ANWB’ers Chantal en Daan geven lezing op Big Data Expo 2022

Op 14 & 15 september vond de Big Data Expo 2022 plaats in de Jaarbeurs in Utrecht. Chantal Epskamp en Daan Kruijs, beide werkzaam voor het Data Science team van de ANWB, gaven daar een lezing over de nieuw ontwikkelde Machine Learning Operations oplossing (ML Ops).


Data heeft een sterke focus binnen de ANWB en er is genoeg data om mee aan de slag te gaan. "De ANWB heeft een hele grote ambitie als het gaat om data. Zo willen we met behulp van data een excellente klantervaring bieden, innovatieve proposities ontwikkelen & verbeteren en een echte datasavvy organisatie worden. Het is voor het eerst dat ANWB op de Big Data Expo een lezing geeft. We vinden het heel leuk dat wij ons project ML Ops aan andere data scientists & engineers kunnen laten zien en toelichten. Mensen hebben bij de ANWB niet zo snel het beeld van een datawerkgever. Met dit project kunnen we als ANWB eenvoudig, veilig en snel modellen in productie zetten en onderhouden. Hierdoor kunnen we veel efficiënter modellen ontwikkelen die bijdragen aan de data ambitie van de ANWB,” vertelt Chantal.

ACE Team

Chantal en Daan werken allebei voor het Analytics Center of Excellence team (ACE), het data science team binnen de ANWB. Chantal: “Het ACE team maakt analyses en bouwt voorspelmodellen voor specifieke data toepassingen voor alle onderdelen van de ANWB, denk bijvoorbeeld aan een Image Classification model voor de accommodaties van ANWB Reisopmaat. Dit model labelt foto’s van accommodaties, waardoor het mogelijk is om real-time het content management van accommodaties te optimaliseren en daarmee de meest inspirerende foto’s te tonen aan klanten. Naast dit model zijn we ook bezig geweest met First Time Right, een model dat adviseert welk hulpscenario het beste kan worden ingezet bij pech."

Toekomstgerichte oplossing

“Voor de ML Ops oplossing hebben we eerst goed gekeken naar verschillende mogelijke oplossingen en zijn we met verschillende partijen aan tafel gegaan. Na een aantal gesprekken en demo’s hebben we voor de tooling van Amazon Web Services (AWS) gekozen en hebben ons platform gebouwd. Het bouwen van het platform duurde ongeveer acht maanden en het was heel leerzaam en waardevol. We zijn ontzettend blij met de oplossing die er ligt omdat het extra dienstverlening (zoals automatisch hertrainen) en zichtbaarheid op de modelkwaliteit mogelijk maakt. Daarnaast geloven we dat dit een future proof oplossing is,” legt Daan uit.

Meer zichtbaarheid

ML Ops is een platform voor het managen van de hele lifecycle van je machine learning model dat het team gebouwd heeft in de AWS cloud. Het maakt alle stappen die een data scientist moet volgen ten eerste mogelijk en daarnaast schaalbaar. Verder zorgt het platform er voor dat onze dienstverlening consistent, voorspelbaar en van hoge kwaliteit is. Het platform zorgt ervoor dat de voorspelmodellen altijd live zijn, automatisch bijgewerkt worden en er een stuk minder menselijke fouten optreden. Daan: “Een groot voordeel hierbij is dat wij dankzij ML Ops live zichtbaarheid zullen hebben op de performance van onze modellen over de tijd. Dit is heel belangrijk, omdat ML modellen normaliter langzaam degraderen over de tijd en periodiek onderhoud nodig hebben."


Monitoren van kwaliteit

Voor de ANWB data scientists zorgt het platform er vooral voor dat een heleboel lastige problemen waar zij mee worstelen, worden omzeild of uitbesteed aan de automatisering, zoals herhaaldelijk handmatig en foutgevoelig werk, en het omzetten van ontwikkelcode naar productiecode. Zij kunnen zich puur focussen op het bouwen van hun modellen, en hoeven zich geen zorgen meer te maken over periodiek hertrainen, monitoring van de kwaliteit en het draaiend houden van de voorspelmodel-applicaties die de klant kan gebruiken. “Een aantal modellen richten zich op hulpverlening (kortere wachttijden, betere inzet van wegenwachten), maar een ander model monitort bijvoorbeeld ook de open antwoorden van de NPS waardoor we snel kunnen zien waar verbeteringen zitten. We hebben in bijna elke business line wel een model. Dat vertaalt zich voor de leden naar een dienst die ‘gewoon werkt’,” zegt Chantal.

Word data scientist!

Enthousiast geworden na het lezen van het verhaal van Chantal en Daan? Dan hebben we goed nieuws, want we zijn bij de ANWB op zoekt naar versterking! Bekijk onze datavacatures en wie weet word jij de nieuwe collega van Chantal en Daan.