Data Analytics

Globales Solarfarm-Unternehmen

Eine Erfolgsgeschichte

Solarfarm-Unternehmen Erfolgsgeschichte

Ausgangssituation

Ein Unternehmen, das Solarparks in über 30 Ländern weltweit betreibt, testete verschiedene Betriebstechnologien und Überwachungssoftware. Die Betriebsdaten waren nicht harmonisiert und konnten nicht für eine vorausschauende Analyse verwendet werden. Ein Jahr vor Beginn unseres Projekts wurde ein Network Operation Control Team (NeOConT) eingerichtet, das sich noch im Aufbau befand. Die Aufgabe von NeOConT bestand darin, mehr als 30’000 verschiedene Hosts und bis zu 2’000 Prozesse und Dienste zu überwachen.

Es gab kein klares Konzept für die Arbeitsweise, sondern nur eine Reihe von grundlegenden Verfahren. Es waren keine Kommunikationsregeln mit anderen Teams definiert. NeOConT erstellte keine Berichte, es wurden keine Tickets nachverfolgt. Alles, was NeOConT tat, war ein Blick auf die Überwachungssoftware zu werfen und im Falle eines Alarms ein allgemeines Ticket zu erstellen. Fast alle Sensoren waren nur mit Standardeinstellungen konfiguriert, die die Arbeitslast der Hosts und Prozesse nicht widerspiegelten.

Insgesamt wurden zu viele Dinge nicht richtig überwacht, und das Unternehmen hatte im Grunde nur sehr begrenzte Kenntnisse über die Vorgänge in seiner IT-Infrastruktur.

Kundennutzen

Heute verfügt das Unternehmen über ein voll einsatzfähiges und funktionierendes NeOConT mit gut etablierten Betriebsverfahren, klaren Kommunikationslinien, definierten Methoden zur Erfassung der Betriebsdaten und einem automatisierten Berichtssystem, das alle von der Geschäftsleitung geforderten Berichte liefert und verteilt.

Nach der Einrichtung des Schulungsprogramms für NeOConT verfügte das Unternehmen über gut geschultes Personal mit umfassenden Kenntnissen über die verschiedenen Technologien, die in der Infrastruktur des Unternehmens eingesetzt werden, über verschiedene Überwachungslösungen und über praktische Fähigkeiten zur Bearbeitung verschiedener Probleme.

Außerdem wurde ein “persönliches Projektprogramm” eingerichtet, das es den Mitgliedern des Programmteams ermöglicht, die Ausrüstung des Unternehmens zu nutzen und die Arbeitszeit für persönliche Projekte zu verwenden, um zu lernen und neue Dinge auszuprobieren und eine Innovationsinitiative zu starten.

Aktivitäten

Die Schritte zur Erzielung der Vorteile wurden grob in drei Gruppen unterteilt:

  1. Analyse des Ist-Zustandes und der Lücken
  2. Überwachung des Netzes und der Anlagen
  3. Reporting

 

1. Analyse des Ist-Zustandes und der Lücken

Unsere Experten verfügen über langjährige Erfahrungen in der Bereitstellung von Datenbankentwicklungs- und -wartungsdiensten. Wir bieten eine breite Palette von professionellen Dienstleistungen wie Datenbank-Design und Architektur, kundenspezifische Datenbank-Entwicklung, Datenbank-Modernisierung, Unterstützung und Wartung. Unsere engagierten Datenbank-Entwicklungsteams verbessern die Qualität der Datenbank-Entwicklung und liefern mehr Wert für Ihr Geschäft.

Neben der Datenbank-Entwicklung bieten wir auch Datenanalyse-Entwicklungsdienste für

  • Cognos
  • Excel
  • Java
  • Jira
  • Confluence
  • MS Azure
  • Python
  • Qlik Sense
  • Tableau

 

2. Überwachung des Netzes und der Anlagen

Datenvisualisierung ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenanalyse. Schaubilder und Diagramme ermöglichen einen Einblick in die Daten. Interaktive Dashboards bieten Überblick und Kontrolle auf verschiedenen Ebenen.

