Por qué los datos de IoT de alta calidad y el análisis avanzado son dos caras de la misma moneda en el comercio de energía
Pregunte a la mayoría de los miembros del público qué papel juega el Web de las cosas (IoT) en sus vidas, y probablemente obtendrá una mirada en blanco. Pero dígales que permite dispositivos conectados como Amazon Echo, timbres de video Ring y datos de ubicación en un pedido de Deliveroo, e inmediatamente comprenderán su importancia.
Básicamente, IoT es el uso de tecnología para crear una crimson de activos inteligentes, vehículos, electrodomésticos y otras “cosas” que pueden enviar y recibir datos a través de Web. Pero mientras su impacto para los consumidores crece día a día, el potencial de IoT a escala industrial es simplemente colosal.
¿Por qué? Porque permite a las organizaciones industriales establecer conectividad bidireccional de datos en tiempo actual con decenas o cientos de miles de dispositivos y activos en múltiples geografías, proporcionando así un nivel de conocimiento y management con el que solo podían haber soñado en el pasado.
Convirtiendo los datos de IoT en conocimiento
Sin embargo, para obtener valor comercial actual de esta conectividad, necesita más que un flujo de datos de IoT de las cosas conectadas. También debe ser capaz de interpretar y comprender esos datos para convertirlos en conocimientos comerciales procesables. Y para eso, necesita análisis de datos sofisticados.
La combinación de IoT con análisis puede transformar la forma en que las organizaciones optimizan los activos y brindan servicios a los clientes. Lo hace equipándolos con información basada en datos que se pueden presentar de manera visualizada para respaldar decisiones más rápidas y mejor informadas, ayudar a reducir costos y, en última instancia, aumentar la rentabilidad.
Es una oportunidad emocionante, y la convergencia de tres tendencias tecnológicas significa que nunca ha habido un mejor momento para que las empresas de energía la aprovechen. Primero, la explosión de datos de activos de sensores conectados. En segundo lugar, las nuevas tecnologías de large knowledge que manejan grandes cantidades de datos. Y tercero, los avances en análisis, que permiten que los activos y las cadenas de suministro “piensen” en tiempo actual. Además, los costos están cayendo rápidamente en las tres áreas.
Piense en la calidad de los datos, luego en la visualización
Entonces, no sorprende que veamos que cada vez más empresas de clientes de energía invierten en la combinación de IoT y análisis. Pero a medida que aumenta la urgencia de implementar capacidades analíticas, también estamos detectando un cambio en la forma en que las empresas abordan estos proyectos.
¿Cuál es el cambio? Bueno, para ofrecer todo su potencial, el análisis debe estar conectado a todas las demás fuentes de datos de la organización, especialmente a IoT. Y para que los conocimientos de los análisis respalden buenas decisiones, los datos subyacentes que se alimentan deben ser de la mejor calidad posible.
Aquí es donde algunas organizaciones han tenido que hacer un replanteamiento. En los últimos años, hemos visto a muchas empresas centrarse en sus datos principalmente desde el punto de vista de la visualización, concentrándose en cómo se ve su plataforma de datos y qué tan accesible es. Sin embargo, esto no es suficiente. También es basic centrarse en el origen de los datos y en qué tan oportunos y precisos son.
Obtener la interfaz de visualización correcta es en realidad más fácil que ordenar los datos. Pero es imperativo hacer ambas cosas. Esta necesidad se aplica particularmente a las empresas de energía con un modelo integrado de suministro y comercialización, dada la variedad fantásticamente rica de fuentes de datos a las que pueden recurrir para generar valor, desde activos conectados hasta dispositivos inteligentes que usan los ingenieros y datos comerciales y de mercado en vivo.
Casos de uso en aumento
A medida que las inversiones de las empresas de energía integrada en IoT y análisis continúan aumentando, surgen cada vez más casos de uso que capitalizan los conocimientos resultantes. Estos ya incluyen trazabilidad en tiempo actual y optimización de activos físicos o inventario, cumplimiento mejorado y vigilancia comercial, y mejores análisis previos a la negociación para identificar oportunidades de arbitraje. La lista crece día a día.
Otros actores del mercado, como los fondos de cobertura, también se están moviendo para darse cuenta del potencial de combinar datos de IoT precisos y oportunos con análisis. Cada vez ven más los mercados energéticos como un lugar donde se pueden modelar los fundamentos a partir de diversas fuentes de datos, como el clima y las noticias, las unidades de generación, la capacidad de almacenamiento e incluso la fuente de información privilegiada de REMIT.
Pero sean cuales sean los casos de uso de IoT/analytics, y cualquiera que sea el tipo de negocio que los esté aplicando, el mensaje es claro. Para obtener los resultados óptimos del análisis y la visualización de datos, los datos subyacentes deben valorarse y administrarse como un activo. Por lo tanto, al crear su estrategia de análisis/IoT, recuerde que el punto de partida, y el facilitador very important del éxito, es la mentalidad.
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