik inzet
Een belangrijk onderdeel van mijn werk is het verbeteren van de vindbaarheid van asset data. Hiervoor maak ik gebruik van technieken uit de information retrieval, waarbij we slimme zoek- en indexeringsmethoden ontwikkelen om relevante informatie sneller en nauwkeuriger beschikbaar te maken. Denk hierbij aan het structureren van ongestructureerde data en het toepassen van moderne zoektechnologieën. Daarnaast spelen large language models (LLM’s) hierin een steeds grotere rol, bijvoorbeeld bij het interpreteren en verrijken van tekstuele data, het herkennen van semantische verbanden en het verbeteren van zoekresultaten op basis van context in plaats van alleen exacte zoektermen.
Daarnaast zet ik computer vision in om visuele data automatisch te analyseren en te classificeren. Dit helpt om informatie die voorheen handmatig beoordeeld moest worden, schaalbaar en consistenter te verwerken. Door beeldherkenning te combineren met bestaande datasets ontstaat een rijker en betrouwbaarder beeld van de werkelijkheid.
Een andere pijler van mijn werk is het automatisch controleren van datasets op kwaliteit en volledigheid. Met behulp van data pipelines en machine learning-modellen detecteren we afwijkingen, ontbrekende waarden en inconsistenties.
Om deze oplossingen robuust en schaalbaar te maken, werk ik met moderne cloud- en containertechnologieën. Docker en Kubernetes maken het mogelijk om applicaties consistent te ontwikkelen, testen en deployen, ongeacht de onderliggende infrastructuur. Binnen Azure Machine Learning Studio bouw en beheer ik modellen, terwijl Infrastructure as Code ervoor zorgt dat onze omgevingen reproduceerbaar en beheersbaar blijven.
Experimenteren in een klein en wendbaar team
Wat mijn werk bijzonder maakt, is de combinatie van technische diepgang en directe impact. Samen met één andere data scientist vorm ik een klein, wendbaar team waarin we veel vrijheid krijgen om onze eigen oplossingen te ontwerpen en implementeren. Die autonomie stelt ons in staat om snel te experimenteren, nieuwe technologieën toe te passen en direct waarde te leveren. Tegelijkertijd vraagt het om eigenaarschap en een brede skillset, omdat we verantwoordelijk zijn voor het volledige traject: van idee tot productie.
Deze opdracht laat zien hoe data science en IT-consultancy samenkomen in de praktijk. Door technologie slim in te zetten, kunnen we complexe problemen vertalen naar concrete, werkende oplossingen. En dat is precies waar voor mij de motivatie ligt: bouwen aan systemen die niet alleen technisch interessant zijn, maar ook daadwerkelijk verschil maken.
Wil je meer weten?
Wil je weten hoe we data science slim kunnen inzetten voor jouw bedrijf? Neem contact op met Martine van der Heijden, MA | LinkedIn.
Gerelateerde nieuwsberichten
Andere lezers lazen ook:
Samenwerken?
Een verandertraject, een nieuw IT-systeem of een andere uitdaging? Ontdek hier hoe we jouw organisatie kunnen helpen.
Werken bij ons?
Zoek je een nieuwe uitdaging? Ontdek de voordelen van Het ConsultancyHuis voor jou als consultant.