De controle van de gevalideerde meetdata kan aanpassingen aan de validatieroutines tot gevolg hebben. Dit is het geval als het systeemgedrag is gewijzigd, bijvoorbeeld door uitgevoerde werkzaamheden aan het systeem of een aangepast inslagpeil van een pomp. Zeker bij het inregelen van uw validatieroutines moet u meerdere malen aanpassingen in de routines doorvoeren.

Standaardgrafieken

Bij het controleren van de gevalideerde meetdata kunt u grafieken gebruiken. Door de meetgegevens in de tijd en de resultaten van de datavalidatie te visualiseren, krijgt u een goed overzicht van de verzamelde meetgegevens (zie figuur A) en de toegekende kwaliteitslabels (zie figuur B). Om inzicht te krijgen in de verdeling van de meetgegevens en de aanwezigheid van outliers in de meetgegevens, kunt u ook boxplots en histogrammen gebruiken. Een overzicht van de beschrijvende statistiek geeft u informatie over het gemiddelde, de mediaan en de standaardafwijking.

Laat in uw telemetriesysteem in de grafische user interface (GUI) de door u gewenste grafieken en resultaten als standaard inbouwen (zie figuren A en B). Dan kunt u de controle op de datavalidatie snel en overzichtelijk uitvoeren.

Figuur A Voorbeeldgrafiek voor visuele controle waterniveaumetingen (Bron: M. van Bijnen Advies)

Figuur B Resultaat datavalidatie: de aan de meetwaarden toegekende kwaliteitslabels in de tijd (Bron: gemeente Leiden, M. van Bijnen Advies)

Met name de kwaliteitslabels die u als 'twijfelachtig' classificeert moet u controleren en beoordelen. Hierbij kunt u ook de informatie uit de digitale logboeken gebruiken (bijvoorbeeld de momenten waarop werkzaamheden in de riolering zijn uitgevoerd). Bij de visuele controle vallen zaken op die niet of moeilijk geautomatiseerd te detecteren of verhelpen zijn. U kunt onvolkomenheden corrigeren en oorzaken van eventuele afwijkingen (laten) onderzoeken en beoordelen. Voer deze werkzaamheden routinematig uit, minimaal eens in de twee weken.

Data corrigeren

Als databeheerder moet u zelf de data in de database kunnen corrigeren. In de database moet komen te staan wie de data wanneer heeft aangepast en waarom. Daarbij kunt u als databeheerder het digitale logboek raadplegen en aanpassen. U geeft de meetwaarden die u aanpast een kwaliteitslabel waaruit blijkt dat de meetwaarde is gecorrigeerd.

Controleren gevalideerde meetgegevens