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13 façons dont le Big Data peut améliorer l'efficacité et réduire les coûts dans le secteur de l'énergie
Bien que ces perturbateurs représentent des défis importants, les entreprises trouvent des moyens de surmonter ces défis en investissant dans l'analyse du Big Data.
Il convient de noter que le Big Data n'est pas une solution simple ou facile à aucun des problèmes auxquels sont confrontées les entreprises énergétiques. Pour bien faire des analyses, vous avez besoin de la bonne combinaison de talents, de matériel et de logiciels. Vous avez besoin de problèmes clairement définis, d'objectifs ciblés et d'un soutien exécutif pour piloter le projet.
Mettre tous ces éléments en place est très difficile. Selon certaines estimations, entre 60% et 85% de tous les projets Big Data échouent.
Mais l'avantage potentiel est si important que la plupart des sociétés énergétiques investissent massivement dans la technologie du Big Data.
Quels sont ces avantages potentiels ? Voici 13 façons dont l'analyse des mégadonnées aide les entreprises énergétiques à gérer le niveau actuel de perturbation.
1. Meilleure prévision météo
Aujourd'hui, les sociétés énergétiques ont accès à bien plus de données météorologiques qu'il n'y en a jamais eu auparavant. Beaucoup ont leurs propres capteurs météorologiques installés sur des équipements clés, et ils sont également abonnés à des sources de données météorologiques payantes et gratuites.
Beaucoup ont également investi dans des serveurs avancés ou construit des superordinateurs qui peuvent leur permettre d'appliquer des techniques d'intelligence artificielle (IA) ou d'apprentissage automatique (ML) à ces données. Cela leur permet de créer des prévisions météorologiques très précises et localisées. Armés de ces informations, ils peuvent faire des ajustements qui leur permettent de mieux se préparer et de réagir aux événements météorologiques extrêmes. Bien qu'une meilleure prévision météorologique ne puisse pas arrêter ou ralentir le changement climatique, elle peut aider les entreprises à faire face aux catastrophes naturelles causées par le changement climatique.
2. Recherche plus rapide
L'analyse des mégadonnées peut également accélérer le processus de recherche. Que les entreprises recherchent des réserves de pétrole cachées, inventent de nouveaux types de panneaux photovoltaïques, testent des batteries pour le stockage de l'énergie, choisissent des emplacements pour les éoliennes ou effectuent d'autres travaux scientifiques, l'analyse des mégadonnées peut accélérer le processus.
Les serveurs d'aujourd'hui sont capables d'effectuer des volumes de calculs qui auraient été presque impossibles il y a quelques années à peine. Cela signifie que les entreprises peuvent analyser plus de données beaucoup plus rapidement que jamais auparavant. Cela peut les aider à faire des percées susceptibles de ralentir ou d'atténuer le réchauffement climatique.
3. Maintenance préventive
Chaque entreprise d'énergie s'appuie sur des équipements quelconques pour les aider à produire, transmettre et/ou fournir de l'énergie aux consommateurs. Aujourd'hui, un nombre croissant d'entre eux installent des capteurs IoT capables de détecter des changements infimes dans le fonctionnement de l'équipement. En effectuant des analyses avancées sur ces données, ils peuvent prédire à l'avance quand une pièce d'équipement ou une pièce particulière devra être réparée.
Ces informations permettent aux entreprises de planifier la maintenance à un moment où elles perturbent le moins leurs opérations. Par exemple, si un service public sait qu'un transformateur est susceptible de tomber en panne dans les deux prochaines semaines, il peut le mettre hors ligne pour réparation pendant la nuit lorsque la demande est faible, ce qui permet au reste du réseau de compenser plus facilement.
Les entreprises qui transportent du pétrole et du gaz par des pipelines peuvent utiliser un processus très similaire pour détecter et prévenir de futures fuites. Le déversement d'un grand volume de pétrole et de gaz peut être désastreux pour l'environnement et la réputation d'une entreprise.
En installant des capteurs à des endroits clés du pipeline, les entreprises peuvent détecter de petits changements de pression, de température, de débit, de densité ou d'autres facteurs susceptibles d'indiquer des problèmes. Dans certains cas, ils peuvent également utiliser des techniques de vision par ordinateur ou des ultrasons pour détecter des fissures ou des bosses dans le tuyau qui pourraient éventuellement entraîner une fuite.
Et si le pire se produit et qu'une fuite se produit, ces capteurs fournissent immédiatement les informations aux entreprises, tout en leur permettant d'utiliser des analyses pour déterminer la meilleure réponse.
5. Analyse de sécurité
La plupart des entreprises énergétiques sont confrontées à des cyberattaques quasi constantes, parfois de la part d'acteurs étatiques dans le cadre d'une cyberguerre en cours et parfois de cybercriminels ordinaires espérant faire de l'argent ou semer le chaos.
