De schatkist van een onderzoeksfaciliteit als het Restaurant van de Toekomst is gevuld met data. Het is dan ook erg belangrijk om het datamanagement goed op orde te hebben. Hoe zorg je ervoor dat je de verzamelde gegevens goed opslaat en hoe kun je optimaal gebruik maken van deze gegevens? Deze vragen vormen de basis voor het werk dat door de Inteligent Systems groep van Food & Biobased Research (onderdeel van Wageningen UR) wordt uitgevoerd. Voor het Restaurant van de Toekomst hebben we de data-infrastructuur opgezet

Brakel, R.P., van

Koenderink, N.J.J.P.

Soest, R., van

Dutch

De schatkist van een onderzoeksfaciliteit als het Restaurant van de Toekomst is gevuld met data. Het is dan ook erg belangrijk om het datamanagement goed op orde te hebben. Hoe zorg je ervoor dat je de verzamelde gegevens goed opslaat en hoe kun je optimaal gebruik maken van deze gegevens? Deze vragen vormen de basis voor het werk dat door de Inteligent Systems groep van Food &amp; Biobased Research (onderdeel van Wageningen UR) wordt uitgevoerd. Voor het Restaurant van de Toekomst hebben we de data-infrastructuur opgezet

Name not available

Een kijkje in de technische keuken van het Restaurant van de Toekomst

van Brakel, R.P.

van Soest, R.

