Analiza datelor este peste tot și nu mai reprezintă ceva nou în IT, componentele de date sunt incluse în platforme și software cu regularitate, permițând companiilor să profite la maximum de informațiile disponibile.
Acest lucru este valabil mai ales pentru utilități, care au o multitudine de dispozitive de care pot urmări în timp ce deservesc un număr mare de clienți care se bazează pe produsul lor pentru a funcționa corect. Și pe măsură ce rețelele devin mai complexe prin adăugarea de energie regenerabilă, analiza datelor joacă un rol crucial în menținerea tuturor sub control. Ținerea evidenței cantității de energie utilizată atunci când și de către cine, poate economisi nu numai un serviciu, ci și poate să mențină serviciile mult bazate pe funcționare. Eficiența operațională nu este un lux pentru utilități, ci mai degrabă o necesitate de a menține infrastructura critică.
Big Data a străbătut economia globală, transformând liderii din industrie în statisticieni amatori care urmăresc fiecare informație posibilă. Deși colectarea de date este importantă, nu merită mult dacă nu poate fi pusă în funcțiune.
De aceea, companiile apelează la analize predictive, care iau date și utilizează învățarea automată și inteligența artificială pentru a prognoza rezultatele. Pentru utilități, această modelare poate prezice creșteri în utilizarea și distribuția energiei electrice, permițând organizațiilor să țină cont în mod corespunzător și să evite în cele din urmă întreruperile. Interconectarea fără precedent a sistemelor și puterea de calcul disponibilă prin cloud permit noi aplicații de analiză a datelor la nivel de sistem.
Producția și întreținerea energiei nu sunt singurele domenii care pot fi îmbunătățite cu ajutorul analizelor, și serviciul pentru clienți poate fi la fel. Utilitățile au căutat în alte industrii noi modalități de a-și menține clienții mulțumiți și au găsit unul într-o sursă surprinzătoare: Netflix.
Serviciul de streaming practică ceea ce el numește „grupare” sau gruparea clienților care și-au exprimat interese similare pentru produse. Acest lucru le permite să vizeze un grup mai restrâns care ar putea fi interesat de un anumit produs în loc să arunce o rețea largă asupra tuturor utilizatorilor săi. Este una dintre cele trei practici Netflix care au fost adoptate.
În timp ce pentru Netflix, gruparea înseamnă analiza preferințelor de vizualizare, pentru utilități, înseamnă examinarea tiparelor de utilizare sau a surselor preferate de energie. Pentru companiile de utilități care doresc să promoveze tehnologii inteligente care schimbă utilizarea, cererea de vârf mai scăzută și costurile mai mici ale clienților, ceea ce funcționează este să vizeze anumite segmente de clienți cu oferte care să le răspundă motivațiilor.
Utilitățile au o mulțime de dispozitive care pot monitoriza totul și necesită monitorizare în orice moment. De la contoare la senzori, există o mulțime de echipamente care trebuie monitorizate, întreținute și reparate, dacă este necesar. Sistemele de analiză bazate pe active pot pune toate aceste informații într-un singur loc, în timp real.
Acest lucru permite utilităților să știe când un dispozitiv pierde curent, se deconectează sau are alte probleme, așa cum se întâmplă. Problema poate fi apoi rezolvată în timp util, cu perioade de nefuncționare minime pentru clienți. Acest lucru poate fi, de asemenea, combinat cu analize predictive pentru a ști când este posibil ca un dispozitiv să aibă nevoie de întreținere sau dacă este pe cale să fie supraîncărcat. Această cunoaștere este, literalmente, putere, întrucât permite continuarea serviciului.
Fie că este vorba de monitorizarea dispozitivelor fizice, a nevoilor clienților sau a distribuției produselor, utilitățile pot utiliza analytics pentru a menține operațiunile fără probleme. Pe măsură ce organizațiile implementează mai multe dispozitive IoT de înaltă tehnologie și utilizează informații despre clienți, valorificarea analizelor va fi esențială pentru a profita la maximum de fiecare punct de date.
