Typické problémy analýzy energetických dat – a úkol pro machry

Patrick Zandl · 27. květen 2014

Dneska jsem četl příjemný článek Jiřího Hlavenky o Velkých Datech na Lupě. Asi mu rozumím trochu jinak, než většina diskutujících pod ním. Velká Data se používají občas jako kladivo na špendlíky, to ale neznamená, že to není dobře.

Ukážu vám, co analýza velkých dat není a co je - na příkladu dat o spotřebě elektřiny, tedy na úkolu, který dobře znám.

Mějme rezidenčního zákazníka, u něhož známe jeho minutové agregáty spotřeby elektřiny. Úkolem je navrhnout mechanismus analýzy této datové řady, která bude schopná v reálném čase určit, zda spotřeba je v normálu, nebo zda je něco se spotřebou v nepořádku. V nepořádku je spotřeba příliš malá (vypadl proud nebo část rozvodu) či příliš velká (neoprávněný odběr, ale poškozené či chybně zapnuté zařízení). To je normální analýza, i když i na ni musíte jít chytře. Tady vám nepomůže, že jste chodili jeden víkend na kurz programování, tady potřebujete slušné vzdělání v analýze dat a statistice. Vzdělání, které se teď hodí a které vás odlišuje od běžného nájemného kodera. Asi namítnete, že tohle s přehledem vyřeší směrodatná odchylka. Fakt? Jste machr? Stáhněte si tento export dat za měsíc a zkuste to ověřit či vyluštit - vymyslet takový algoritmus, který na těch datech bude fungovat a nebude hlásit plané poplachy, když si zapnete rychlovarnou konvici. Řešení posílejte na zandl zavináč energomonitor.cz či ho pište do komentářů a za nejlepší (či nejzajímavější) řešení vám pošlu sadu energomonitoru, abyste si příště mohli hrát s vlastními daty. To je větší legrace, věřte mi :)

Tohle ale analýza velkých dat není. Ani, když těch klientů budou tři miliony českých odběrných míst. Tohle je jen otázka hrubého výpočetního výkonu. Chytrý člověk se zapotí až při ladění parametrů takového algoritmu.

Co jsou velká data? Mějme toho samého rezidenčního zákazníka, ale vteřinová data. Úkolem je automaticky rozpoznat spotřebiče, které tento zákazník používá a nabídnout mu je, aby si je mohl popsat a říct, že tohle je lednička, tohle je pračka, tohle bojler (předpokládáme jen větší/žravější spotřebiče). Tady už se machr zapotí hodně, protože potřebujete kontinuálně vyhledávat vzory v signálu a odvrhnout šum (tedy menší spotřebiče). Tohle je hodně chytrá analýza. Přidejme tři miliony odběrných míst. Ještě pořád je to jen chytrá analýza, i když už je fest rozdíl v tom, jak navrhnete vyhledávací algoritmy na to, abyste vyhledali vzory, protože jinak se za nájem výpočetního výkonu nedoplatíte.

Váš úkol je jiný. Vzít takto zanalyzovaná a zákazníky otagovaná data a zjistit, který zákazník spotřebič používá tak, že jeho užitím proti průměru šetří a který ho naopak užívá nehospodárně. Výsledkem úkolu je, říct nehospodárným klientům, jak mají své zařízení používat lépe. Příklad:

  • Lidé, kteří utratí za vaření vody v rychlovarné konvici méně, vaří menší množství vody. Nestačilo by vám menší množství vody?
  • Za mytí nádobí v myčce ušetří ostatní lidé tak, že zvolí kratší mycí cyklus a nádobí myjí v nízkém tarifu.

Tři miliony záznamů musíte nejdříve dezintegrovat, pak analyzovat, rozpoznat, clusterovat do skupin podle typů domácností, aby další analýza dala smysl a pak znovu křížem analyzovat. Je v podstatě jedno, jakou komerční výpočetní sílu a technologie z roku 2000 byste chtěli použít, neuspěli byste s požadavkem, takový report zákazníkovi každotýdenně automaticky poskytovat. Tohle jsou velká data. Úkol obrovského datového rozsahu, obrovské algoritmizační složitosti s nutností průběžného zpracování v téměř reálném čase a na proměnných datech.

Troufáte si ještě hledat řešení takového problému? Pokud ano, je to dobře. Vyřešíte ho? Ještě lépe. Pak jste teprve big data machr a ne jen anonymní žvanil z diskuse na Lupě ...

 

Chcete tyto články emailem?

Twitter, Facebook