1. Big Data voor de
energie en
utilities sector
Visie
Sogeti Business Intelligence & Analytics
Marc Govers – Management Consultant
2. 1
Inhoud
01
De Business is aan het veranderen
02
02
Data (informatie) wordt belangrijker 03
03
Uitdagingen met data
04
04
Hoe het potentieel van Big Data te
transformeren naar waardevolle informatie?
04
05
Alles gedaan en wat is dan het resultaat?
05
4. 3
01. De Business is aan het veranderen
Er zijn momenteel veel ontwikkelingen gaande in de
utilities en energiemarkt. De opkomst van nieuwe
technologieën zoals smart grids en slimme
thermostaten maken het mogelijk om door het
actief managen van nieuw beschikbare
datastromen, business doelen te realiseren, die tot
voor kort toe onmogelijk bleken te zijn.
Gartner heeft in zijn rapport “Top 10 business
trends impacting the utility industry in 2013” (=Top
10 business trends die de utilities markt affecteren
in 2013) (ref G00248224) het volgende aangegeven.
De aanbevelingen voor de meeste van de hierboven
benoemde trends hebben sterke richtlijnen i.v.m.
het verstaan en het gebruik van de betrokken
gegevens, het kunnen verstaan
van instructies en bekwaam zijn om de business te
kunnen aanpassen aan de strategie. Veel van deze
doelstellingen en intenties zijn al sinds lange tijd
actueel zijn maar die tot nu toe moeilijk te
realiseren waren. Enkele van deze doelen zijn:
• Het voorspellen van de vraag naar energie en
het verstaan van de verschillende factors die
daarop invloed hebben;
• Het op optimale wijze beheren van de assets
om zodoende effectief beheer mogelijk te
maken en daarnaast te voldoen aan de
regelgeving;
• Het voorkomen van switchen door klanten en
meer grip te krijgen op het aanwezige
klantenbestand.
Ageing
workforce
Technology
consumerization
Environment Financialcrisis Reliability
Renewables
integration
Security Smart Grid Supply Security
En. Provisioning
transformation
5. 4
02. Data (informatie) wordt belangrijker
Met de opkomst van nieuwe datastromen krijgt de
utilities sector een middel in handen om deze
doelen werkelijkheid te laten worden. Men spreekt
hierbij vaak van de term ‘Big Data’ om het volgende
aan te geven:
Het betreft hier beschikbaar gekomen
hoeveelheden data, die qua volume niet te
vergelijken zijn met de omvang die tot nu toe
algemeen werd gezien als normaal;
Het betreft hier de relevantie van data en de
enorme potentie voor businessdoelen. Deze is
ook als ’Big’ beschouwen.
Met de opkomst van de nieuwe technologieën in
de utilities sector wordt het een feit dat enorme
hoeveelheden data beschikbaar komen. Het
betreft hier data m.b.t. de meterstanden, m.b.t. het
individueel en geaggregeerde energieverbruik en
m.b.t. de voorkeuren van klanten. Voor het
netbeheer is het besef groeiende dat data die
gerelateerd is aan de aanwezige assets een steeds
belangrijker rol gaan spelen. Asset data is
noodzakelijk om actief beheer en asset
management mogelijk te maken en tevens om te
voldoen aan externe rapportage eisen.
The average utility with more than one million customers will invest
~€125m in the smart grid & smart metering over the next 5 years.
How will thisdata be used for grid performanc e & c ustomer servic e?
6. 5
03. Uitdagingen met data
Gegevens (Data) worden dus belangrijker, maar veel
organisaties worstelen momenteel met de vraag
hoe er daadwerkelijk meer business waarde met
data gecreëerd kan worden. Immers, het vraagstuk
is complexer dan het op het eerste gezicht lijkt:
De hoeveelheden beschikbare data stijgen
exponentieel en kennen een omvang die nooit
eerder werd bereikt;
De beschikbaarheid van data is vaak
onoverzichtelijk als gevolg van de zgn.
spaghettilandschappen (verwevenheid van
applicaties met databases middels een enorm
aantal interfaces);
De aanwezige data heeft onvoldoende kwaliteit
(niet juist, niet actueel, niet daar waar nodig,
onvolledig etc.);
De data-infrastructuur moet nog worden
opgezet om allerlei bestaande en nieuw
beschikbare soorten data op te slaan, te
combineren en te exploreren;
Het ontdekken van trends in energiedata
verloopt vaak moeilijk, omdat de data
moeizaam gemanaged en geanalyseerd kan
worden door het ontbreken van de
noodzakelijke data-infrastructuur en
bemensing;
Het combineren van ongestructureerde data
(social data) en gestructureerde data vergt een
nieuwe manier van kijken ten aanzien van de
noodzakelijke infrastructuur en architectuur;
De aanwezige professionals ontbeert het aan
‘data kennis’. Nieuwe rollen die noodzakelijk
zijn, zoals die van data steward, data manager,
data scientist zijn vaak niet ingevuld of het is
moeilijk om deze professionals te werven of op
te leiden.
Kortom er zijn enkele uitdagingen, die eerst
opgelost dienen te worden alvorens data de nieuwe
olie kan worden.
04. Hoe het potentieel van Big Data te
transformeren naar waardevolle informatie?
Data kan alleen de nieuwe olie worden voor de
utilities en energiemarkt indien er gewerkt gaat
worden aan de volgende 3 gebieden:
• Data-architectuur en infrastructuur
• Data governance
• Data professionals & kennis
Recent onderzoek uitgevoerd door het Fraunhofer
Instituut voor Intelligente Analyse en Informatie
systemen in Duitsland heeft aangeduid dat
organisaties momenteel niet optimaal
geconfigureerd zijn voor big data analyses door het
feit dat hun budgetten te klein zijn. Ook omdat de
verantwoordelijkheden en governance niet duidelijk
zijn gespecificeerd.
