در دنیای فناوری‌محور امروز، داده‌ها به قلب تصمیم‌گیری‌های راهبردی در صنایع زیرساختی تبدیل شده‌اند. در پروژه هوشمندسازی شبکه توزیع گاز، تحلیل داده و هوش تجاری (BI) نقش کلیدی در تبدیل داده‌های خام جمع‌آوری شده از ایستگاه‌ها و مشترکین به اطلاعات معنادار ایفا می‌کند. در این مقاله به بررسی معماری تحلیل داده و BI، اجزای مختلف این زیرسامانه، و کارکردهای آن در پلتفرم نرم‌افزاری شبکه هوشمند گاز می‌پردازیم.

معماری تحلیل داده و BI در شبکه گاز

 اجزای زیرسامانه تحلیل و گزارش‌گیری

مطابق با معماری پلتفرم، بخش تحلیل و BI از چهار ماژول اصلی تشکیل شده است:

1. آماده‌سازی داده‌ها

2. تحلیل و مدل‌سازی

3. مدل‌های تحلیلی (تحلیلی-پیش‌بینی)

4. گزارش‌گیری و داشبورد

این زیرسامانه با جمع‌آوری داده‌هایی مانند فشار، دمای ورودی/خروجی، وضعیت سوئیچ‌ها، میزان مصرف مشترکین و غیره، امکان تولید گزارش‌های دقیق، پیش‌بینی‌های آینده و پشتیبانی از تصمیم‌گیری هوشمند را فراهم می‌سازد.

 ابزار OLAP برای پردازش تحلیلی

در این معماری از فناوری OLAP برای تحلیل چندبعدی و آنلاین داده‌ها استفاده شده است. OLAP به کاربران امکان می‌دهد:

• تحلیل داده‌ها از منابع مختلف

• استخراج سریع الگوها و روندها

• ترکیب داده‌ها برای تحلیل‌های پیچیده

• بررسی اطلاعات در زمان واقعی

 نقش هوش تجاری (BI) در شبکه گاز

هوش تجاری به معنای مجموعه‌ای از ابزارها، روش‌ها و سامانه‌ها برای:

• تبدیل داده به اطلاعات عملی

• تجسم داده‌ها و تولید داشبوردهای تعاملی

• پشتیبانی از تصمیم‌گیری راهبردی

• بررسی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)

BI در شبکه گاز به سازمان اجازه می‌دهد تا اطلاعات خود را از حالت ایستا خارج کرده و در قالب گزارش‌ها، نمودارها و داشبوردهای تعاملی برای سطوح مختلف مدیریت ارائه کند.

 تفاوت هوش تجاری و داده‌کاوی

 سطوح تحلیل داده در شبکه گاز

تحلیل داده می‌تواند در چهار سطح مختلف انجام شود:

1. توصیفی (Descriptive): نمایش وضع موجود و خلاصه‌سازی داده‌ها

2. تشخیصی (Diagnostic): یافتن علت بروز رویدادها

3. پیش‌بینی (Predictive): تخمین روندها و شرایط آینده

4. تجویزی (Prescriptive): پیشنهاد اقدام بر اساس تحلیل

در معماری پلتفرم گاز، همه این سطوح با استفاده از ماژول‌های تحلیل، مدل‌سازی و یادگیری ماشین پوشش داده می‌شوند.

 کاربردهای تحلیل داده و BI در صنعت گاز

• پیش‌بینی مصرف گاز در بازه‌های زمانی مختلف

• تشخیص و کاهش تلفات شبکه

• شناسایی مشترکین پرمصرف یا غیرمجاز

• پیش‌بینی نیاز به تعمیرات پیشگیرانه تجهیزات

• تحلیل صورتحساب‌ها و کشف تقلب

• مدیریت بهینه توزیع و تخصیص گاز در مناطق مختلف

 API و داشبوردهای تحلیلی

نتایج تحلیل‌ها از طریق API داخلی پلتفرم به داشبوردها منتقل می‌شوند. این داشبوردها:

