Szántóföldi növénytermesztés adatvizualizációja Power BI felületen a Mezőfalvai Zrt. cégcsoportjában
Elmentve itt :
| Szerző: | |
|---|---|
| További közreműködők: | |
| Dokumentumtípus: | Diplomadolgozat |
| Kulcsszavak: | adatvizualizálás Dashboard eredményalakulás Mezőfalvai Zrt. mezőgazdaság növénytermesztés Power BI üzleti intelligencia |
| Online Access: | http://dolgozattar.uni-bge.hu/52127 |
MARC
| LEADER | 00000nta a2200000 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | dolg52127 | ||
| 005 | 20240124093109.0 | ||
| 008 | 240124suuuu hu om 000 hun d | ||
| 040 | |a BGE Dolgozattár Repozitórium |b hun | ||
| 041 | |a hu | ||
| 100 | 1 | |a Cselyuszka Balázs | |
| 245 | 1 | 0 | |a Szántóföldi növénytermesztés adatvizualizációja Power BI felületen a Mezőfalvai Zrt. cégcsoportjában |c Cselyuszka Balázs |h [elektronikus dokumentum] |
| 520 | 3 | |a A MezőfalvaiZrt. vállalatcsoportja 2018 óta használja az Innosmart Kft. IBSystem®integrált vállalatirányítási rendszerét mind a hat, a Power BI kimutatásábanszereplő vállalat esetén. A cégek szántóföldi növénytermesztése egymással olyanmódon kapcsolódik össze, hogy a Mezőfalvai Zrt. növénytermesztési ágazatánakdolgozói tervezik meg a vetéstervet, végzik és végeztetik a munkákat összes cégterületein.A szántóföldinövénytermesztés adatainak értékelésére korábban összeállított Excel táblázatomképezte az alapját az érdekelt igazgatókkal szervezett megbeszéléseken a PowerBI felület első terveinek felvázolásakor. Az értekezletek eredményeként célokatés alapvetéseket határoztunk meg a vizsgálni kívánt adatok kapcsán.A következő szemléletbéli alapvetésekben állapodtunk meg:-a költségeket elsődlegesen egymással hektáronkénti értékbenszeretnénk összehasonlítani-a bevételeket a hozamok piaci értéke alapján mutatjukki (Mivel a termények gyakran más ágazataink által felhasználásra kerülnek, ígybeleépülnek más termékeink értékébe. Az ágazat eredményességének ilyen módontörténő leválasztása mellett döntöttünk.)-az őszi munkálatok tételes megjelenítésénekszükségessége (a főkönyvi könyvelésben ezek egy összegben jelennek meg)-a lehető legintuitívabb felület kidolgozásánakigényébenA felületekmegalkotása előtt szükséges volt a rendszer adattáblák megismerése, a közöttüklévő kapcsolatok megállapítása és a velük kapcsolatos problémák megoldása. Mélyebbenmeg kellett ezentúl ismerkednem a mezőgazdasági költség elszámolások éskönyvelések ismereteiben is. Az egyestáblák az elemzés szempontjából az adatbáziskezelő rendszerből letöltöttformájukban nem voltak alkalmasak az információs adatmodell azonnali összeállításához.A modell három legfontosabb táblája, amit meghatároztam a hozamokattartalmazó tábla (tartalmazza, mikor, mit, melyik táblán, milyenmennyiségben hozamoltunk), a könyvelésből származó költségeket tartalmazótábla (tartalmazza az egyes kiadások részletes adatait), illetve az előzőkét táblát összekapcsoló talajhasználat tábla (tartalmazza, melyikévben, mekkora területen, milyen növénykultúrát termeltünk).A kapcsolatokmegteremtéséhez készítettem egy Python szkriptet, ami egy segédtáblasegítségével, meghatározott szabályok szerint kulcsoszloppal látja el azadattáblák sorait a Power BI felületbe való beolvasásuk előtt. Az előfeldolgozókód futásába építettem be még olyan lépéseket, amelyek megtisztítják azadatokat például a táblakódokhoz beírt plusz karakterektől, kitöltetlenértékektől. Továbbá lehetőséget biztosít még a szkript az egyedi esetekkezelésére, például ahol a szabályoktól eltérő volt a rögzítés, vagy egyértelműadminisztrációs hiba történt. Az első,összefoglaló dashboard prototípusa után ismételten megbeszélést tartottunk,ahol megfogalmaztuk a többi szükséges lap kialakításának a szempontjait éscéljait. Ezek alapján alakítottam ki elemzésekre a felületet: az egyestáblákhoz, a hozamokhoz, a talajhasználathoz, a hektárak költség összetételénekelemzéséhez, a növények eredményességére. Emellett kiegészítő táblázatokat islétrehoztam a táblánkénti költségekre, a növények eredményességénekösszehasonlítására, illetve a könyvelési adatok tételeinek megtekintésére.A kidolgozássorán többször alkalmaznom kellett összetettebb DAX vagy Power Querymegoldásokat, melyekkel el tudtam érni, hogy például a hektárok számítási alapja szükség esetén dinamikusanváltozzon a szűréskontextustól függően, a részletező szűrőjének megkerülését, automatikusmax-min értékállítást bizonyos szabályok szerint vizualizációkon…stb.Avégeredményként kialakított Power BI felületet azóta alkalmaztuk márértékesítési árak meghatározásához, hektárköltség vizsgálatokhoz, növények éstáblák összehasonlító elemzésének elvégzéséhez, eredményösszetételvizsgálatához, és a korábbi évek hozamadatainak visszakereséséhez is. Tervezzüktovábbá, hogy a következő évi vetésterv megalkotásának időszakában isvizsgáljuk majd az adatokat a lehető legmagasabb profit elérése érdekében. | |
| 695 | |a adatvizualizálás | ||
| 695 | |a Dashboard | ||
| 695 | |a eredményalakulás | ||
| 695 | |a Mezőfalvai Zrt. | ||
| 695 | |a mezőgazdaság | ||
| 695 | |a növénytermesztés | ||
| 695 | |a Power BI | ||
| 695 | |a üzleti intelligencia | ||
| 700 | 1 | |a Lukács Anett |e ths | |
| 700 | 1 | |a Szabó Zsolt Antal |e ths | |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/52127/1/CselyuszkaBal%C3%A1zs_Szakdolgozat_Sz%C3%A1nt%C3%B3f%C3%B6ldiN%C3%B6v%C3%A9nytermeszt%C3%A9sPowerBI_Mez%C5%91falvaiZrt.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/52127/2/Titkos%C3%ADt%C3%A1siK%C3%A9relem_CselyuszkaBal%C3%A1zs_Szakdolgozat.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/52127/3/Sz%C3%A1nt%C3%B3f%C3%B6ldiN%C3%B6v%C3%A9nytermeszt%C3%A9sKimutat%C3%A1s.zip |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/52127/4/CselyuszkaBal%C3%A1zs_Szakdolgozati%C3%96sszefoglal%C3%B3.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/52127/5/avdhA2-4cd7ec3f-2791-4079-9f56-666c3d0e47f3.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/52127/6/Szakdolgozat-biralat-es-javaslat_2023.pdf |z Dokumentum-elérés |