Les professionnels de la sécurité ont souvent l'impression de prendre du retard. Aussi rapidement qu'ils peuvent trouver des défenses, les acteurs malveillants proposent de tout nouveaux types d'attaques que les entreprises doivent trouver comment détecter et prévenir.
L'une des stratégies les plus efficaces pour faire face à ces menaces en constante évolution a été de s'appuyer sur l'analyse du Big Data. Bon nombre des meilleurs outils de cybersécurité actuels utilisent des modèles d'apprentissage automatique pour définir un niveau d'activité "normal" de base sur les réseaux d'entreprise, puis repérer immédiatement tout ce qui sort de l'ordinaire. Ces outils ne sont pas infaillibles, mais ils peuvent rendre les entreprises énergétiques plus sûres.
6. Levés sismiques
Depuis plusieurs décennies, les sociétés pétrolières et gazières s'appuient sur des levés sismiques pour les aider à localiser les gisements sous terre. Après avoir déclenché de petites explosions, ils utilisent un réseau sismique pour mesurer les ondes lorsqu'elles traversent la croûte terrestre, ce qui leur permet de créer une visualisation de ce qui se trouve sous la surface.
Aujourd'hui, les géologues doivent chercher beaucoup plus loin pour trouver le pétrole et le gaz qu'ils recherchent. Cela nécessite des baies plus grandes qui génèrent beaucoup plus de données, généralement des téraoctets ou des pétaoctets. Pour gérer autant de données, les entreprises ont besoin de matériel avec un stockage évolutif, des processeurs rapides et des unités de traitement graphique (GPU) avancées qui leur permettront d'effectuer des analyses sur leurs données d'enquête pour trouver les ressources qu'elles recherchent.
7. Simulations géophysiques
Les scientifiques combinent des données de relevés sismiques avec d'autres données pour les aider à créer des modèles géophysiques. Ces modèles sont extrêmement précieux car ils permettent aux sociétés pétrolières et gazières de prédire avec une grande précision où elles trouveront des réserves souterraines, ainsi que le volume et la qualité probables de ces réserves.
Les modèles d'aujourd'hui sont beaucoup plus complexes que ceux créés par le passé, s'appuyant sur des volumes de données beaucoup plus importants et intégrant fréquemment des techniques avancées de ML. Encore une fois, cela nécessite des serveurs puissants similaires à ceux requis pour le traitement des levés sismiques.
8. Gestion des talents
Aujourd'hui, attirer et retenir des travailleurs de qualité est une proposition décisive pour de nombreuses entreprises énergétiques. Parce que la concurrence est si féroce, de nombreuses entreprises investissent dans des logiciels de gestion des talents pour les aider à atteindre ces objectifs. Les meilleurs de ces systèmes s'appuient sur l'analyse de mégadonnées pour identifier les meilleurs candidats. Certaines entreprises se tournent également vers des systèmes prédictifs qui tentent d'identifier les membres du personnel susceptibles de quitter l'entreprise afin que les managers puissent agir pour tenter de les faire rester. Mais pour faire ces prédictions avec précision, les systèmes ont besoin d'un grand volume de données.
9. Gestion de la chaîne d'approvisionnement
Bien qu'aucune quantité de données ne puisse faire apparaître comme par magie des puces informatiques ou d'autres équipements lorsqu'aucun n'est disponible, le big data peut permettre une meilleure visibilité sur la chaîne d'approvisionnement, et l'analyse des big data peut améliorer les prévisions sur les approvisionnements susceptibles d'être nécessaires.Les sociétés énergétiques ont outils de gestion de la chaîne d'approvisionnement utilisés depuis longtemps pour garder un œil sur le flux d'équipements et de marchandises. En combinant ces ressources avec le Big Data d'autres parties de l'organisation, les entreprises peuvent améliorer la qualité des informations qu'elles obtiennent, accélérer les opérations et réduire les risques.
10. Modèles de consommation prédictifs
À l'aide d'analyses prédictives avancées et d'algorithmes de ML, les spécialistes des données peuvent créer des modèles plus précis de consommation d'énergie des consommateurs dans divers scénarios. L'utilisation de ces outils pour analyser les données énergétiques historiques ne peut pas vous dire quand un conflit international ou des conditions météorologiques extrêmes vont se produire, mais cela peut vous dire ce qui est susceptible de se produire lorsque des événements comme ceux-ci se produisent. Cela peut aider les entreprises à planifier à l'avance afin de mieux répondre à la demande et de fournir au monde l'énergie dont il a besoin pour fonctionner. Cela peut également les aider à réduire le risque de perdre des revenus potentiels parce qu'ils ne sont pas en mesure de répondre à la demande.
