Designing data platform for business intelligence and data analytics in electricity retail context

Abstract

Electricity retailers operating framework is inherently dynamic in nature, which highlights the importance of data analytics applications. Also, the industry is currently under major reformations. Successful implementation of value producing data analytics solutions require robust end-to-end data integration capabilities. Small and medium-sized energy companies might not possess the required financial or knowledge resources required to deploy these data platforms. Therefore, third-party solutions and consultation in data analytics context has basic demand, and the current industry reformations possibly increasing this demand. Therefore, third-party vendors have business opportunities to answer to this potentially rising demand.

The study was conducted as Design Science Research, and its goal was to produce a first iteration conceptual models for data platforms in Microsoft Azure ecosystem that support development of data analytics applications for customers in the future. Related to this, existing reporting database systems were enhanced at conceptual level to conform to the data platform design. The design of the data platform and its components were based on known internal requirements as well as external requirements that were elicited from target company’s clients by with interviews.

As a result, three high-level conceptual models for virtual, centralized, and hybrid data platforms in Microsoft Azure ecosystem were developed. These enable the development of data analytics applications using uniform query interfaces and conformity to service-oriented architecture. Also, the data platform capabilities were modelled and evaluated in terms of providing solutions for existing reporting databases. Overall, it was concluded that the Azure ecosystem meets the set requirements and provides capabilities for a robust data platform.

Sähkön vähittäiskauppiaiden toimintakehys on luonnostaan dynaaminen, mikä korostaa data-analytiikan merkitystä. Toimiala on myös parhaillaan keskellä merkittäviä uudistuksia ja arvoa tuottavien data-analytiikkaratkaisujen onnistunut toteutus edellyttää datan hallin-taa päästä päähän. Pienillä ja keskisuurilla energiayhtiöillä eivät välttämättä omaa tarvittavia taloudellisia tai tietotaidollisia resursseja, joita tarvitaan data-alustojen käyttöönottoon. Siksi kolmannen osapuolen ratkaisuilla ja konsultoinnilla data-analytiikkakontekstissa on kysyntää, jota nykyiset toimialalla tapahtuvat uudistukset mahdollisesti lisäävät.

Tutkimus toteutettiin kehittämistutkimuksena ja sen tavoitteena oli tuottaa ensimmäinen iteraatio käsitteellisistä malleista Microsoft Azure -ekosysteemin päällä toimivalle data-alustalle, joka tukisi data-analytiikkasovellusten kehittämistä kohdeyrityksen asiakkaille tulevaisuudessa. Tähän liittyi myös osittain data-alustan suunnittelu vastaamaan sisäisten raportointitietokantajärjestelmien toiminnallisuuksia. Data-alustan ja sen komponenttien suunnittelu perustui tunnettuihin sisäisiin vaatimuksiin sekä haastatteluilla kerättyihin kohdeyrityksen asiakkaiden vaatimuksiin.

Lopputuloksena kehitettiin kolme korkean tason käsitteellistä mallia virtuaalisille, keskitetyille ja hybridi data-alustoille Microsoft Azure -ekosysteemissä. Nämä mahdollistavat data-analytiikkasovellusten kehittämisen käyttämällä yhtenäisiä kyselyrajapintoja ja palvelukeskeisen arkkitehtuurin mukaista käyttöönottoa. Lisäksi data-alustan kyvykkyyksiä mallinnettiin ja arvioitiin tarjoamalla ratkaisuja sisäisiin raportointitietokantajärjestelmiin. Lopputuloksena todettiin Azure-ekosysteemin täyttävän asetetut vaatimukset ja tarjoavan valmiudet vankalle data-alustalle.