Unser Service analysiert Ihren Informationsbedarf, vergleicht ihn mit den aktuellen Auswertungen und schlägt mögliche Verbesserungen vor. Wir entwerfen und entwickeln individuelle Visualisierungslösungen auf der Grundlage Ihrer Bedürfnisse und des Fachwissens unserer Experten.

3. Reporting

Es geht darum, Prioritäten für die Dienste zu setzen, die Bestandsdaten zu erfassen, zu modellieren und auf eine harmonisierte Datenstruktur abzubilden und die richtigen Berichte zu erstellen.

Zunächst haben wir die wichtigsten Dienste und Hosts identifiziert und eine angemessene Namenskonvention erstellt, die dann vom IT-Team umgesetzt wurde. Es wurde eine Prioritätsmatrix mit einheitlichen Namen und Verfahren erstellt. Alle bestehenden Verfahren wurden überprüft, und auf dieser Grundlage erstellten wir einen Schulungsplan für NeOConT, damit die Mitarbeiter über die erforderlichen Fähigkeiten zur Ausführung der Verfahren verfügen.

Die meisten Verfahren wurden von mir und TeamLead mit Unterstützung anderer Teams geschrieben, je nachdem, welches Team für das betreffende System zuständig ist. Nachdem die Dienstprioritäten und -namen feststanden, die Kontaktstellen und Kommunikationswege für die anderen Teams eingerichtet und die Verfahren erstellt waren, war es an der Zeit, die Berichte zu übernehmen.

Zu Beginn gab es bei NeOConT keine eindeutigen Anforderungen des Managements zur Erstellung von Berichten. Daher wurden verschiedene Ebenen des Berichtswesens definiert:

dringend – (Vorfälle) normalerweise automatische E-Mail-Benachrichtigungen für verschiedene Anlässe

täglich – interner NeOConT-Bericht für Schichtwechsel mit Ereignissen und Aktionen der letzten 24 Stunden. Ausfallzeiten, geöffnete Tickets, zu befolgende Maßnahmen, etc.

wöchentlich-1 – der wöchentliche Ausfallbericht ist für die Probleme, die Ausfallzeiten oder die Unfähigkeit von Mitarbeitern oder Geräten, die Produkte des Unternehmens zu nutzen, verursacht haben. Sie werden in einer Prioritätsmatrix in verschiedenen Stufen definiert. Kurze Zusammenfassung des Vorfalls, beteiligte Teams, ergriffene Maßnahmen usw.

wöchentlich-2 – ist der fehlende RCA-Bericht, der für dokumentierte und gemeldete Ereignisse ohne Ursachenanalyse durch das zuständige Team erstellt wird.

monatlich – monatlicher KPI-Bericht. Basierend auf den Berichten über die Ausfallzeiten im Laufe des Monats wird die prozentuale Verfügbarkeit von Diensten und Anwendungen sowohl zeitlich als auch örtlich berechnet. SLA der Tickets an NeOConT, Anzahl, Dauer und Lösung der Anrufe bei der Hotline an NeOConT und andere von der Geschäftsleitung geforderte Metriken.

Generell: Die Berichtsvorlagen und die Lösung zur Datenerfassung basieren auf Python und Selenium. Die Daten werden automatisch aus Confluence gesammelt, aufbereitet und verarbeitet, um verschiedene KPIs zu berechnen.

Als nächster Schritt ist geplant, alle Berichte nach Jira zu verlagern, da es bereits benötigte Funktionalitäten bietet.

Inhalt

Prof. Dr. Marcus Albrecht und Dr. Tobias Schlüter

Erfolgsmodell Data Analytics:
Use Cases - Analysestrategien - Wettbewerbsvorsprünge

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Grundlagen zur Zahleninterpretation

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