Geodata-understøttet værdifastsættelse

Session

Forsyning

Resume

Igennem de seneste år har begreber som ”BI” og ”Big Data” fyldt i de professionelle medier. Alle har et eller andet sted haft et ønske om at komme med på denne bølge. Centralt for disse tendenser er, at vi som virksomheder i langt højere grad er afhængige af korrekte og fyldestgørende data om vores aktiver - og gerne i realtid. Tiden, hvor vi laver store ”kørsler” med datasammenstilling, er ovre, og kravene til information nu og her er blevet større.

Med udgangspunkt i stigende krav til årlige benchmark-rapporteringer i forsyningssektoren, samt et økonomisk pres i forhold til fastsættelse af takster, kigger vi på, hvordan vi, ved at anvende spatiale data og databaseplatformens indbyggede operationer, kan optimere og effektivisere den tilbagevendende opgørelse af de værdier, der ultimativt udgør forsyningernes eksistensgrundlag. Det hele efter mottoet: ”Kend dine værdier”.

Målgruppe

Indlægget henvender sig til brugere af geodata, som ønsker at bringe data i spil i andre sammenhænge end via traditionelle GIS-applikationer.

Sidder du med en stor samling geodata, men ikke rigtigt synes, du får nok ud af dem, så kunne du måske finde inspiration i dette indlæg.

Abstract

Igennem de sidste 25 år har mange i geodata-branchen været i transition fra filbaserede GIS-løsninger, henimod databasedrevne løsninger. Databaserne, med deres ikke-proprietære formater, understøtter en lang række gængse geografiske (spatiale) operationer, uden egentlig anvendelse af en dedikeret GIS-applikation. Det er anvendelsen af denne funktionalitet, der er udgangspunktet for denne præsentation. Som praktisk eksempel tager indlægget udgangspunkt i de tilbagevendende indberetninger og opgørelser, som forsyningsselskaberne laver i forhold til værdifastsættelse. Vi vil med andre ord forsøge at udstille geodata i en ny kontekst.

Drikke- og spildevandsselskaber samt el-selskaber underlægges løbende en benchmarking, som afdækker såvel omkostninger til drift som til anlægsinvesteringer. På baggrund af denne benchmarking fastlægges de økonomiske rammer for selskabernes virke. Det er således en central parameter for forsyningsvirksomhedernes virke og en til stadighed mere forretningskritisk opgave. Værdifastsættelsen varierer selvfølgelig fra forsyningsart til forsyningsart, men en del af elementerne går igen.

Grundlæggende summeres ledningssegmenterne og komponenter i forhold til en beliggenhedszone (by og land). Ved at udnytte de spatiale databasers indbyggede metoder, kan dette gøres dynamisk og udstilles direkte i f.eks. Excel, som typisk er det medie, der anvendes til afrapporteringen.

Selve den geografiske analyse vil ligge lige til højrebenet for den garvede geodata-specialist. Ofte vil en stor del af de data, der ligger til grund for den samlede opgørelse, stamme fra andre fagsystemer som f.eks. SRO, hvorfor der er behov for en samlende platform, og her kunne Excel være et bud.

I indlægget vises praktiske eksempler på, hvorledes man kan konfigurere sin løsning, således at den direkte returnerer data i den form, som den endelig afrapportering skal leveres i. Baseret på et databasedrevet abstraktionslag ”klippes” ledningerne op, hvorefter de inddeles i intervaller efter dimensioner og andre egenskaber. Endelig summeres det hele i pivottabeller og resultatet returneres færdigformateret.

Oplægget tager udgangspunkt i forsyningsdata, men de viste metoder kan anvendes uanset hvilke data, man arbejder med. Det er målet, at resultaterne og principperne kan anvendes i andre sammenhænge. Helt fundamentalt er det, at resultaterne leveres i realtid. Til sidst perspektiveres over principperne med andre anvendelsesscenarier.

Geodata-understøttet værdifastsættelse
Henrik Hove Christensen
LE34