Využití business intelligence principů pro zpracování energetických dat

Abstract

Cílem této práce je vývoj softwaru, který v budoucnosti bude sloužit pro analýzu dat společnosti Energocentrum PLUS, s. r. o., v rámci nově vznikajícího konceptu Energy intelligence. Tento koncept seskupuje analýzy energetických dat za účelem zefektivnění navržených řídicích systémů. Po představení analytických struktur Modulo Carpet a Scatter plot následují výsledky výzkumu provedeného v oblasti Business intelligence, který byl proveden za účelem získání podkladových materiálů pro vývoj vlastní aplikace. Oblast Business intelligence byla vybrána z důvodu dlouhodobého vývoje analytických nástrojů. Tři nejlepší z nich byly porovnány s jedním průměrným za účelem srovnání poskytovaných funkcionalit a jejich implementace. Po výzkumu následuje popis vývoje analytického nástroje, který je v praxi průběžně testován na datech společnosti za účelem odhalení nedostatků, které by v budoucnu mohly způsobit, že se daný software stane nedostačujícím. V závěru práce je umístěno shrnutí obsahující získané výsledky pomocí vyvinuté aplikace společně s jejich zhodnocením.

The central goal of this work will be the development of a software tool which will be used for data analysis by Energocentrum PLUS, s. r. o., within the context of the newly emerging field of Energy intelligence. Energy Intelligence describes using big data analysis and data scraping methods to streamline the performance of controlled energy systems, such as heating or air conditioning. This work will also introduce two custom built structures named "Modulo Carpet" and "Scatter Plot", both were inspired are the result of extensive research into the field of Business Intelligence, which results and process are detailed as well.\\ The research was conducted in order to obtain a greater understanding of the concepts, ideas, and logic which form the foundation of a good BI (business intelligence) tool, in order to improve the functionality of our custom tool. The field of Business Intelligence was picked due to the field's long-term development of data analysis tools and their diversity. The top three tools of the various tools covered in our research were compared to an average one in order to enlighten the reader in regards to each tool's strengths, weaknesses, and general functionality and effectivity.\\ Following the research is an in-depth review and examination of the customized analytical tool being developed, as well as various tests, conducted on actual company data, in order to discover flaws, faults, and deficiencies early, so as to have sufficient time to fix each of them and assure the software remains effective in the future. The work will then be summarized along with evaluated results from field tests of the developed custom application.