La transition vers des sources d’énergie diversifiées a stimulé la demande de l’industrie pour une approche unifiée des données, de l’analytique et de l’IA. La Data Intelligence Platform for Energy répond à ce besoin en proposant aux entreprises d’exploiter toute la valeur de leurs données sur les actifs, les opérations, l’environnement et les clients, permettant ainsi d’optimiser l’infrastructure énergétique et d’atténuer la volatilité.
L’approche de Databricks, centrée sur l’architecture Lakehouse, se distingue dans le panorama du marché de l’IA/ML. Il adopte une approche par métier et sectorielle, combinée à une pile technologique spécifiquement dédiée, basée sur Lakehouse. Cette position est le résultat d’une vision qui vise à fusionner les avantages des lacs de données (data lakes) et des entrepôts de données (data warehouses) pour offrir une plateforme unifiée, performante et flexible.
Une architecture ouverte
L’engagement de Databricks pour une architecture ouverte et l’interopérabilité est un autre point stratégique fort. La création d’un écosystème riche autour de sa plateforme, en s’associant avec d’autres acteurs technologiques et en soutenant les standards ouverts, renforce la position de Databricks sur le marché. L’un des points forts de cette plateforme est sa capacité à préserver la confidentialité des données et la propriété intellectuelle des entreprises, un aspect crucial à l’ère du big data et de l’IA.Cette plateforme offre aux entreprises du secteur de l’énergie une vision holistique de leurs opérations en temps réel. Les entreprises peuvent recueillir, analyser et visualiser de grandes quantités de données de capteurs provenant de chaque actif physique
— éoliennes, réseaux, pipelines et machines — afin de surveiller et d’optimiser les performances en temps réel, de réduire les temps d’arrêt et d’améliorer l’efficacité opérationnelle globale.
Une approche proactive et prédictive de l’optimisation du réseau
Elle permet des prévisions précises en matière d’énergie renouvelable pour les clients, qui peuvent minimiser l’incertitude des prévisions et la nature imprévisible des sources d’énergie éolienne, solaire et hydroélectrique grâce à des capacités prédictives sophistiquées alimentées par l’apprentissage machine. En intégrant les prévisions météorologiques, les données de performance, les tendances tarifaires et les projections de la demande sur une plateforme unifiée, les acteurs du secteur de l’énergie peuvent gérer plus précisément la demande et améliorer l’allocation des ressources pour maximiser la rentabilité dans un marché volatil.Une approche proactive et prédictive de l’optimisation du réseau avec le déploiement de l’infrastructure de comptage avancée (AMI), les services publics peuvent tirer parti de l’analyse avancée et de la modélisation prédictive pour obtenir une visibilité en temps réel des conditions du réseau. La Data Intelligence Platform for Energy permet aux entreprises de mieux prévoir la charge, les pannes et d’équilibrer l’offre et la demande, réduisant ainsi les pertes de transmission et améliorant la fiabilité et la résilience globales du réseau. La plateforme a déjà été adoptée par plusieurs organisations du secteur, telles que Australian Energy Market Operator (AEMO), Chevron Phillips Chemical, Cosmo Energy, Octopus Energy, Shell, TotalEnergies, Wood Mackenzie, et bien d’autres.
