Skuteczna analiza szeregów czasowych na przykładzie zużyć energii elektrycznej z wykorzystaniem PowerBI
Współczesny świat codziennie zalewany jest lawiną różnorodnych informacji. Stąd też umiejętność ich gromadzenia, przetwarzania, analizowania i prezentowania jest niezwykle istotna. Analiza rozbudowanych baz danych, zawierających dużo wiadomości często jest skomplikowana i czasochłonna.
W gąszczu danych trudno odnaleźć interesujące nas informacje, i równie trudno dobrze je zinterpretować. A dostęp do kluczowych wiadomości oraz ich zrozumienie pozwalają na prawidłowe wyciąganie wniosków i podejmowanie strategicznych decyzji.
Jednym z bardziej popularnych rodzajów danych poddawanych analizie są szeregi czasowe. Typowym przykładem szeregów czasowych są zużycia energii elektrycznej. Ich właściwa analiza przynosi wymierne korzyści finansowe i społeczne (np. optymalizację zakupów energii na giełdzie, lepsze strategie kontraktowania, zmniejszenie kosztów i lepsze prognozowanie zużyć w przyszłości, zadowolenie klientów czy skrócenie czasu prognozowania).
Jak więc analizować dane?
Wsparciem w tej kwestii są narzędzia klasy Business Intelligence wspomagane przez dynamicznie rozwijające się dziedziny takie jak Artificial Intelligence, Machine Learning czy Natural Language Processing (NLP). Umożliwiają one wydajne i przejrzyste raportowanie danych, w sposób zrozumiały i przyjazny dla użytkownika. W ten sposób możemy z łatwością dostrzec kluczowe fakty, a przez to – działać efektywniej.
Firma Ebicom, jako jeden z liderów tworzących oprogramowanie dla sprzedawców energii i gazu, stara się sprostać powyższym zadaniom. Dzięki współpracy z Microsoft mamy okazję tworzyć oprogramowanie oparte o najnowsze technologie z dziedziny BI.
W naszych rozwiązaniach korzystamy z oprogramowania PowerBI, które zajmuje czołowe miejsce na rynku w tego typu narzędziach. Jego pozycję najlepiej obrazuje coroczny raport firmy Gartner w kontekście rozwiązań BI (Analytics and Business Intelligence Platforms) dostępny na stronie: https://powerbi.microsoft.com/pl-pl/blog/microsoft-named-a-leader-in-2021-gartner-magic-quadrant-for-analytics-and-bi-platforms/
Jak to działa?
Dzięki wykorzystaniu oprogramowania PowerBI chaotyczne, obszerne i niezrozumiałe dane stają się wyraźne i czytelne. Za jego pomocą dokonywana jest transformacja danych zrozumiałych tylko dla wybranych specjalistów w wizualne raporty i dashboardy, które są przystępne dla przeciętnego adresata. Są jasne i usystematyzowane, wobec tego dają precyzyjny obraz rzeczywistości.
Obraz 1 Mechanizm działania PowerBI
Po podpięciu źródła danych i ewentualnym ich dostosowaniu poprzez modelowanie otrzymujemy zestaw faktów o ogromnym potencjale informacyjnym. Mając gotowe dane nie pozostaje nic innego jak tylko skutecznie i efektownie je zobrazować na odpowiednich wizualizacjach.
Jak prezentować dane, żeby je rozumieć? Krótkie studium przypadków
Szeregi czasowe można analizować w kontekście różnych cech, którymi się charakteryzują. Może to być badanie przebiegu (wahań) w określonych jednostkach czasu, badanie sezonowości, wykrywanie anomalii, punktów odstających itd. PowerBI pozwala znakomicie je zaprezentować.
Praktycznym wykorzystaniem możliwości PowerBI w kontekście rynku energii elektrycznej jest właśnie analiza prognozowanych i rzeczywistych zużyć miesięcznych.