11. Modélisation prédictive des prix
Les spécialistes des données peuvent également appliquer des techniques de modélisation similaires à la tarification, ce qui leur permet de prévoir avec une certaine certitude ce qui est susceptible d'arriver aux prix de l'énergie dans différentes situations. Ces informations peuvent aider les sociétés pétrolières et gazières à décider quand, où et si elles doivent forer. Cela peut aider les raffineries à décider d'augmenter leur capacité ou de fermer des usines. Cela peut aider les services publics à fixer avec plus de précision les prix de l'énergie qu'ils livrent aux entreprises et aux consommateurs. Et cela peut aider les entreprises énergétiques de toutes sortes à devenir plus compétitives.
12. Vitesse
Le processus de fourniture d'énergie aux utilisateurs finaux est long et complexe. L'analyse de données volumineuses n'accélère considérablement aucun élément de ce processus. Cependant, cela peut rendre presque chaque étape un peu plus efficace. Prises dans leur ensemble, ces améliorations peuvent avoir un effet cumulatif permettant aux entreprises d'exécuter leurs plans beaucoup plus rapidement. Cette vitesse peut être extrêmement importante alors que les entreprises cherchent à suivre la concurrence et à répondre aux perturbations actuelles du marché.
13. Agilité
La vitesse est étroitement liée à l'agilité. De par leur nature, la plupart des entreprises énergétiques ne sont pas naturellement agiles. Vous ne pouvez pas forer un puits de pétrole ou construire une nouvelle centrale électrique en un jour. Et une fois que des projets comme celui-ci sont en cours, changer d'avis comporte d'énormes risques. Mais la vitesse offerte par l'analyse du Big Data peut aider les organisations à prendre de bonnes décisions plus rapidement. Dans une industrie qui n'est pas connue pour réagir rapidement et s'adapter au changement, toute amélioration dans ce domaine peut avoir un impact significatif sur le résultat net.
Regarder vers l'avenir
La plupart des analystes estiment que cette période de perturbations intenses dans le secteur de l'énergie devrait se poursuivre au moins jusqu'à la fin de cette décennie. Et les effets du changement climatique ne feront probablement que s'intensifier pendant de nombreuses décennies.
Heureusement, les entreprises disposent de quantités croissantes de données volumineuses provenant d'une grande variété de sources pour les aider à faire face à cette perturbation. Les entreprises qui traversent cette période avec le plus de succès pourraient très bien être celles qui réussissent le mieux à convertir leurs mégadonnées en informations exploitables qui peuvent guider leur prise de décision.
Comment construire un centre de données respectueux de l'environnement
Les entreprises du secteur de l'énergie sont confrontées à un dilemme : pour faire face aux défis créés par le réchauffement climatique, elles ont besoin d'une infrastructure informatique très puissante capable d'effectuer les analyses de données volumineuses susceptibles de leur fournir les informations dont elles ont besoin. Mais ces ordinateurs puissants eux-mêmes peuvent contribuer au réchauffement climatique, ce qui rend difficile pour les entreprises d'atteindre leurs objectifs de développement durable.
Heureusement, il est possible de créer un centre de données très puissant et respectueux de l'environnement.
Par exemple, les services informatiques de recherche de l'Université de Cambridge ont construit l'un des superordinateurs les plus écologiques au monde, le Wilkes 3, avec des serveurs Dell PowerEdge XE8545. En fait, le Wilkes 3 est actuellement quatrième sur la liste Green500 des supercalculateurs les plus économes en énergie au monde.
Le système Wilkes 3 comprend 80 nœuds avec 26 880 cœurs dans ses processeurs AMD EPYC 7763. Les puces EPYC sont les processeurs de serveur x86 les plus performants au monde, ce qui est idéal pour les charges de travail telles que l'analyse de données volumineuses. Ces processeurs sont complétés par 320 GPU NVIDIA A100, qui aident le système à atteindre 4,5 à 5 pétaFLOPS de puissance de calcul tout en réduisant la consommation d'énergie globale.
Une autre organisation qui a utilisé des serveurs Dell PowerEdge équipés de GPU NVIDIA pour créer un supercalculateur respectueux de l'environnement est la société italienne Eni. Dans ce cas, l'entreprise a choisi d'utiliser l'énergie solaire pour son centre de données, rendant l'installation encore plus durable.
Dell Technologies s'engage à faire progresser le développement durable grâce à ses processus et produits, y compris son matériel de serveur avancé pour l'analyse du Big Data.
Au cours des deux prochaines semaines, nous explorerons ces sujets :
Téléchargez le guide complet insideBIGDATA sur la technologie énergétique, avec l'aimable autorisation de Dell Technologies et AMD.
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