• اطلاعات لحظه‌ای، نمودارهای روند، و وضعیت KPIها را نشان می‌دهند

• گزارش‌های مدیریتی، اجرایی و مشتری‌محور را فراهم می‌کنند

• قابل فیلترسازی، شخصی‌سازی و اتصال به سامانه‌های خارجی هستند

در معماری تحلیل داده و BI پلتفرم نرم افزاري شبكه هوشمند توزیع گاز، داده‌های مختلفی از تجهیزات هوشمندسازی متعلق به انواع مشتركين عمده، فوق عمده و جزء جمع‌آوری می‌شود که شامل اطلاعات ايستگاه‎ها شامل فشار و دماي ورودي و خروجي ايستگاه، وضعیت سوئیچ‌ها و سنسورهای مختلف، اطلاعات ميزان مصرف مشترك و غيره است. با استفاده از تحلیل و کاوش داده‌ها، اطلاعات مفید و قابل‌استفاده در حوزه‌های اپراتوری و مدیریت شبكه، بهينه سازي و حتي كسب و كار برای شرکت ملي گاز  قابل حصول خواهد بود.

همان‌طور که در معماری شكل زیر نيز قابل مشاهده است، بخش تحلیل و هوش تجاری به‌عنوان زیرسامانه‌ای از پلتفرم آورده شده‌است که وظیفه آن پردازش و آماده‌سازی داده‌ها، انجام تحلیل و مدل‌سازی، تولید گزارش‌ها و ارائه آن‌ها به کاربران مرتبط است.

مطابق با شکل زیر، بخش تحلیل و گزارش‌گیری به‌عنوان زیرسامانه‌ای از پلتفرم آورده شده‌است که وظیفه آن پردازش و آماده‌سازی داده‌ها، انجام تحلیل و مدل‌سازی، تولید گزارش‌ها و ارائه آن‌ها به کاربران مرتبط است.

در معماري بالا چهار ماژول در زیرسامانه گزارش‌گیری و تحلیل و نحوه ارتباط بخش تحلیل و BI در نظر گرفته شده است. واحد تحليل داده‎ها شامل موارد زير است:

• آماده سازي داده‎ها
• تحليل و مدل‌سازي
• مدل‎هاي تحليلي
• گزارش‌گیری

واحد تحلیل داده‌ها شامل ماژول‌های آماده‌سازی داده‌ها، تحلیل و مدل‌سازی و مدل‌های تحلیلی بوده و ماژول گزارش‌گیری برای استخراج مستقیم گزارش‌ها از پایگاه‌های داده کاربرد دارد. زیرسامانه‌ی گزارش‌گیری و تحلیل، فرایند استخراج اطلاعات مفید، الگوها، روندها و ارتباطات پیچیده‌تر از داده‌های جمع‌آوری شده و مدل نهایی برای ارائه به کاربران را ایجاد می­کند. این تحلیل‌ها معمولاً با استفاده از الگوریتم‌ها و روش‌های مبتنی بر قوانین، آماری، یادگیری ماشین، داده‌کاوی و فنون مشابه دیگر در تجزیه‌وتحلیل داده انجام می‌شوند.

ماژول گزارش‌گیری وظیفه تولید و ارائه گزارش‌های کاربردی برای انواع کاربران مانند مدیران (مانند تحلیل حجم مصرف در ایستگاه‌های مناطق کشور و غيره) یا مشتریان (مانند گزارش میزان مصرف و صورتحساب‌ها) را بر عهده دارد. نتایج آن با استفاده از API داخلی پلتفرم در اختیار ابزار گزارش‌سازی برای نمایش در قالب‌های مختلف قرار می‌گیرد. پنل کاربری، وظیفه‌ی نمایش گزارش‌ها و تحلیل‌های متنوع را با استفاده از واحد API و مدل‌های تحلیلی از پیش‌آماده دارد.

پس از جمع­ آوری داده­ها، اين داده‎ها در قالب گزارش‌هایی بررسی و روابط میان آن‌ها مشخص می‌شود. پس از انجام این فرایند، مقادیر و اطلاعات محاسباتی فراهم می‎شوند که می‌توان از آن‌ها به‌عنوان شاخص‌های اندازه‌گیری اطلاعات استفاده‌کرد.

برای مدل­سازی و تحلیل داده­ها، در این پلتفرم ابزار OLAP معرفی شده­است. OLAP یک فناوری قدرتمند در بسیاری از برنامه‌های Intelligence Business یا (BI) است که ارتباط بین داده‌ها را کشف می‌کند. OLAP پردازش تحلیلی به‌صورت آنلاین است و کاربران را قادر می‌سازد تا هم‌زمان اطلاعات را از چندین سیستم پایگاه‌داده دریافت و تجزیه‌وتحلیل کنند.

