市場調査レポート

スマートグリッド、ビッグデータ、及び分析的ユーティリティの創造への障壁

Smart Grid, Big Data, and the Barriers to Creating the Analytical Utility

発行 Ovum, Ltd. 商品コード 274670
出版日 ページ情報 英文 21 Pages
納期: 即日から翌営業日
価格
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スマートグリッド、ビッグデータ、及び分析的ユーティリティの創造への障壁 Smart Grid, Big Data, and the Barriers to Creating the Analytical Utility
出版日: 2013年06月17日 ページ情報: 英文 21 Pages
概要

孤立化したアプリケーションやデータはまさにユーティリティ問題のはじまりです。直面する最大の課題の一つは純粋に文化的なものです:ユーティリティの従事者は組織的サイロ内に座っており、この障壁を壊すことがユーティリティの最も大変な仕事となり得ます。Ovum社は、2010年に分析に関する最初のレポート-BIと分析:スマートユーティリティをインテリジェントにする-を上梓しました。以来3年間で、いくつかのユーティリティは分析的ユーティリティに向かって移行を開始しました。当レポートはいくつかのユーティリティとそのパートナーとのインタビューに基づいています。

当レポートでは、ユーティリティ業界における分析の成熟度を明らかにするとともに、分析的ユーティリティの作成に対する障壁について評価しております、さらに企業全体の分析を実装しようとしているユーティリティへの強い提言などをお伝えしつつ、概略下記内容でお届け致します。

概要

  • きっかけ
  • Ovum社の見解
  • キーメッセージ

業界の圧力がコンバージェンスに対する必要性を駆りたてる

  • 業界は前例のない圧力に直面している
    • 監督機関と政府が分担金を引き上げる
    • 監督機関は顧客サービスの向上に焦点を合わせる
    • 炭素排出量を削減する政府の政策は、再生可能エネルギーに依存している
    • ユーティリティは既存の収入を維持し、新たな収益源を構築し、賢明な設備投資を行わなければらない
    • エネルギー価格の上昇と、顧客はより要求的になる
    • スマート技術はこれらの問題の対処に役立つが、それ自身の問題も作り出す
  • ユーティリティのバリューチェーン全体にわたってもっと良く分析する必要がある
    • 小売企業は収入を維持・成長させ、顧客体験を改善するために分析を行う必要がある。
    • 収益の保護は現在の経済情勢下では不可欠である
    • 収益成長は規定されていないサービスを通して達成される
    • ネットワークオペレータは、はるかにダイナミックな低電圧ネットワークを管理する必要がある
    • エネルギー取引部門は分析に大きく依存している
    • 発電はポートフォリオの最適化を分析に依存している
  • データ量は大きいが、これはビッグデータはない

企業全体にわたる分析には巨大な障壁がある

  • レガシーアーキテクチャは企業全体にわたる分析をサポートしない
  • 文化障壁は大きい
  • ユーティリティは分析能力を欠いている
  • 規制は可能なことに制約を課す
  • 経済的な例は作り難い
  • 新生技術は分析の入手リスクを増大させる

ユーティリティは革新のための適切な環境を作る必要がある

  • Hadoopは純粋な誇大広告である
  • あなたの技術アーキテクチャは分析をサポートしている必要がある
  • あなたのデータを民主化する
  • 強力なプロジェクトガバナンスがコラボレーションの促進に対する文化の壁を分解
  • プロジェクトチームには最も経験豊富なプロジェクトマネージャーが必要である
  • すぐ結果を出せる強力なビジネス例を構築する
  • クラウドベースの分析とサンドボックスは、初期資本コストを削減できる
  • 信じられないほどの価値のある顧客データを顧客と共有する
  • データを共有できれば、サービスとしての分析(AssS)はスキル不足に対処することができる
  • データ戦略は早期に対処しなければならない
  • データ品質は長期的な変更管理に依存している

補遺

  • 参考文献
  • 調査方法
  • 著者
  • Ovumコンサルティングについて
  • 免責事項
目次
Product Code: IT002-000272

Abstract

Introduction

We first wrote about analytics in our 2010 report BI and Analytics: Making the Smart Utility Intelligent. In the three years since, some utilities have started to make the transition toward becoming an analytical utility. This report is based on interviews with several utilities and their partners.

Highlights

  • The road to becoming an analytical utility is not easy. Legacy architectures were not designed with cross-disciplinary collaboration in mind, which leads to problems with data quality.
  • Siloed applications and data are just the start of utilities' problems, and one of the biggest challenges they face is purely cultural: utility employees sit in organizational silos, and breaking down these barriers can be utilities' toughest task.

Features Benefits

  • Analyzes the maturity of analytics in the utilities industry.
  • Assesses the many barriers to creating an analytical utility.
  • Provides strong recommendations to utilities seeking to implement enterprise-wide analytics.

Questions Answers

  • How mature are analytics in the utilities industry?
  • What are the barriers to creating an analytical utility?

About Ovum, Ltd.

Table of Contents

Headings

  • SUMMARY
    • Catalyst
    • Ovum view
    • Key messages
  • INDUSTRY PRESSURES DRIVE THE NEED FOR CONVERGENCE
    • The industry faces unprecedented pressure
      • Regulators and governments up the ante
      • Regulators focus on improving customer service
      • Government policies to reduce carbon emissions rely on renewables
      • Utilities must protect existing revenues, build new revenue streams, and invest their capex wisely
      • Rising energy prices and make customers more demanding
      • Smart technologies help address these issues, but create problems of their own
    • There is a need for better analytics across the utility value chain
      • Retail businesses must use analytics to protect and grow revenues, and improve the customer experience
      • Revenue protection is vital in the economic climate
      • Revenue growth will be achieved through unregulated services
      • Network operators must manage far more dynamic low-voltage networks
      • Energy trading departments rely heavily on analytics
      • Generation relies on analytics to optimize portfolios
    • While data volumes are big, this is not Big Data
  • THERE ARE HUGE BARRIERS TO ENTERPRISE-WIDE ANALYTICS
    • Legacy architectures do not support enterprise-wide analytics
    • Cultural barriers are significant
    • Utilities lack analytical skills
    • Regulations place constraints on what is possible
    • The economic case is hard to make
    • Nascent technology increases risk in analytics procurement
  • UTILITIES MUST CREATE THE RIGHT ENVIRONMENT TO INNOVATE
    • Hadoop is pure hype
    • Your technology architecture must support analytics
    • Democratize your data
    • Strong project governance breaks down cultural barriers to foster collaboration
    • Project teams require the most experienced project managers
    • Build a strong business case that includes quick wins
    • Cloud-based analytics and sandboxing can reduce initial capital costs
    • Share the incredible value of customer data with the customer
    • Analytics-as-a-service can address skills shortfalls, if data can be shared
    • Data strategy must be addressed early
    • Data quality relies on long-term change management
  • APPENDIX
    • Further reading
    • Methodology
    • Author
    • Ovum Consulting
    • Disclaimer

Figures

  • Figure 1: European wind capacity installations (MW), 2010-12
  • Figure 2: Domestic electricity prices (pence/kWh), 2008-2011
  • Figure 3: Utilities' involvement in smart grid projects, 2012
  • Figure 4: Utilities' storage requirements, 2012-2017
  • Figure 5: Analytics use cases across the utility value chain
  • Figure 6: The flow of power in a decentralized power generation model
  • Figure 7: Locations and communication networks used by utilities to creata data
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