Publicerade 500 analysrapporter om el- och GIS‑data och använde grundlig research och felsökning för att säkerställa korrekta insikter ur stora mängder geodata och tidsseriedata.

Situation. Teamet förvaltade enorma dataset som genererades av smarta elmätare installerade i flera geografiska regioner. De smarta mätarna producerade detaljerade tidsseriedata om elförbrukning, som energianalytiker, ingenjörer och regionala planerare använde för operativa och strategiska beslut.

Uppgift. Ansvaret gällde att ta fram högkvalitativa, transparenta och reproducerbara analysrapporter som kunde blottlägga mönster i energiförbrukningen, upptäcka avvikelser och identifiera regionala förbrukningstrender, och samtidigt se till att icke‑tekniska intressenter lätt kunde tolka och återanvända resultaten.

Handling. Över 500 fördjupade dataanalysrapporter togs fram och levererades, där all extrahering, transformering och analys av data gjordes i ren SQL, direkt i molnbaserade miljöer som PostgreSQL och BigQuery. Dataunderlaget omfattade geografiska koordinater, mätar‑ID:n, tidsstämplad energiförbrukning och miljömetadata. SQL‑skripten använde CTE:er, fönsterfunktioner, underfrågor och geospatiala joins, vilket gav skalbar och effektiv bearbetning.

Varje rapport innehöll kommenterad SQL‑kod, så att kollegor och samarbetspartner fullt ut kunde reproducera och granska undersökningen, vilket avsevärt minskade tiden för uppföljande analyser. Felsökningsanteckningar lades också till, och vanliga datakvalitetsproblem dokumenterades, t.ex. saknade GPS‑koordinater eller korrupta mätvärden, tillsammans med rekommenderade rutiner för hur de skulle hanteras.

Resultat. Rapporterna blev ett standardunderlag på flera avdelningar och bidrog till regional lastbalansering, planering av energieffektivitet och upptäckt av avvikelser. Genom full transparens och reproducerbarhet stärkte arbetet intressenternas förtroende för data och bidrog till träffsäkrare prognosmodeller och 10–15 % effektivare operativ planering.