Több mint BI (Adatból üzleti információ)

Átírás

1 Több mint BI (Adatból üzleti információ) Vállalati műszaki adattárház építés és üzleti elemzések az ELMŰ-ÉMÁSZ Társaságcsoportnál Papp Imre Geometria Kft MEE, Mátraháza, szeptember 12.

2 Visszatekintés Áramszolgáltatás évszázados hagyományokkal energia előállítása, szállítása, elosztása, kereskedelem Infrastruktúra erőművek, hálózat, állomások, berendezések, mérők Üzleti folyamatok tervezés, építés, üzemeltetés, karbantartás, hibaelhárítás, kereskedelmi tevékenység, számlázás, ügyfélkapcsolat Minden üzleti tevékenység során információ keletkezik Informatika Alkalmazói rendszerek, vállalati szintű szolgáltatások Adatbázisok hálózatnyilvántartás, munkairányítás operatív rendszerei, hibák, üzemzavarok, fogyasztók adatai, dokumentációk Sokféle és nagy mennyiségű adat gyűlik össze

3 Mi történik az adattal? Kinek mi az érdeke az adatbázisokkal kapcsolatban? Informatika Adat ne sérüljön, ne vesszen el Archiválás, visszaállítás, alkalmazói rendszerek üzemeltetése Operatív szervezeti egységek Az adat legyen naprakész, a napi munka során álljon rendelkezésre Változásvezetés, ügyrendi fegyelem Együttműködő szervezeti egységek Az adatok legyenek vállalati szinten egységesek és szolgáltatásként elérhetőek Rendszerek között integráció, zárt folyamatok, kompetencia központok A teljes vállalat, felső vezetés Az adatokban rejlő összefüggések legyenek kiolvashatóak Üzleti elemzések, vállalati szintű adattárház

4 Hogyan lesz az adatból üzleti információ? Vállalati adathalmazok Adattárház + Üzleti intelligencia Üzleti információ DWH + BI Alapelvek: Nem kell minden részlet távolabbról nézni az adatot Csoportosíthatóság pl. tevékenység, szervezeti egység, üzleti időszakok szerint Több heterogén forrásból érkező információ összefésülése Single version of truth ~ az igazság egyetelen verziója Trendek felismerése időrendiség kezelése Statisztikai mutatók képzése (KPI) származtatott információ

5 Adattárház A vállalat összegyűjtött szakági adatainak újrastrukturált adatbázisa, magas szinten összesített, egyszerűen használható kimutatások, elemzések készítéséhez (házi definíció) Miért jó az adattárház? Heterogén adathalmazok integrálása Idősorosság, hatálykezelés, történetiség Téma orientált adatkörök Ad-hoc lekérdezések, riportok készítésének lehetősége Standardizálás A tranzakciós adatbázisok tehermentesítése Magas szinten aggregált elemzések lehetősége Miért nem könnyű? Modell alkotás felelőssége, aggregációs piramis Interfész fenntartása a forrás rendszerekkel Adattárház életciklus, karbantartás

6 Adattárház töltés módszere (Extract, Transform, Load) ~ (Kivitel, Átalakítás, Betöltés) Export 1 Adatpiac 1 BI Kimutatás 1 Export 2 Érkeztetés Adattárház Adatpiac 2 BI Kimutatás 2 Export 3 Adatpiac 3 BI Kimutatás 3 Példák: Források Munkalapok (munkairányítás) Hálózati eszközök (hálózatnyilvántart ás) Szerelők (dolgozói nyilvántartás) Hálózat állapota (állapotfelmérés) Kimutatások Terepi munkavégzés (tény) Hol? Mikor? Ki? Tevékenység? (dimenziók) Karbantartás (tény) Mit? Mikor? Ki csinálta? Mi okból? (dimenziók) Adatpiacok Terepi munkaórák összesen régionként, havonta Szerelőcsapatok munkaidő kihasználtsága, norma szerint Hálózat állapotának változása évente, a karbantartottság szerint

7 Üzleti elemzések felülete BI Business Intelligence (~Üzleti elemzés) Megjelenítő felület az adattárházból készíthető kimutatások számára Interaktív kimutatás, ami többet tud egy statikus riportnál. BI - Üzleti elemző eszköz Az adatpiac modelljeit (csillagséma) mutatja Tények és dimenziók Interaktívan részletezhető (lefúrás, részletezés) Előre elkészített kimutatások Interaktívan fejleszthető, bővíthető Vizuális édesítőszerek (grafikon, térkép, irányítópult) Platformfüggetlen web-felület (tablet, okostelefon)

8 Adattárház / Üzleti elemzés implementáció ASTRA BI (ELMŰ-ÉMÁSZ) Architektúra

9 Adattárház / Üzleti elemzés implementáció ASTRA BI főbb témakörök Munkairányítás Munkaszervezés Munkatervezés Kapacitás kihasználtság Dolgozói adminisztráció Adatminőség elemzés Hatósági kimutatások Egyedi és csoportos KIF hibák KÖF üzemzavarok Kieséssel járó tervezett munkák Hálózatnyilvántartási leltár Terepi állapotfelmérés Dokumentációs folyamat monitoring Garantált szolgáltatások GSZ I: A villamosenergia-ellátás egy felhasználási helyen történő kimaradás megszüntetésének megkezdése GSZ II: A villamosenergia-ellátás több felhasználási helyet érintő kimaradásának megszüntetése GSZ V: A fogyasztóval egyeztetett időpontok megtartása kb. 10 témakörben, kb. 70 kimutatás

10 Előretekintés Mi várható a közeljövőben az Adattárház / Üzleti elemzések terén? Még több adat lesz (ld. Smart technológiák) A vállalati adatbázisok integrációja folytatódik, de sosem lesz teljes centralizálás Mindig szükség lesz az adattárház szintű adatintegrációra Már évtizedes történetiségű adathalmazok vannak Alkalmasak a trendek megfigyelésére Az adattárház/üzleti elemzés vállalati szintű központi szolgáltatás Vállalati szintű tudás az elérhető információról A vállalati adatokban sokkal több információ van, mint amennyit most kinyerünk belőle.

11 Előretekintés Mi várható a távolabbi jövőben? Business Value from Big Data (~ Nagy adathalmazból üzleti érték) Hagyományos analitikus módszerek mellett más technikák: A már archivált adatbázisok elemzése Nem strukturált adatbázisok bevonása (térkép, földrajzi elhelyezkedés) Adatkinyerés a közösségi médiákból Korábbi, más eszközökkel végrehajtott elemzések bevonása az elemzésbe Valósidejű elemzés (ld. Smart technológiák) A vállalati adatvagyonban lévő eddig rejtett információ is kiaknázható és a vállalat működésnek megértéséhez és az üzleti döntésekhez bármikor rendelkezésre áll.

12 Köszönöm a figyelmet Papp Imre ipapp@geometria.hu Geometria Kft. Medve utca 17. H-1027 Budapest Hungary