بررسی تحلیل داده و هوش تجاری

هوش تجاری (BI) مجموعه‌ای از برنامه‌ها و تکنیک‌های مورداستفاده برای تبدیل داده‌ها به اطلاعات عملی است. هوش تجاری شامل طیفی گسترده اي از ابزارها، برنامه‌های کاربردی و روش‌هایی است که به شركت ملي گاز کمک می‌کند تا داده‌ها را از سيستم‎هاي موجود و ساير منابع بيروني گردآوری کرده و آن را برای تجزیه‌وتحلیل آماده کنند. هوش تجاری می‌تواند دربرگيرنده تجسم داده‌ها باشد و تصمیمات استراتژیک كسب وكار را سهولت ببخشد.

داده‌کاوی شاخه‌ای از علوم داده است كه الگوهای موجود در مجموعه ‌داده‌های گسترده را نشان‌می‌دهد که می‌تواند هوش تجاری ارزشمندی را فراهم کند. درحالی‌که BI در درجه اول روی نظارت بر مجموعه‌داده‌ها و ردیابی داده‌ها در برابر اهداف كسب و كار و شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) تمرکز دارد، از روش داده‌کاوی برای تجزیه‌وتحلیل مجموعه‌های داده برای شناسایی الگوها و روندهای نوظهور استفاده می‌شود.

هدف از هوش تجاری تبدیل داده به اطلاعات مفید برای مدیران است. هوش تجاری شاخص‌های کلیدی عملکرد را ردیابی می‌کند و داده‌ها را به روشی ارائه می‌دهد که تصمیمات داده‌محور را ترغیب می‌کند. در مقابل، هدف داده‌کاوی به‌سمت کاوش داده و یافتن راه‌حل برای موضوعات خاص كسب و كار است. داده‌کاوی دارای هوش و الگوریتم‌های محاسباتی برای کشف الگوهای تفسیر شده‌است که از طریق هوش تجاری به مدیریت ارائه می‌شود.

داده‌کاوی عمدتا به‌سمت دستیابی به داده‌ها به یک قالب قابل‌استفاده و برطرف‌کردن مشکلات كسب و كار خاص متمرکز است. نتایج هوش تجاری در قالب نمودارها، گراف‌ها، داشبورد و گزارش‌ها ارائه می‌شود و نتایج آن برای تأثیرگذاری بر تصمیمات داده‌محور بسیار مهم است. در مقابل، نتایج داده‌کاوی مجموعه ‌داده‌های منحصربه‌فرد است.

مطالعه الگوها از طریق داده‌کاوی به شركت ملي گاز کمک می‌کند KPIهای جدید را برای هوش تجاری توسعه دهد؛ بنابراین، هوش تجاری در نشان‌دادن پیشرفت به‌وسیله KPIهای تعریف‌شده داده‌کاوی متمرکز شده‌است. درحالی‌که تعاریف هوش تجاری و داده‌کاوی متفاوت است، هر دو فرایند هم‌زمان به کار می‌روند و نباید از ارتباط داده‌کاوی و هوش تجاری غافل شد. داده‌کاوی را می‌توان به‌عنوان پیشرو هوش تجاری در نظر گرفت. پس از جمع‌آوری، داده‌ها معمولاً خام و بدون ساختار هستند و نتیجه‌گیری را دشوار می‌کنند. داده‌کاوی این مجموعه‌داده‌های پیچیده را رمزگشایی می‌کند و برای استخراج نتيجه قابل درك و ارائه بینش در خصوص كاربرد اين داده‎ها، نسخه تميزتري را براي تحليل هوش تجاری ارائه می‌دهد.

از کاربردهای هوش تجاری در شبكه هوشمند شبکه توزیع گاز می‌توان به پیش‌بینی نیاز به حجم گاز مورد نياز در بازه‌های آینده،  مديريت پيشگيرانه و پیش‌بینی و اصلاح نیاز به تعمیرات و نگهداری تجهيزات، کاهش تلفات گاز و مقابله با تقلب در سررسید صورت‌حساب‌ها و فروش غیرقانونی و غيره اشاره کرد. به‌طورکلی استفاده از داده‌کاوی و هوش تجاری به شرکت توزیع گاز در بهینه‌سازی فرایندهای مختلف بسیار کمک می‌کند. در فصل 6 بسياري از نمونه ‎هاي قابل پياده سازي براي هوشمندسازي شبكه توزيع گاز بيان شده‎اند.

