¿Por qué son importantes los datos para el sector energético?

El Big Data ya está ayudando a las empresas energéticas a prepararse para los desafíos de la transición energética.

El sector energético enfrenta desafíos constantes en su búsqueda de mayor eficiencia, reducción del impacto ambiental y adaptación a una creciente demanda, que se ve agravada por la limitación de recursos disponibles. En este contexto, las tecnologías de la información, entre las cuales  destaca el análisis de datos, desempeñan un papel relevante.

Cómo se usa la información en el sector energético

El término «big data» se refiere al análisis de vastos conjuntos de información procedentes de diversas fuentes, incluyendo datos internos de las empresas y fuentes externas. Esta tecnología posibilita el análisis y la toma de decisiones en tiempo real, con un enfoque centrado en la generación de valor. Las características del big data se resumen comúnmente en las «4 V’s»: volumen, variedad, velocidad y valor.

La capacidad del big data para analizar grandes cantidades de información es su principal ventaja, permitiendo la extracción de datos valiosos que revelan asociaciones y claves que de otro modo podrían pasar desapercibidas.

El uso del big data facilita la toma de decisiones informadas y permite una respuesta ágil a los cambios del entorno, lo que resulta especialmente beneficioso en el sector energético. Además, contribuye a aumentar la seguridad al detectar y prevenir incidentes, y promueve la competitividad y la preparación para los desafíos de la transición energética.

En resumen, el big data promueve la evolución de las empresas, pasando de un enfoque reactivo a uno predictivo.

Técnicas de análisis en el sector energético

Dentro del ámbito del big data, se emplean cuatro técnicas de análisis en el sector energético:

  1. Descriptivo: para comprender patrones y tendencias en datos históricos.
  2. Diagnóstico: para identificar causas subyacentes a partir de patrones.
  3. Predictivo: para hacer inferencias y prever eventos futuros.
  4. Prescriptivo: para sugerir acciones que mejoren los resultados futuros.

Estas técnicas son fundamentales para:

  • Adoptar rápidamente avances tecnológicos en la producción, almacenamiento y distribución de energía.
  • Digitalizar procesos para comprender mejor los hábitos de consumo y las necesidades de los usuarios.
  • Mejorar el conocimiento del sistema energético y anticiparse a las nuevas normativas.
  • Centrar la atención en el cliente y ofrecer soluciones a demandas emergentes, como las energías renovables y la movilidad alternativa.

Ejemplos de uso

El big data ha demostrado su utilidad en el sector energético al abordar dos desafíos fundamentales:

  1. Predicciones Precisas: Facilita la gestión de la oferta y la demanda de energía en tiempo real.
  2. Detección de Anomalías: Ayuda a prever fallos en equipos y reduce los costos de mantenimiento de infraestructuras.

Ejemplos como la colaboración entre Enagás, Keepler y Amazon Web Services demuestran cómo el big data ha mejorado la eficiencia operativa, permitiendo un mantenimiento más predictivo y un ahorro de recursos.

La combinación del big data con tecnologías como el blockchain, el Internet de las Cosas y la Inteligencia Artificial también ofrece resultados prometedores, ya que estas técnicas potencian aún más la capacidad de análisis y la toma de decisiones basadas en datos confiables.

A medida que el uso del big data continúa expandiéndose en el sector energético, podemos anticipar la creación de nuevos productos y servicios que impulsarán la eficiencia y la sostenibilidad en esta industria en constante evolución y de los que se hablará en el Data4Energy, el próximo 28 de septiembre.

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