Współczesne gospodarstwo domowe, przedsiębiorstwo lub instytucja zużywa energię elektryczną. Ilość tej zużytej energii mierzona jest w miejscach zamontowanego licznika czyli w tzw. punktach poboru energii (PPE) i stanowi zużycie rzeczywiste. Miesięczne zużycie rzeczywiste to ilość realnie zużywanej energii na poziomie danego PPE w ciągu miesiąca. Nowoczesne liczniki energii elektrycznej zapisują zużycie w bardzo krótkich odstępach czasowych. Obecnie firmy zajmujące się dystrybucją energii przechowują dane odczytane z liczników w gradacji godzinowej, ale już niedługo będą to okresy 15 minutowe. Takie odczyty rejestrowane są dla każdej godziny doby, w całym roku. Natomiast miesięczne zużycia prognozowane, często używane do rozliczeń „Kowalskiego”, wyliczane są na podstawie danych historycznych (bazujących na wcześniejszych, miesięcznych zużyciach rzeczywistych). Prognozy te wspierają procesy przyszłego kontraktowania energii.
I właśnie takie potężne zestawy danych o zużyciach energii elektrycznej, często opiewające na miliardy rekordów, poddane szczegółowej analizie dostarczają niesamowitej wiedzy na temat rynku energii.
Firma Ebicom wykorzystując PowerBI przekształca tę wiedzę w atrakcyjne i jednocześnie proste w interpretacji raporty i dashboardy.
Przyjrzyjmy się kilku przykładom.
Porównywanie przebiegów szeregów czasowych
Poniżej przedstawiono przykładowe, średnie miesięczne zużycia energii elektrycznej dla pewnej grupy punktów poboru: rzeczywiste oraz prognozowane, w ramach jednego roku. Na podstawie wykresu jesteśmy w stanie szybko rozpoznać jak kształtują się poszczególne zużycia i gdzie występują rozbieżności.
Dodatkowo mamy informację o znaczących przekroczeniach norm w zakresie różnicy procentowej pomiędzy tymi zużyciami.
Obraz 2 Raport PowerBI : Analiza porównawcza zużyć rzeczywistych i zużyć prognozowanych energii elektrycznej
Już przy pierwszym spojrzeniu na wykres widać, że w niektórych okresach zauważalne są wyraźne rozbieżności pomiędzy danymi rzeczywistymi, a prognozowanymi. W kontekście podejścia biznesowego pojawiają się pytania: Co jest przyczyną takich różnic i jak je zniwelować? Jak zoptymalizować prognozowanie zużyć?
Badanie sezonowości szeregów czasowych
W analizie zużyć energii elektrycznej można zauważyć również pewną charakterystyczną sezonowość lub regularność. Pewne grupy punktów poboru charakteryzują się tzw. „profilem zimowym”, gdzie w miesiącach zimowych zużycia są większe, a w letnich mniejsze. Są także punkty posiadające tzw. „profil letni”, w którym większe zużycia występują w miesiącach letnich. Mamy także punkty, które zużywają energię w sposób stały (regularny) lub nieregularny. Znajdziemy również punkty mające charakterystyczny przebieg tygodniowy (większe zużycie w dni robocze, a mniejsze – w dni wolne od pracy) itd.
Obraz 3 Raport PowerBI: Wyznaczenie sezonowości szeregów czasowych (zużyć energii elektrycznej)
To tylko nieliczne cechy charakterystyczne jakie można wyznaczyć w przebiegach tych szeregów czasowych wskazujące na pewną sezonowość. I tu pojawia się myśl do podjęcia działań: w wyniku pogrupowania PPE w pewne segmenty (modele zużyć) lepiej możemy dla nich wyznaczyć prognozy przyszłych zużyć.
Wykrywanie anomalii (największe rozbieżności)
Z kolei na poniższym raporcie wyróżnione zostały punkty poboru cechujące się największymi rozbieżnościami pomiędzy zużyciem rzeczywistym , a prognozowanym. W związku z tym mamy szansę na szybką identyfikację tych punktów, które generują największe różnice i podjęcie szczegółowej analizy w celu ich zredukowania. Pada zatem pytanie: czy i w jaki sposób można lepiej dopasować prognozy dla tych punktów?