7. 6
M.b.t. data architectuur en infrastructuur is het
noodzakelijk om een landschap in te richten waarin
data centraal staat: het beheren van de nieuwe
bronnen van data moet mogelijk worden en op een
wijze dat er een analyse middels smart analytics
mee kan worden gedaan. Dit vergt onder meer het
opvoeren van het Hadoop systeem voor de borging
van ongestructureerde data, het terugbrengen van
de complexiteit van aanwezige landschappen door
het datamagazijn en de masterdata management
gedachtegoed centraal te stellen om van daaruit de
systemen in de periferie van het data magazijn te
voorzien van data. Het vergt een strategisch
datamigratie plan om de datastromen actief te
managen.
M.b.t. data governance geldt dat indien data net
als kapitaal, arbeid, grondstoffen gezien wordt als
een productiefactor, deze ook als zodanig
gemanaged moet worden. Data moet op de agenda
van de hogere managementlagen komen en er
dient gewerkt te worden aan een datagovernance
structuur die nieuwe rollen zoals data
eigenaarschap in het kader van accountability kent.
Deze nieuwe datagovernance structuur is
overstijgend aan het klassieke datamanagement en
is op zich niet zozeer speciaal, omdat het nieuwe
mensen en organisatiediagrammen kent, maar veel
meer doordat het ingaat op nieuwe rollen en
verantwoordelijkheden ten aanzien van het
managen van de data.
In maart 2012 heeft Starbucks een CDO benoemd
die samengewerkt heeft met een Chief Information
Officer die op hetzelfde moment was benoemd en
die toezicht houdt op een personeelsbestand van
760 leden. Starbucks combineert al haar digitale
projecten, met inbegrip van web, mobile, social,
digitale marketing, loyaliteitsprogramma’s, wifi en
e-commerce, en de CIO en CDO evalueren samen
het bedrijfsgeheel aan digitale offertes elke week
(ref: MIT Sloan Management Review 2013).
De transformatie die in gang is gezet op globaal
niveau op het gebied van utilities, klantgerichtheid,
aandacht op betrouwbaarheid en veiligheid maken
dergelijke ontwikkelingen zeer relevant.
M.b.t. professionals en kennis is het noodzakelijk
om nieuwe rollen mogelijk te maken door een focus
te leggen op de rol van data scientist en data
steward. De data scientist is degene die leiding
geeft aan de smart analytics functie en die de
trends signaleert waarop nieuwe dienstverlening en
producten geënt kunnen worden. De data-steward
is de professional die zich richt op het handhaven
en het verbeteren van de datakwaliteit (hands on).
Naast deze rollen kan een functie worden voorzien
in de rol van data architect die het geheel overziet
en de belangrijkste ontwikkelingen aanstuurt.
05. Alles gedaan en wat is dan het resultaat?
Indien bovenstaande veranderingsgebieden
geoptimaliseerd zijn, dan kunnen de volgende
doelen gerealiseerd worden:
Organisaties krijgen meer zicht op het
daadwerkelijk energieverbruik van haar klanten
en kunnen de klanten actief gaan adviseren en
eventueel nieuwe producten gaan aanbieden.
Netwerkbedrijven krijgen meer zicht op hun
assets en kunnen deze beter gaan beheren
De smart analytics functie maakt het mogelijk
om te zien waar nieuwe energietrends ontstaan:
zowel regionaal, voor groepen klanten of zelfs
voor individuele klanten wordt het verwachte
energieverbruik zichtbaar. Daardoor kan de
energievraag beter in kaart worden gebracht en
kan tegen lagere kosten worden ingekocht of
geproduceerd.
8. 7
tegen lagere kosten.
Door beter inzicht in het energiegedrag van
klanten kunnen nieuwe producten en diensten
worden ontwikkeld die het mogelijk maken om
klanten aan zich te binden. Een klant zal blijer
zijn met een advies dat jaarlijks een aanzienlijk
deel in de energie nota reduceert dan een
gratis iPad. Klanten worden in het
informatietijdperk graag geadviseerd over het
behalen van energievoordelen op de langere
termijn.
Netwerkbedrijven zijn middels data analyse en
het combineren van slimme
masterdatamanagement toepassingen beter in
staat om de wettelijk verplichte externe
verslaglegging te optimaliseren. Er kan beter
worden voldaan aan wettelijke normen en
regels.
Het combineren van social data en aanwezige
meetdata en overige data leidt tot nog meer
inzicht in het individuele, het lokale en
regionale energiegedrag van klanten. Dat
maakt het mogelijk om klanten nog beter te
bedienen en zelfs om nieuwe doelen in de
missie van de organisatie op te nemen.
Tot slot
Big Data is momenteel een hype maar wel een die
de verwachtingen in gaat lossen. Dan zal echter het
in dit artikel opgestelde huiswerk gedaan moeten
worden. Alleen dan wordt data de nieuwe olie en
worden de doelen bereikt. Tevens is de voorspelling
dat de komende jaren als data beter gemanaged
gaat worden, er steeds meer nieuwe businessdoelen
beschikbaar gaan komen. Immers, de oude wijsheid
blijft geldig dat je met data meer kan doen, zelfs
meer dan je vooraf had beseft of gepland had, dat
blijft ook geldig voor Big Data.
