# Випустила 500 звітів з аналізу даних електроенергетики та GIS, застосовуючи поглиблені дослідження та усунення несправностей для забезпечення точної аналітики географічних і часових великих даних. 2022 – 2024 **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%. --- - Роль: Аналітик даних - Категорії: [Бази даних](https://engineer.company/uk/categories/databases/), [PostgreSQL](https://engineer.company/uk/categories/postgresql/), [SQL](https://engineer.company/uk/categories/sql/), [Сховища даних](https://engineer.company/uk/categories/data-warehousing/), [Аналітика даних](https://engineer.company/uk/categories/data-analytics/), [Data Governance](https://engineer.company/uk/categories/data-governance/), [GIS / геопростір](https://engineer.company/uk/categories/gis/), [Стейкхолдери та звітність](https://engineer.company/uk/categories/stakeholder/), [Документація](https://engineer.company/uk/categories/documentation/) - Послуги: [GIS та геопросторові рішення](https://engineer.company/uk/services/gis-geospatial/), [Аналітика даних та BI‑дашборди](https://engineer.company/uk/services/data-analytics-bi/), [Data Governance та якість даних](https://engineer.company/uk/services/data-governance/)