Surová data nestačí. Pipeline, která vidí chyby.
Každé měření prochází vícevrstvým idempotentním zpracováním. Processing hlídá kvalitu a konzistenci dat, na kterou pak navazuje samostatná diagnostická vrstva.
Čtyři vrstvy, jeden zdroj pravdy
Surová data zůstávají nedotčena v tabulce measurements.
Nad nimi probíhá idempotentní processing - opakované spuštění nevytváří duplicity
a připravuje čistý základ pro navazující diagnostiku.
-
01
Normalizace a validace
Kontrola platnosti, duplicit, outlierů a návaznosti v čase s příznaky kvality.
-
02
Intervaly a přírůstky
Pro kumulativní metriky se počítají přírůstky mezi sousedními platnými vzorky.
-
03
Denní agregace
Souhrny pro každé měřicí místo a metriku s min/max/průměr i daily delta.
-
04
Křížová kontrola fyziky
Power vs. flow × dT a energie vs. výkon × čas odhalí chyby měření a připraví vstup pro diagnostické vyhodnocení.
Ukázka výstupu
Processing nekončí v tabulce. Promítá se přímo do detailu objektu.
Výsledky zpracování a navazující diagnostiky se zobrazují v kontextu konkrétního objektu: u měřicích míst, v historickém profilu provozu i v přehledu semaforového hodnocení. Obsluha tak hned vidí, jestli je problém v datech, ve stanici nebo v odchylce od běžného chování.
Ukázka zachycuje práci s objektem od přehledu měřicích míst až po diagnostický detail. Je vidět, jak se nad jedním místem skládá processing, historický profil a objektová diagnostika do jednoho čitelného pohledu pro technika i dispečink.
Důležité souvislosti jsou u objektu pohromadě: měření, statusy, historie i vysvětlení flagů.
Obsluha hned pozná, jestli jde o problém dat, chování stanice nebo atypický provoz objektu.