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Le 3 sfide della trasformazione data-driven del settore energia e utility

Secondo un report di IDC e Denodo, la transizione energetica e l’automazione dei processi industriali richiedono la trasformazione data-driven per una nuova economia dei dati. Ecco come

Pubblicato il 03 Apr 2023

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Secondo IDC e Denodo, la trasformazione data-driven del settore energetico e utility deve affrontare tre sfide per creare una nuova economia dei dati nell’era delle 3V. Ecco quali sono le tre opportunità da cogliere.

La trasformazione data-driven del settore energia e utility

Dal nuovo report di Denodo emerge che le architetture logiche offrono risposte efficaci all’aumento della complessità dovuto al boom dei dati in volume, varietà e velocità (3V). Un’espansione dei dati da gestire, proteggere, integrare e analizzare.

Le architetture logiche offrono risposte non solo sotto il profilo dell’aumento dei dati, ma anche per valorizzarli e gestirli in maniera sostenibile, in una fase di discontinuità dei modelli operativi delle organizzazioni.

La transizione energetica e l’automazione dei processi industriali richiedono la trasformazione data-driven per una nuova economia dei dati. Questi fenomeni accelerano il cambiamento dei modelli operativi delle aziende, in un contesto dove gioca un ruolo di primo piano la centralità dei dati.

In particolare, il settore dell’energia e delle utility si trova al centro di una trasformazione profonda.

IDC e Denodo: le tre sfide da affrontare

Secondo IDC European IT and OT Convergence Survey 2022, nell’arco del prossimo anno, le imprese del settore prevedono un incremento che sfiora il 19% dei volumi giornalieri di dati operativi generati.

Per sostenere le aziende nel percorso di trasformazione data-driven, IDC e Denodo hanno messo al microscopio le 3 principali sfide da affrontare: l’espansione dei dati e l’evoluzione delle infrastrutture IT; arrivare a una intelligenza del dato (data intelligence) per trarne il massimo valore; realizzare architetture dati sostenibili.

L’obiettivo consiste infatti nel massimizzare i benefici della nuova economia dei dati.

Prima sfida della trasformazione data-driven

Consiste nell’affrontare l’esplosione dei dati e l’evoluzione delle infrastrutture IT. I servizi cloud e la migrazione di dati e applicazioni su nuove piattaforme hanno infatti contribuito all’aumento nel volume di dati prodotti e a rendere più complesse le architetture informative aziendali.

Il cloud ha promosso lo sviluppo di nuovi modelli operativi generando più agilità. Ma ha anche prodotto una moltiplicazione dei repository, oltre a una rischiosa tendenza a duplicare dati e a ridurne univocità e affidabilità.

Secondo IDC, il cloud rappresenta l’unica infrastruttura in crescita per gestire e analizzare dati operativi. Infatti lo sfrutta il 36% delle aziende Energy & Utility (in crescita rispetto al 19% del 2020).

Data lake e cloud database permettono la gestione e l’analisi dei dati di misura. Invece il software-as-a-service (SaaS) agevola il reporting sui rischi di mercato. Le piattaforme IoT e gli analytics sui dati operativi permettono invece la gestione proattiva degli impianti.

In questo contesto, alla luce dell’integrazione fra mondo IT e tecnologie operative, la gestione dei dati in sicurezza e la semplificazione della logistica che li circonda sono priorità per aziende che vantano relazioni commerciali con milioni di cittadini e organizzazioni, che archiviano dati di enorme valore finanziario e che gestiscono infrastrutture critiche nazionali.

Seconda sfida

Consiste nel creare intelligenza attorno ai dati per trarne il massimo valore. Occorre prima delineare una governance efficiente dei dati.

La complessità dei mercati e dei perimetri informativi richiedono una necessaria “intelligenza” del dato e un uso in grado di massimizzarne il valore.

Secondo IDC, per esempio, nel 2022 i dati operativi veramente impiegati da un’azienda industriale medio-piccola (con 250 milioni di dollari di fatturato) non hanno raggiunto il 25% del totale.

Ridurre questo divario necessita di investimenti in risorse, competenze ad hoc e automazione, nell’ambito di un più ampio percorso di democratizzazione dei dati.

