El impacto del big data en la energía: la tecnología que está transformando el sector

6 febrero, 2023

El sector energético se encuentra en una constante búsqueda de mayor eficiencia, menor impacto ambiental y adaptación a una demanda creciente, que a su vez se ve tensionada por la escasez de recursos. En todos estos retos, las tecnologías de la información, entre las que se encuentra el big data, pueden resultar de ayuda.

Se conoce como big data al análisis de grandes volúmenes de datos que pueden provenir de distintas fuentes, como información interna de las compañías pero también externa. Esta tecnología permite analizar los datos y tomar decisiones en tiempo real, poniendo siempre el foco en la generación de valor. De hecho, las características del big data pueden resumirse en las 4 V’s: volumen, variedad, velocidad y valor generado.

Al tener una amplia capacidad de analizar grandes cantidades de datos, una de sus principales ventajas es la extracción de información valiosa para descubrir asociaciones y obtener claves que, con un método analítico tradicional, podrían pasar desapercibidas.

La utilización del big data facilita la toma de decisiones informada y hace posible mejorar la eficiencia de las operaciones

Además, procesando y analizando ingentes cantidades de datos en tiempo real (algo que sería muy complejo de otro modo), una organización puede responder de forma rápida a cualquier cambio en el entorno, adaptándose a las nuevas condiciones casi en el momento; así como comprender mejor lo que está pasando.

De este modo, la utilización del big data facilita la toma de decisiones informada y hace posible mejorar la eficiencia de las operaciones, dos cuestiones de gran utilidad en el sector de la energía. Además, aumenta la seguridad mediante la detección y prevención de los incidentes y, por último, ayuda a que la empresa sea más competitiva y esté mejor preparada para enfrentarse a los desafíos de la transición energética.

En definitiva, el big data hace posible que las compañías evolucionen. De un comportamiento más reactivo a uno predictivo.

Análisis de datos en el sector energético

El big data, concretamente, ofrece cuatro técnicas de análisis: descriptivo, para comprender los patrones y tendencias en los datos históricos; de diagnóstico, para identificar causas subyacentes a partir de los patrones; predictivo, para hacer inferencias y predecir eventos futuros; y por último, prescriptivo, para sugerir acciones con el objetivo de mejorar los futuros resultados. Todas ellas son de utilidad en el sector energético para, entre otros:

• Adoptar avances tecnológicos de una forma más rápida para la producción, almacenamiento y distribución de energía.
• Digitalizar procesos para conocer en profundidad los hábitos de consumo, los usuarios y los tipos de servicio necesarios.
• Mejorar el conocimiento del sistema energético, adaptándose a las nuevas normativas y adelantándose a su obligatoriedad.
• Situar al cliente en el centro, ofreciendo soluciones a nuevas demandas como, por ejemplo, la expansión de las energías renovables, la introducción de la movilidad alternativa o el uso de contadores inteligentes, entre otros.

Ejemplos reales

El sector de la energía tiene en el big data a un gran aliado para resolver dos de los retos a los que se enfrenta a diario, ya que permite:

• La realización de predicciones precisas: una cualidad que, principalmente, puede ser de mucha utilidad para casar la oferta y la demanda de energía en todo momento.
• La detección de anomalías: el big data ayuda a predecir el fallo de los equipos, y gracias a ello reducir los gastos de mantenimiento de las infraestructuras.

Ya existen diversos ejemplos de la adopción de tecnologías de big data demostrando su potencial en la actualidad. Enagás, en colaboración con Keepler y Amazon Web Services, cuenta con una solución para la operación y mantenimiento de sus equipos, en concreto para las bombas criogénicas en tanques de gas natural licuado. Gracias a esta solución, se consigue un mantenimiento mucho más predictivo, evitando posibles interferencias en el servicio y consiguiendo un considerable ahorro de recursos.

Además, la combinación del big data con otras tecnologías como el blockchain, el “Internet de las Cosas” o la Inteligencia Artificial también ofrece grandes resultados para las compañías.

El big data y la inteligencia artificial se utilizan conjuntamente y gracias a estas dos técnicas se consiguen unos resultados muy precisos

Concretamente, el big data y la inteligencia artificial se utilizan conjuntamente y gracias a estas dos técnicas se consiguen unos resultados muy precisos y robustos. La Inteligencia Artificial utiliza algoritmos y técnicas para analizar esas grandes cantidades de datos y extraer, mediante el aprendizaje automático, la minería de datos, la visión artificial y el análisis predictivo, esa información de valor para las empresas. De esta forma, se obtienen modelos muy potentes, con más conocimiento que nunca, manejando datos fiables y que permiten centrar la toma de decisiones basándose en esa información y, definir así algunos escenarios futuros.

A medida que el uso del big data continúe creciendo en el sector de la energía, veremos cómo se desarrollan nuevos productos y servicios que mejoran aún más la eficiencia y la sostenibilidad del sector.