Obraz 4 Raport PowerBI: Wykrywanie największych anomalii (rozbieżności) w zużyciach energii elektrycznej
Największe przeszacowania/niedoszacowania zużyć
Mamy także możliwość wyznaczenia punktów poboru, które są najbardziej przeszacowane (wygenerowano za wysoką prognozę w stosunku do rzeczywistości) oraz punktów, które są najbardziej niedoszacowane (wygenerowano za niską prognozę w stosunku do rzeczywistości). To umożliwia szczegółową analizę takich szeregów i w konsekwencji – próbę optymalizacji prognoz poprzez obniżenie lub zwiększenie ich wartości.
Obraz 5 Raport PowerBI: Identyfikacja największych przeszacowań i niedoszacowań w zużyciach energii elektrycznej
Co zatem uzyskujemy?
Opisane powyżej przypadki stanowią zaledwie niewielki fragment prac badawczych, które można wykonać na przebiegach szeregów czasowych jakimi są zużycia energii elektrycznej. Na co dzień stanowią ogromną masę liczb i wartości o bliżej niesprecyzowanej charakterystyce. Odpowiednio przygotowane i zaprezentowane – stają się klarowne i dostarczają konkretnej oraz cennej wiedzy.
Dzięki wykorzystaniu najlepszych narzędzi analitycznych jak np. PowerBI, otrzymujemy identyfikację najistotniejszych informacji, stanowiących wskazówki do próby odpowiedzi na pytania postawione w artykule. Wizualizacje graficzne „ożywiają” dane , pozwalają sprawnie i trafnie ocenić bieżącą sytuację, wyciągnąć wnioski i podjąć właściwe decyzje. A dobre decyzje to klucz do sukcesu!
Przytoczone przykłady są oczywiście tylko wybranymi z wielu możliwości wykorzystania PowerBI do analizy i raportowania danych. Narzędzie jakim jest PowerBI ma olbrzymi potencjał – pozwala na szeroki zakres analizy, a jego wszechstronność i dostępność umożliwiają raportowanie dowolnych zbiorów informacji.
Zaletami rozwiązań opartych o PowerBI wykorzystywanych przez naszą firmę są niewątpliwie:
- Dostęp do analizowanych danych w dowolnym czasie i miejscu, na dowolnym urządzeniu
- Prostota i intuicyjność rozwiązań
- Analiza danych z wielu różnych, dowolnych źródeł (pliki, bazy danych, internet, bezpośrednie zapytania do bazy itp.)
- Optymalizacja prezentowanych danych
- Interaktywność raportów/dashboardów
- Właściwy dobór wizualizacji do przedstawianych danych
- Możliwość szczegółowej analizy danych (drill-down)
- Personalizacja raportów i dashboardów
- Dynamiczne odświeżanie informacji
- Możliwość udostępniania wyników analizy oraz ich komentowanie w ramach organizacji
Firma Ebicom od ponad 10 lat tworzy oprogramowanie wspomagające procesy sprzedaży oraz obsługi klienta, przede wszystkim w sektorze energetyki, ale nie tylko. Nasze rozwiązania cechuje wysoka jakość, uniwersalność i elastyczność, stąd można je zaimplementować w innych dziedzinach. Przetwarzanie i raportowanie różnorodnych baz danych to wyzwania, z którymi spotykamy się codziennie. Doświadczenie oraz rzetelna analiza i prezentacja danych, pozwalają nam dostarczać profesjonalne i nowoczesne produkty – w tym również raporty i dashboardy PowerBI.
Tak więc, jeżeli cenne dla Ciebie dane są ciągle niezrozumiałe, trudno dostrzec i rozpoznać w nich to, co najważniejsze – warto rozważyć wykorzystanie PowerBI. Nasze rozwiązania sprawią, że świat Twoich danych nabierze przejrzystości i jasności, a Ty będziesz szybciej i lepiej podejmował decyzje!