تحلیل داده (Data Analysis)

تحلیل داده‌ها فرایندی برای بررسی، پاک‌سازی و مدل‌سازی داده‌ها با هدف کشف اطلاعات مفید، پیش‌بینی و کمک به تصمیم‌گیری بهینه‌تر است. با توجه به اينكه در پروژه هوشمندسازي شبكه توزيع، شرکت ملي گاز با کلان‌داده (Big Data) مواجه خواهدشد، بنابراين با بهره‌گیری از روش‌های پيشرفته تحلیل داده؛ مانند داده‌کاوی (Data Mining) و یادگیری ماشین (Machine Learning) قادر است سطح تحلیل خود را از حالت توصیفی که در سامانه‌های هوش تجاری (BI) وجود دارند به کشف دانش برای اهداف پیش‌بینی ارتقا دهد.

در واقع واحد تحلیل، وظيفه تبدیل داده‌های خام (مانند داده‌های جمع‌آوری شده از تجهیزات اندازه گيري) به دانش و بینش را فراهم می‌کند که به‌کمک آن بتوان تصمیم‌گیری و سیاست‌گذاری دقیق‌تری (مانند نحوه قیمت‌گذاری مشترکین مختلف یا پیش‌بینی مصرف گاز برای برنامه‌ریزی تولید و توزیع) داشت

تحلیل که معمولاً در کنار گزارش‌گیری و هوش سازمانی بيان می‌شود (و در این پروژه هم چنین شده‌است)، می‌تواند به سطح پایین آن یعنی توصیف وضع موجود تقلیل یابد، اما باید توجه داشت که تحلیل می‌تواند علاوه بر سطح توصیف (Descriptive)، در سطوح دیگری مانند تشخیص (Diagnostic)، پیش‌بینی (Predictive) و تجویز (Prescriptive) نیز مطرح باشد .

در واقع تفاوت کارکرد زیرسامانه تحلیل با زیرسامانه‌های گزارش‌گیری و هوش سازمانی را می‌توان در همین موضوع دانست؛ در تحلیل چهار سطح فوق الذكر پوشش داده‌ می‌شود درحالی‌که گزارش‌گیری و هوش سازمانی، بیانگر سطح توصیفی داده‌ها و شامل تشریح وضع موجود است. نتیجه تحلیل می‌تواند در قابل گزارش‌ها و با استفاده از زیرساخت BI نمایش داده شود (Visualize) و یا تبدیل به يك اقدام يا كنش (Action) شود.

نتیجه‌گیری

تحلیل داده و BI در پلتفرم هوشمند گاز نقش محوری در تصمیم‌سازی‌های هوشمند، پیش‌بینی مصرف، افزایش بهره‌وری و کشف مشکلات احتمالی در شبکه توزیع گاز دارد. با به‌کارگیری فناوری‌هایی مانند OLAP، داده‌کاوی و یادگیری ماشین، می‌توان از داده‌های خام، بینش‌های راهبردی استخراج کرد و فرایندهای عملیاتی را بهبود داد.

 سوالات متداول

OLAP در پلتفرم شبکه گاز چه کاربردی دارد؟

OLAP امکان تحلیل چندبعدی داده‌ها از منابع مختلف را فراهم می‌کند و پایه‌ای برای تحلیل‌های پیشرفته‌تر در BI است.

 چه تفاوتی بین BI و Data Mining وجود دارد؟

BI داده‌ها را برای تصمیم‌گیری و پایش KPIها نمایش می‌دهد، اما Data Mining روی کشف الگوهای پنهان و ایجاد مدل‌های پیش‌بینی متمرکز است.

 آیا BI فقط برای مدیران کاربرد دارد؟

خیر، داشبوردها و گزارش‌ها برای اپراتورها، تکنسین‌ها و حتی مشتریان نیز طراحی می‌شود.

 آیا BI می‌تواند مصرف آینده گاز را پیش‌بینی کند؟

بله، با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی و داده‌کاوی، می‌توان نیاز گاز را در دوره‌های آتی تخمین زد.

 چه نوع گزارش‌هایی در این سامانه ارائه می‌شود؟

گزارش‌های مصرف مشترک، هشدارهای عملکردی، تحلیل KPIها، تلفات شبکه و نیاز به نگهداری تجهیزات.