Анализ событий в ситуационных центрах

Обрабатываются и визуализируются эти данные, как правило с помощью BI-платформы. В результате оперативные дежурные не занимаются рутинной работой по сбору и обработке данных, а непосредственно исследуют разноплановую информацию.

В компаниях различных отраслей СЦ решают похожий, но все же не идентичный спектр задач. Как пример, рассмотрим работу ситуационного центра крупного нефтегазового предприятия. Дежурная смена держит под рукой информацию о произошедших за сегодня событиях, чтобы в любой момент времени иметь возможность подробно доложить текущую обстановку. Помимо оперативной информации, сотрудники СЦ используют данные о произошедших ранее событиях. Привычный для коммерции анализ LFL (Like For Like) работает и здесь: специалисты ситуационного центра знают, какие категории событий регистрируются чаще всего, в каких регионах/дочерних обществах они преобладают и т.д. (см. рис. 1).

Деятельность дежурных СЦ регулярно оценивается на соответствие ключевым KPI компании по управлению кризисными ситуациями. Например, при аварии специалисты ситуационного центра анализируют финансовые потери, выражающиеся в объёме потерянной нефти, мониторят состояние самой производственной инфраструктуры предприятия и т.д. При этом фиксируются степень их оперативности и соблюдение четкого алгоритма действий. В итоге есть однозначное понимание, кто виноват в случае долгого реагирования, и какие потери это повлекло.

Рис. 1. Пример dashboard для руководителя СЦ нефтегазовой компании

Руководство СЦ, помимо обобщённой информации по компании и происходящим ЧС, использует аналитику по отдельным дочерним обществам. Руководитель имеет полное представление о том, вблизи или на территории каких дочерних обществ происходит больше всего тех или иных ЧС, как оперативно на местах реагируют на произошедшие события, какова динамика произошедших в этом году событий и др.

Рис. 2. Аналитика в разрезе дочерних обществ

Рис. 3. Анализ эффективности действий дежурных смены

Рис. 4. Детальная информация по событию

Когда нужно сфокусироваться

Выше мы рассмотрели верхнеуровневые информационные панели, составляющие базис для анализа данных СЦ нефтегазовой компании. Для одного из наших заказчиков из этой отрасли мы разработали отчеты, анализирующие конкретные показатели, – смертность, ущерб и природные факторы.

Смертность. Когда происходит чрезвычайная ситуация, в первую очередь компания отслеживает количество пострадавших и погибших и старается сделать всё, чтобы их не было в будущем. Чтобы в будущем предотвратить человеческие жертвы, анализируются причины произошедших событий, эти данные сопоставляются с информацией о людях (должности, специализация и стаж сотрудников). Например, если количество ЧС в среднем повышается при преобладании на объектах специалистов со стажем больше 10 лет, персонал по достижении этого срока может перепрофилироваться. Также компания учитывает, какое именно оборудование использовалось на «пострадавших» объектах, нет ли здесь корреляции.

Если ЧС чаще происходят с участием сотрудников, отработавших 1–2 года, нужно понять, с каким оборудованием они преимущественно работают, на чем специализируются. Возможно, необходимы кадровые перестановки, касающиеся управления сложными аппаратами на добыче.

Ущерб (прямой и косвенный). Компания оценивает потери после каждой ЧС: происходит анализ разливов нефти, исследование того, как скорость реагирования влияет на общую сумму убытка (можно ли за счет ее повышения сократить ущерб), анализ локализации последствий ЧС. Возникает масса других вопросов: что выгоднее – использовать собственные силы и средства или привлекать подрядчиков, как соотносится скорость реагирования компании с быстротой действий госструктур, каким должен быть размер выплаты пострадавшим, во что обойдется закупка или ремонт оборудования.

Рис. 5. Анализ факторов риска

Природные факторы. Дежурная смена СЦ регулярно получает сообщения от метеорологов об изменениях климата, надвигающихся циклонах и других природных катаклизмах. Специалисты разрабатывают алгоритмы действий при тех или иных погодных условиях. Для этого они обрабатывают данные по уже произошедшим ЧС и выявляют корреляции между погодными условиями в конкретных регионах и категориями и последствиями ЧС. В дальнейшем при получении сообщений от метеорологов дежурные смены с определённой долей вероятности предсказывают развитие событий. Они готовы к возможным ЧС, а в некоторых случаях могут их даже предотвратить.

Мы перечислили лишь некоторые примеры информационных панелей, которые позволяют анализировать множество несвязанных показателей, чтобы выявлять корреляции и предотвращать потенциальные чрезвычайные ситуации. Отметим, что без BI-системы ситуационный центр фактически работает «на ручном приводе». BI-решение оптимизирует его деятельность, выявляя скрытые взаимосвязи между многочисленными факторами и повышая ключевые показатели – скорость реагирования и достоверность прогнозирования ЧС.