NARCIS 

Wageningen Yield 

6 @gro-Informatica september 2010
De schatkist van een onderzoeksfaciliteit als het 
Restaurant van de Toekomst is gevuld met data. Het 
is dan ook erg belangrijk om het datamanagement 
goed op orde hebben. Hoe zorg je ervoor dat je de 
verzamelde gegevens goed opslaat en hoe kun je op-
timaal gebruik maken van deze gegevens? Deze vra-
gen vormen de basis voor het werk dat door de Intel-
ligent Systems groep van Food & Biobased Research 
(onderdeel van Wageningen UR) wordt uitgevoerd. 
Voor het Restaurant van de Toekomst hebben we de 
data-infrastructuur opgezet.
Data acquisitie in het Restaurant van de Toekomst
Het Restaurant van de Toekomst wordt gebruikt om 
consumentenonderzoek te doen in een setting die 
lijkt op een normaal bedrijfsrestaurant. Bezoekers zijn 
uiteraard geïnformeerd over het feit dat hun gedrag 
geobserveerd kan worden, maar ze hebben de neiging 
om dit te vergeten. Dit maakt het Restaurant een inte-
ressante locatie om voedselkeuzegedrag en eetgedrag 
te observeren in een realistische setting.
Voor dit doel is het restaurant uitgerust met 11 came-
ra’s, een personenweegschaal en twee kassa’s met per-
sonenregistratie. Elke bezoeker heeft bij de aanmel-
ding als restaurantgast een vragenlijst ingevuld met 
achtergrondinformatie over zichzelf en zijn gezinssi-
tuatie. Daarnaast worden weergegevens (buitentempe-
ratuur, hoeveelheid neerslag, uren zonneschijn) en de 
kamertemperatuur bijgehouden. Deze gegevens hel-
pen bij het beantwoorden van vragen als “hoe veran-
dert het voedselkeuzegedrag als de volgorde waarin de 
Een kijkje in de technische keuken van het 
Restaurant van de Toekomst
Nicole Koenderink, Remko van Brakel, Robert van Soest
Food & Biobased Research, Bornse Weilanden 9, 6708 WG Wageningen, Nicole.Koenderink@wur.nl, 0317-480225
Figuur 1: Grafische representatie van het datamodel van het Restaurant van de Toekomst. De blokken geven de relevante concepten 
weer met de parameters die gemeten worden, de lijnen geven relaties weer. 
september 2010 @gro-Informatica 7
consument de producten tegenkomt verandert?”, “eten 
mensen anders als ze alleen lunchen dan wanneer ze 
in een groep lunchen?”, “kiezen mensen anders als het 
mooi weer is dan als het regent?”
Het datamodel
De onderzoekers van de Consumer Science groep die 
het Restaurant als onderzoekslocatie gebruiken, wer-
ken aan het beantwoorden van dit soort onderzoeks-
vragen. Om deze en andere vragen te kunnen beant-
woorden, zijn meetgegevens nodig. Idealiter worden 
alle benodigde gegevens gemeten en wordt er ook niet 
meer gemeten dan dat. In de praktijk zijn er echter 
gegevens die niet zo nuttig zijn voor de huidige vraag-
stelling, zoals de temperatuur onder de grond, en zijn 
er gegevens die niet direct gemeten worden, zoals het 
geslacht van degene die nu op de weegschaal staat. Om 
te achterhalen welke gegevens relevant zijn, hebben we 
op basis van de vraagstelling een conceptueel datamo-
del opgesteld (zie figuur 1). Dit datamodel is leidend 
geweest bij het ontwerpen van de database.
We zien dat er twee soorten consumentengedrag cen-
traal staan: het keuzegedrag, waarbij gekozen menu-
items per persoon relevant zijn, en het eetgedrag, 
waarbij de omgevingsparameters van het restaurant 
het eetgedrag van de personen kunnen beïnvloeden. 
Om beide onderzoeksvragen goed te kunnen bestude-
ren, kunnen de factoren genoemd in figuur 1 gemeten 
en gevarieerd worden.
Data management begint met goede opslag van 
data
Om optimaal gebruik te kunnen maken van de gege-
vens in het restaurant, hebben we een database geïm-
plementeerd (zie figuur 2). Ons uitgangspunt hierbij 
was dat de brongegevens automatisch in de database 
worden opgeslagen en van daaruit goed worden gebac-
kupt. Dit klinkt triviaal, maar moet voor elke databron 
apart worden gerealiseerd. Elke bron geeft namelijk 
gegevens in een ander formaat:
De kassa’s bijvoorbeeld leveren POS-files (electronische 
bonnetjes) op, waar de bongegevens per klant in staan 
weergegeven. Deze files worden gegenereerd door de 
kassasoftware en moeten worden omgezet voordat 
gegevens in de Artikel-tabel kunnen worden opgesla-
gen. 
In het restaurant wordt ook bijgehouden wat het assor-
timent van een bepaalde dag is. Deze informatie wordt 
uit de back office van de cateraar Sodexo gehaald. Bij 
elk artikel dat aanwezig is in het restaurant heeft 
Sodexo informatie over de nutritionele gegevens (ener-
gie, samenstelling, gewicht). De Sodexo-database met 
deze gegevens wordt bevraagd door de Restaurant van 
de Toekomst database, waardoor de gegevens automa-
tisch gesynchroniseerd worden met deze brondata-
base.
De personenweegschaal is voor de kassa geplaatst. Op 
het moment dat iemand gaat afrekenen, wordt hij tege-
lijkertijd gewogen. De weegschaal geeft continu meet-
gegevens, ook als er niemand op de weegschaal staat. 
De gegevens worden kenbaar gemaakt aan de buiten-
wereld via de COM-poort van het apparaat, maar wor-
den niet apart opgeslagen door de weegschaal. De soft-
ware is zo ingericht dat hij begint met luisteren aan 
de COM-poort zodra een persoon zijn ID-kaart bij de 
kassa heeft gescand en ophoudt met registreren nadat 
er betaald is. 
Van ruwe data naar gemodelleerde data
De tweede laag van de data-infrastructuur bevat het 
datamodel. Dit model is gebaseerd op de ruwe data, 
maar heeft deze zo geprocessed dat ze interpreteerbaar 
zijn voor het beantwoorden van de onderzoeksvragen. 
In deze laag is de koppeling gemaakt van bijvoorbeeld 
bongegegevens naar voedselproducten en nutritionele 
waarden, of van weeggegevens naar schatting van het 
gewicht van de persoon die bij de ID op de kassabon 
hoort. 
Waar de brondata onveranderlijk zijn, wordt het data-
model dynamisch gevuld: als de structuur van het 
datamodel verandert, worden de brondata opnieuw 
geprocessed zodat de onderzoeker op elk moment de 
juiste informatie kan krijgen.
De toegankelijkheid van de data
Dataopslag is slechts een kant van de infrastructuur in 
het Restaurant van de Toekomst. De data moeten ook 
toegankelijk zijn voor de onderzoekers in een gemakke-
lijk toegankelijk formaat. We hebben daarom gekozen 
voor ontsluiting van de database met PowerPivots zoals 
die in Excel 2010 worden aangeboden. De PowerPivots 
stellen de onderzoekers van het Restaurant in staat om 
willekeurige doorsnedes te maken van de geregistreer-
Figuur 2: Een weergave van de geïmplementeerde data-
infrastructuur. De originele databronnen worden 
gesynchroniseerd met de database. In de database zijn 
de tabellen met elkaar verbonden, zodat de onderzoekers 
uiteindelijk via de data access layer de juiste gegevens eruit 
kunnen filteren.
8 @gro-Informatica september 2010
de data. 
Het gebruik van de data
Met de data-infrastructuur geïmplementeerd zoals 
hierboven beschreven, worden de data gemakkelijk 
toegankelijk. Tot nu worden de geregistreerde gege-
vens voornamelijk gebruikt ten behoeve van het consu-
mentenonderzoek (zie pagina’s 13-15). We hebben ech-
ter ook de mogelijkheid om de bezoekers zelf feedback 
te geven over hun voedingspatroon.
Een applicatie voor de bezoekers van het restaurant die 
op dit moment wordt ontwikkeld, is de iEat-applicatie. 
Samen met de Vrij Universiteit Amsterdam, hebben we 
de mogelijkheden onderzocht om via een webinterface 
consumenten inzicht te geven in hun lunchpatroon. 
In een ander traject, hebben we samen met INRA, 
Frankrijk, een prototype van een smartphone-applica-
tie ontwikkeld die gebruik maakt van de verzamelde 
gegevens om persoonlijke feedback te geven op voed-
selkeuzegedrag tijdens de lunch in het Restaurant van 
de Toekomst. Deze consumentenapplicatie op de smart 
Phone wordt op pagina’s 16-20 beschreven.


Een kijkje in de technische keuken van het Restaurant van de Toekomst

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Name not available

NARCIS

Wageningen Yield