Attualmente il settore dell’energia affronta proprio l’assenza di competenze, spesso attirate dal Big tech, come una delle principali sfide. Sul versante dell’automazione, inoltre, le aziende da un lato devono diventare capaci di data intelligence per la gestione efficiente del ciclo di vita dei dati (dal mastering alla catalogazione, fino al tracciamento), dall’altro devono investire in soluzioni che rafforzino la capacità di connessione, contestualizzazione e data analytics. Devono puntare sulle Data Platform, con investimenti in termini di DataOps.

I sistemi e mercati energetici tendono sempre di più verso il real time. Dunque bisogna adottare strategie che permettono di avvicinare i momenti di produzione e consumo dei dati. Attraverso la democratizzazione dell’accesso e dell’uso dei dati (che da prerogativa di utenti e funzioni tecniche diventano patrimonio dell’organizzazione).

La trasformazione data-driven dell'Energy e utility

Terza sfida

Consiste nel realizzare architetture dati sostenibili. Il contesto di business è legato alla sostenibilità della nuova economia dei dati. Decarbonizzare, elettrificare, conservare le risorse, insieme alla circolarità dei materiali, sono aspetti che impongono un nuovo approccio aziendale volto alla sostenibilità ambientale, sociale ed economica.

Il dato è al centro di questa trasformazione. Alcune delle aziende più all’avanguardia nel settore hanno dunque elaborato politiche di Digital responsibility. Diretta emanazione della corporate social responsibility, scommettono su un ecosistema digitale sostenibile per l’azienda e i suoi stakeholder.

Le sfide derivanti sono molteplici, sotto il profilo sociale, economico, tecnologico e ambientale.

La dimensione sociale guarda alla salvaguardia della privacy dei dati di clienti, cittadini, lavoratori e fornitori, alla loro inclusione digitale e al miglioramento della loro salute e sicurezza tramite i dati e le tecnologie digitali.

Quella economica riguarda anche la gestione responsabile dell’effetto dei dati e delle tecnologie digitali sulla catena di valore aziendale e l’occupazione del settore.

La dimensione tecnologica concerne la cyber sicurezza, sviluppo responsabile di tecnologie e utilizzo responsabile dei dati.

Quella ambientale punta invece sull’uso dei dati per sviluppare soluzioni per la transizione sostenibile. Sta convincendo le aziende a razionalizzare, rendere più efficiente e decarbonizzare la propria “information machine”.

IDC ha infatti rilevato che il 37% delle aziende Energy e Utility al mondo sta consolidando o chiudendo alcune infrastrutture IT per rispondere al rialzo dei prezzi dell’energia. Invece il 33% sta mettendo in standby acquisizioni e progetti digitali per non sforare i budget esistenti. Lo riporta la wave 11 della IDC Future Enterprise Resiliency & Spending Survey, dello scorso dicembre.

Conclusioni

Grazie alla sostenibilità, le aziende ripenseranno le proprie architetture dati. Dove serve, sarà prioritaria la connessione dei dati rispetto alla raccolta, stoccaggio e replica. Il processo, per esempio, può affiancare logiche di virtualizzazione ai tradizionali paradigmi extract, transform and load (ETL).

“Il modo in cui produciamo e consumiamo energia sta cambiando rapidamente e questo influisce su come le aziende del settore Energy & Utility operano e creano valore. Per mantenere qualità del servizio, affidabilità operativa e profittabilità, queste devono poter accedere a processi decisionali rapidi ed efficienti, che siano in grado sfruttare i dati più rilevanti all’interno di un perimetro informativo in continua espansione”, commenta Andrea Zinno, Sales Director & Data Evangelist di Denodo.

“Per ottimizzare la capacità infrastrutturale esistente, per le aziende è quindi necessario liberarsi dalla rete di integrazioni complesse diffuse fino a oggi: per farlo, la chiave è un approccio logico che consenta l’integrazione e l’erogazione dei dati distribuiti attraverso la loro virtualizzazione, connettendo i dati ovunque e ogni volta sia possibile farlo, nonché collezionando e replicando i dati solo dove e quando sia indispensabile”, continua Zinno.

“La tecnologia deve allora lavorare nell’ombra, senza mostrarsi”, conclude Andrea Zinno: “il suo ruolo è semplificare ciò che è complesso, consentendo al Data Consumer di concentrarsi su ciò che deve fare, senza distrazioni e impegnando le risorse strettamente necessarie, evitando gli sprechi”.

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