Behovsanalyse i sanntid
for energi- og hjelpesystemer
Forbedret kundeinnsikt og risikohåndtering med førsteklasses forretningsanalyse
Energisektoren er i rask endring, og konkurransen er sterk mellom energileverandørene i markedet. Fremsynthet og utvikling av nye forretningsmodeller er sentrale strategier for å oppnå konkurransefordeler. Ved å utnytte intelligent forretningsanalyse kan man få mer kundeinnsikt og lettere kunne håndtere risiko.
Utfordringer
Få bedre kundeinnsikt
- Forutse kunders behov og atferd
- Måling av kundelønnsomhet
- Akkvisisjon, bevaring og kommunikasjon
Planlegging og prediksjon
- Tariffoptimalisering og håndtering av handelsrisiko
- Håndtering av nettverksinvestering og proaktivt vedlikehold
- Økonomiplanlegging og hva skjer hvis-scenarioer
Transformering av energi- og hjelpesystemer
- Belastningsfordeling for effektiv ressursutnyttelse
- Transformering av energigenerering
- Transformation of consumption
Muligheter
Bruk av dataanalyse
- Bruk av nye analysemetoder for å kompilere og presentere forretningskritisk informasjon, er en effektiv metode for beslutningstakere
Smart Grid- og smart måling-systemer
- Smarte målere er tatt i bruk over hele Europa, og snart kommer nye generasjoner av smarte målere som styrker den globale utbredelsen ytterligere.
- Forbruksdata samles normalt inn daglig med visning av bruk per time, og er påkrevd for neste dags-trading og planlegging på lengre sikt, for eksempel for kundesegmentering samt utvikling av nyskapende produkter og prissetting
- Den enorme datamengden som leveres i Smart Grid, til og med per millisekund, må analyseres i sanntid for å kunne hente ut verdifull informasjon
Utvinning av kunde- og markedsdata
- Datautvinning fra interne og eksterne kilder gir innsikten man trenger for å utvikle nye forretningsmuligheter med stor presisjon for risikohåndtering, økonomirapportering og mye mer, for eksempel proaktivt vedlikehold
Real-time Demand Analytics - Forretningsmessig behovsanalyse i sanntid
Med analyse i sanntid kan man produsere moderne og brukervennlige instrumentbordrapporter og analyser til støtte for beslutninger, og bruke rapportautomatisering, raske spørringer og mer klarhet til å effektivisere forretningsdriften.
Real-time Demand Analytics - forvaltning av metadata
Lager datamodeller som brukes til forretningsanalyse, kontinuerlig læring og forbedringer.
Real-time Demand Analytics - prediktiv analyse
Bruker prediktive analyseteknikker til å behandle og klassifisere informasjon for å forutse fremtiden, for gjennom det å få bedre forretningsresultater med økte marginer og mer tilfredse kunder.
Real-time Demand Analytics - datavarehus
Kobler til og lagrer data innsamlet fra forskjellige kilder, også i sanntid, og baner vei for analyser som henter ut nytteverdi fra denne automatiseringen og øker hastigheten på databehandlingen.
