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電力部門(mén)在適應數字革命方面進(jìn)展緩慢。其部分原因是沒(méi)有其他公司所面臨的很多經(jīng)濟挑戰。大多數電力公司對他們所在地區的服務(wù)具有自然壟斷性，因此他們沒(méi)有面臨大多數行業(yè)必須與之競爭的風(fēng)險。然而，新的挑戰迫使他們適應競爭，開(kāi)始接受大數據以節省成本，并在不斷變化的行業(yè)格局中保持競爭力。

IBM能源與公用事業(yè)行業(yè)全球戰略和解決方案副總裁Stephen Callahan在《研發(fā)雜志》上寫(xiě)了一篇文章，指出大數據正以前所未有的方式改變著(zhù)電力部門(mén)的未來(lái)。他引用了來(lái)自GTM Research的研究，該報告顯示，電力公司投資數據分析的資本將從2012年從7億美元增加到2020年的38億美元。

Callahan表示，大數據在多個(gè)方面正在幫助電力部門(mén)的發(fā)展。他在文章指出，隨著(zhù)智能電網(wǎng)和智能電表成為電力行業(yè)的關(guān)鍵設施，他們每年可能會(huì )產(chǎn)生數百TB的數據，或者從維護記錄和Twitter提供的非結構化文本數據。這些新數據點(diǎn)的準確性、廣度和深度為準備利用它們的公用事業(yè)公司帶來(lái)了新的機遇。同時(shí)，成為一個(gè)以客戶(hù)為中心，信息驅動(dòng)的組織不再是大多數公用事業(yè)公司的簡(jiǎn)單選擇，這是一個(gè)業(yè)務(wù)的必要條件。這是一項商業(yè)上的當務(wù)之急。技術(shù)轉移、監管變革和授權消費者的出現都要求一種新的客戶(hù)參與方式。通過(guò)分析，電力公司可以轉變?yōu)橐愿叨葌€(gè)性化的方式與客戶(hù)接觸，從而提高客戶(hù)滿(mǎn)意度，降低服務(wù)成本，并推廣新產(chǎn)品和新服務(wù)。

來(lái)自貝恩公司的行業(yè)分析師對此表示認同。他指出，大數據通過(guò)促進(jìn)數據驅動(dòng)的決策制定、復雜的決策制定和多變量統計決策模型，正在塑造電力行業(yè)的未來(lái)。這些基于數據的決策模型正在各個(gè)主要部門(mén)使用。

電力公司將需要投資大數據，以盡可能經(jīng)濟高效地提高生產(chǎn)力。他們沒(méi)有其他的選擇，因為自由市場(chǎng)解決方案正在提高透明度，并降低客戶(hù)價(jià)格。他們開(kāi)始與太陽(yáng)能公司和其他替代能源公司進(jìn)行市場(chǎng)競爭。目前，電力公司比可再生能源公司有優(yōu)勢，因為許多消費者和企業(yè)都不愿意支付基礎設施的初始成本。這種競爭優(yōu)勢將隨著(zhù)太陽(yáng)能電池成本的下降和峰值能量驅動(dòng)電價(jià)上漲而逐漸消失。

大數據將如何幫助公用事業(yè)部門(mén)?

20世紀80年代，美國公用事業(yè)公司對基礎設施進(jìn)行了更新改造，大大提高了生產(chǎn)力。這降低了消費者的很多電力成本。而缺乏競爭阻礙了電力公司在之后三十年取得重大進(jìn)展，因此電力基礎設施在技術(shù)進(jìn)步方面基本上沒(méi)有變化。

現在，隨著(zhù)可再生能源競爭的加劇迫使他們提高生產(chǎn)力，電力公司正在將大數據作為一種有效的解決方案，因為大數據可以提高電力部門(mén)的生產(chǎn)力。

改進(jìn)供應鏈模型

公用事業(yè)公司的大部分費用是行政成本。其低效的客戶(hù)賬單、付款通知和服務(wù)交付增加了這些成本。

大數據可以通過(guò)簡(jiǎn)化電力公司的供應鏈模式來(lái)削減成本。實(shí)際的成本節省很難預測，但可能達到30%以上。

這間接地導致了更高的生產(chǎn)力，因為它使電力公司具有更多的資源投資于他們的基礎設施。通過(guò)將他們節省的管理成本進(jìn)行再投資，他們可以使其電力設備現代化，從而將生產(chǎn)力提高25%以上。

提高生產(chǎn)力

大數據也會(huì )對電力部門(mén)的生產(chǎn)力產(chǎn)生更直接的影響。這使得電力公司更容易確定最具成本效益的業(yè)務(wù)。麥肯錫報告說(shuō)，這些公司正在通過(guò)大數據優(yōu)化最值得投資的地點(diǎn)，在優(yōu)化生產(chǎn)率方面發(fā)揮著(zhù)關(guān)鍵作用。