Per supportare il processo di asset management in WML, vengono utilizzati dati provenienti da diverse fonti. In passato questi dati venivano elaborati manualmente per mettere in relazione e analizzare le tabelle. Con l’applicazione manuale, tuttavia, utenti diversi usano metodi diversi e versioni diverse dei file (spesso obsolete). Inoltre, con questa modalità, è difficile ripetere le analisi e ottenere gli stessi risultati. WML ha chiesto a Spatial Insight di sviluppare un Proof of Concept per l’integrazione automatizzata dei dati degli asset, a supporto di analisi e visualizzazioni.
Approccio e soluzione
Per risolvere questo problema, abbiamo implementato il nostro approccio Asset Data Insight (ADI), con il quale i dati provenienti da vari inserimenti vengono integrati in un data warehouse. Per farlo in modo efficiente, configuriamo il software Spatial Warehouse, fornito dal nostro partner di fiducia Spatial Eye. Durante il processo di Estrazione, Trasformazione, Caricamento (ETL), vengono apportate le modifiche necessarie per migliorare la qualità dei dati, arricchire il data model e mettere il relazione le varie tabelle. Un passaggio fondamentale di questo processo è l’introduzione della “cronologia”. Lo storico consente di monitorare i cambiamenti nel tempo e, ad esempio, di correlare una perdita con le informazioni di una sezione principale presente nel database al momento in cui la perdita si è verificata. Inoltre, verifichiamo se il nuovo inserimento di dati sia coerente con i dati esistenti. In caso contrario, l’inserimento viene contrassegnato per informare il data manager.
Contributo agli obiettivi strategici
I risultati del Proof of Concept hanno superato le nostre aspettative e quelle di WML. Non solo siamo riusciti a caricare tutti i dati nel sistema di inserimento, comprese le modifiche nel tempo, ma anche ad aggiornare i dati quotidianamente, compresi quelli provenienti da varie altre fonti. Le perdite vengono collegate alle condotte principali e le tabelle di origine aggiornate per fornire il set di dati più completo e integrato per varie analisi. I risultati vengono presentati su delle mappe e in una vasta gamma di dashboard, che forniscono una visione dettagliata delle prestazioni effettive della rete.
Dicono di noi
Richard Peerboom, consulente senior per la distribuzione presso WML: “Abbiamo davvero apprezzato il modo di lavorare di Spatial Insight, in particolare la consegna graduale dei risultati, che ci ha permesso di gestire il progetto e ottenere risultati ottimali. I dipartimenti di Produzione, Distribuzione e Asset Management hanno valutato molto positivamente i risultati, soprattutto se consideriamo il breve tempo e i costi per lo sviluppo del progetto pilota. I risultati sono solo la punta dell’iceberg e siamo convinti che con questo approccio si possa creare ancora più valore. Continueremo sicuramente su questa strada.”
CONTATTO
"È fantastico trovare le cose quando ne hai bisogno. Lo stesso vale per i dati"