Evolução das Utilidades: A Ascensão da Utilidade Inteligente de Dados

Utilidades de Hoje

A rede elétrica de hoje tem suas raízes no final do século XIX, quando a Estação Pearl Street começou a atender a um punhado de consumidores. Ao longo do último século, o progresso tecnológico e as mudanças sociais continuamente remodelaram a paisagem elétrica. Essas mudanças aceleraram recentemente com o rápido crescimento da geração de energia renovável, maior fiscalização regulatória e eventos climáticos extremos mais frequentes. Muitas empresas de utilidade modernas estão lutando para se adaptar a esses desafios.

Empresas de utilidade pública inovadoras usam dados para atender a essas demandas. As empresas mais bem-sucedidas combinam sensores sofisticados, infraestrutura de dados moderna e inteligência artificial para aumentar a eficiência, manter a confiabilidade e reduzir os custos operacionais. Por exemplo, uma empresa elétrica de alto desempenho poderia usar um modelo baseado em IA para detectar um padrão de carga incomum que identifica um transformador que precisa de reparo. Como resultado dessa detecção precoce, a empresa repara proativamente o transformador, evita uma interrupção cara e fornece um serviço mais confiável. As empresas de utilidade pública que conseguem usar os dados efetivamente estão bem posicionadas para navegar com sucesso pelas demandas do cenário moderno de utilidades.

Problemas Comuns a Resolver

• Mitigação de Incêndios Florestais: Identifique áreas para fortalecimento e implemente programas de desligamento de energia mais precisos.
• Recursos de Energia do Consumidor: Entenda onde os VE's estão sendo adotados e como a energia solar de telhado está impactando a congestão da rede.
• Clientes: Identificando melhores programas de contato com o cliente que são personalizados para cada indivíduo e fornecendo um serviço mais personalizado para cada cliente.
• Planejamento de Demanda: Ser capaz de prever cargas em toda a rede em intervalos quase em tempo real.

O que está Prevenindo o Progresso

Infelizmente, maximizar o valor dos dados desta maneira continua sendo um desafio. Silos de dados existem em toda a organização, com sistemas separados para registros de clientes, históricos operacionais, histórico de negociações e uma miríade de padrões de terceiros. Diferentes equipes dentro de uma única empresa muitas vezes se inclinam para diferentes soluções, criando confusão e ineficiências. Além disso, as empresas de utilidade permanecem justamente preocupadas com a cibersegurança e a propriedade intelectual. Esses desafios podem impedir as empresas de capitalizar com sucesso seus dados.

As empresas de utilidade têm um tesouro de dados isolados em sistemas operacionais que podem fornecer oportunidades únicas para reforçar investimentos em projetos de capital e reduzir custos operacionais. Em uma paisagem tecnológica tradicional, muitos desses sistemas são trazidos para um armazém de dados legado para reduzir silos e permitir relatórios e análises funcionais cruzados. Um problema imediato que surge é que nem todos os dados podem ser consolidados. Alguns tipos de dados não são suportados, como imagens e gravações de voz. Em outras instâncias, os conjuntos de dados são grandes demais para trazer todo o histórico ou o conjunto de dados tem uma velocidade muito alta para trazer de todo.

Ter dados multifuncionais em um armazém legado permite relatórios e algumas análises avançadas, mas isso cria alguns problemas insuperáveis. Esses armazéns legados não são destinados a suportar diretamente o aprendizado de máquina, que é crucial para realmente desbloquear o potencial dos dados disponíveis. Isso força iniciativas que requerem técnicas avançadas a copiar dados do armazém para serem usados em outras máquinas e tecnologias que podem suportar isso. As empresas de serviços públicos são forçadas a operar seus projetos de dados em silos enquanto lutam para desbloquear o valor multifuncional.

Computação Multimodal

Problemas modernos requerem uma grande variedade de dados. Isso pode ser na forma de dados estruturados, tipos geoespaciais, imagens, notas e áudio. Para usar esses dados de forma multifuncional para enriquecer uns aos outros, é necessária uma plataforma que possa interoperar nesses diferentes tipos de dados.

