Les promesses du Big Data dans le secteur de l’énergie

La transformation véhiculée par les réseaux intelligents
Bien que beaucoup d’entreprises de ce secteur continuent à utiliser des systèmes traditionnels pour gérer et assurer la distribution des ressources, l’effet combiné des nouvelles réglementations, de la baisse des coûts d’infrastructure et d’équipements, de la demande des clients, de la consolidation du secteur et de la compétition accrue d’une nouvelle génération de fournisseurs (par exemple d’énergie éolienne, solaire, etc…) a accéléré l’adoption de technologies intelligentes. Ces technologies tirent parti de la télémétrie et offrent des opportunités de croissance via une analyse pointue des données. Selon une étude d’Oracle de 2013, une entreprise moyenne typique de ce secteur dans le monde, qui sert 1 million de clients, prévoit de dépenser environ 180 millions de dollars dans les technologies de « réseaux intelligents » (smart grids) et de « compteurs intelligents » (smart metering), d’ici à 2018.

Cependant, ces technologies produisent d’énormes volumes de données réclamant notamment un traitement additionnel, du stockage et des fonctions d’administration. Comme on l’a vu précédemment dans d’autres secteurs, l’explosion des volumes de données – ici produits par des switches, des disjoncteurs et d’autres équipements – a au départ posé un problème aux architectures traditionnelles. Ces dernières étaient capables d’archiver ou des stocker des données, mais ne pouvaient pas s’adapter pour gérer cette vague de données non-structurées et issues de multiples sources, qui servent à garantir la bonne marche des opérations quotidiennes de l’entreprise.

Au-delà de la prévision : l’optimisation prédictive
Au-delà de la fiabilité et de la régularité de la distribution, les fournisseurs d’énergie se concentrent plutôt sur l’optimisation du voltage en prévision de la demande. Une véritable approche de gestion pilotée par les données transcende l’objectif actuel d’une utilisation moyenne standardisée et d’une meilleure lecture des compteurs. Elle vise plutôt à un équilibrage constant et dynamique du voltage sur une base « par mètre », qui aboutit à une parité à 100% d’utilisation/allocation des installations disponibles. Ceci permet non seulement d’améliorer l’efficacité, mais également de réduire les coûts et de faciliter les mises à jour et les cycles de maintenance.

Un hub de données d’entreprise, basé sur Hadoop, permet de développer des modèles prédictifs qui améliorent les prévisions de planification énergétique, accroissent l’efficacité et renforcent les conditions opérationnelles dans les centrales. Des algorithmes de machine learning permettent d’obtenir une meilleure analyse et d’identifier des tendances, sur la base d’un gros volume de données historiques. Ils enrichissent grandement les fonctionnalités analytiques avancées d’un système pour bénéficier de prévisions précises et fiables, ainsi que la capacité à déterminer des liens de causalité et des corrélations entre les conditions du marché et les événements dans le futur. En conséquence, ces systèmes doivent être enrichis avec des jeux de données bien plus étendus et diversifiés, pour isoler des signaux pouvant ultérieurement être testés et exploités dans le but d’obtenir de meilleurs résultats.

La valeur métier d’un hub de données d’entreprise
La plus grande promesse du Big Data pour les entreprises du secteur de l’énergie réside dans les questions métiers que celles-ci n’ont jamais pu ou ont toujours eu peur de poser, que cela soit dû à un manque de cohérence dans leurs données ou au coût prohibitif des outils spécialisés. Implémenter un hub de données d’entreprise encourage plus l’exploration et la découverte, car il permet de bâtir de véritables fonctionnalités analytiques. Pour la première fois, ces entreprises sont en mesure d’éliminer l’obstacle qui les a empêché de rattraper les entreprises d’autres secteurs, non seulement en adoptant ces technologies intelligentes, mais également en utilisant une plate-forme moderne et innovante de gestion des données pour piloter la planification, la stratégie et les opérations.