Випустила 500 звітів з аналізу даних електроенергетики та GIS, застосовуючи поглиблені дослідження та усунення несправностей для забезпечення точної аналітики географічних і часових великих даних.

Ситуація. Команда управляла величезними наборами даних, що генерувалися розумними лічильниками, встановленими в кількох географічних регіонах. Ці розумні лічильники виробляли деталізовані часові ряди даних про споживання електроенергії, які використовували енергетичні аналітики, інженери та регіональні планувальники для операційних і стратегічних рішень.

Завдання. Відповідальність полягала в тому, щоб готувати якісні, прозорі та відтворювані аналітичні звіти, здатні виявляти патерни у споживанні енергії, виявляти аномалії та визначати регіональні тренди використання, водночас гарантуючи, що нетехнічні зацікавлені сторони зможуть легко інтерпретувати й повторно використовувати результати.

Дія. Було створено та надано понад 500 детальних аналітичних звітів, використовуючи чистий SQL для виконання всіх завдань з видобування, трансформації та аналізу даних, працюючи безпосередньо в хмарних середовищах, таких як PostgreSQL і BigQuery. Дані включали геолокаційні координати, ідентифікатори лічильників, дані про споживання енергії з часовими мітками та метадані про довкілля. SQL‑скрипти використовували CTE, віконні функції, підзапити та геопросторові з’єднання, що забезпечувало масштабовану та ефективну обробку.

Кожен звіт містив анотований SQL‑код, що давало змогу колегам і співавторам повністю відтворити й перевірити дослідження, що суттєво скорочувало час, необхідний для подальшого аналізу. Також додавалися нотатки з усунення несправностей і документувалися типові проблеми якості даних, такі як відсутні GPS‑координати або пошкоджені значення лічильників, разом із рекомендованими процедурами їх обробки.

Результат. Звіти стали стандартним довідковим матеріалом у різних підрозділах, допомагаючи в балансуванні регіонального навантаження, плануванні енергоефективності та виявленні аномалій. Забезпечуючи повну прозорість і відтворюваність, ця робота допомогла підвищити довіру зацікавлених сторін до даних і сприяла створенню точніших прогнозних моделей та покращенню ефективності операційного планування на 10–15%.