Informação Isolada

Os dados necessários para resolver problemas estão espalhados por toda a organização. Essas informações críticas são armazenadas em sistemas operacionais, armazéns e sistemas de arquivos. Isso cria atrito e obstáculos ao tentar utilizar dados dispersos, o que leva a longos prazos de projeto, incapacidade de experimentar e, finalmente, projetos fracassados.

Dados Duplicados e Governança

Para reunir essas fontes isoladas, os dados precisam ser duplicados em outro lugar para que possam ser unidos. Sem uma governança centralizada e uma plataforma que possa lidar com dados multimodais, os projetos escolherão tecnologias personalizadas que possam resolver seus problemas individuais. Isso leva a dados sendo copiados várias vezes para diferentes sistemas e um modelo fragmentado para governança. Não ter uma maneira centralizada de governar os dados pode levar à perda de dados, acesso não autorizado e aumento dos custos.

A Utilidade Inteligente de Dados

A Plataforma de Inteligência de Dados Databricks ajuda empresas de utilidades a resolver esses desafios. A Databricks reúne dados de dentro e fora de sua organização em um formato padrão em uma única plataforma. Isso é facilitado pela parceria com fornecedores de soluções como a AVEVA e provedores de dados como a Accuweather para enriquecer sem problemas os dados proprietários com fontes externas. Além disso, a Databricks foi projetada desde o início com a visão de que cada empresa deve possuir seus dados e IA. A Databricks possui a governança e a segurança necessárias para atender aos rigorosos requisitos de cibersegurança e proteção de IP. Líderes do setor confiam na Databricks para obter mais de seus dados, democratizando os dados como um ativo para a organização usar para resolver problemas complexos.

A Utilidade Inteligente de Dados combina os últimos avanços em sensores, inteligência artificial e infraestrutura de dados com sua própria profunda experiência no setor para prosperar diante dos desafios modernos. Esta utilidade fundiu dados de seus medidores inteligentes, sistemas de negociação e históricos operacionais em uma única fonte de verdade. Análises avançadas usando esses conjuntos de dados ricos e proprietários permitem o uso de previsão do tempo precisa para prever com precisão danos de tempestade e garantir que as equipes certas estejam no lugar para fazer reparos rapidamente. As equipes de manutenção usam inteligência artificial alimentada por visão computacional e dados de sensores ao vivo para priorizar o trabalho urgente em vez de perpetuar sistemas de manutenção baseados em programação quebrados. A IA generativa treinada nos próprios dados proprietários da utilidade garante que os usuários tenham as informações de que precisam na ponta dos dedos para ajudar mais rapidamente os clientes que ligam para o call center, ou encontrar informações em manuais para técnicos de campo realizarem instalações ou reparos completos. Para realizar esse valor, as empresas de serviços públicos precisam quebrar os silos de dados e ter uma única fonte de dados que possa interoperar juntos, independentemente de os dados serem estruturados ou não estruturados, com a capacidade de governá-los uma vez.

A Utilidade Inteligente de Dados pode redefinir o padrão da indústria para experiência do cliente, eficiência operacional e sustentabilidade ambiental, maximizando o valor de seus dados. Dados de sistemas isolados podem ser reunidos em uma única fonte de verdade em um formato aberto que lida com todos os diferentes tipos de dados. Ter todas as fontes em um único formato interoperável permite um único modelo de governança e descoberta, o que elimina a necessidade de duplicar dados e o potencial para perda de dados. Com essa base estabelecida, diferentes unidades de negócios podem experimentar mais efetivamente problemas que afligem seus negócios sem o atrito e obstáculos tradicionais. Isso permite que as empresas de utilidade pública tragam valor para o negócio em vez de se concentrar em superar obstáculos técnicos. Transformar-se em uma empresa de serviços públicos inteligente em dados reduz os custos operacionais, elimina silos e desafios de governança e permite que as equipes resolvam problemas de negócios de uma maneira que não era possível antes. Utilizar o Databricks como a base para dados e IA transforma a visão de uma Utilidade Inteligente de Dados em realidade.

Visite a página Databricks Energy Industry para saber mais.

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