Que o\u00a0Big Data tenha aplica\u00e7\u00f5es infinitas n\u00e3o \u00e9 algo novo, nem \u00e9 o fato de que ele pode trazer grandes benef\u00edcios para o setor de utilities. Falamos especificamente sobre o setor de energia. Os benef\u00edcios s\u00e3o aplic\u00e1veis \u00e0s diferentes etapas de produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Quanto ao primeiro deles, enfatizamos que uma das principais conclus\u00f5es extra\u00eddas de estudos do mercado de energia \u00e9 que um dos aspectos a serem aprimorados em toda a ind\u00fastria \u00e9 o uso ou implementa\u00e7\u00e3o de novas tecnologias e, claro, uma deles \u00e9 o famoso Big Data.<\/p>\n
Todas as instala\u00e7\u00f5es, independentemente do tipo de energia que usam, geram uma grande quantidade de dados porque falamos de monitoramento, sensores, dados climatol\u00f3gicos e uma longa etc\u00e9tera. Tudo isso indica que o Big Data tem um uso em termos de maior efici\u00eancia na produ\u00e7\u00e3o de energia e sua otimiza\u00e7\u00e3o na fase de comercializa\u00e7\u00e3o e troca de energia.<\/p>\n
Na verdade, todos n\u00f3s tentamos fazer um grande exerc\u00edcio interno de Dados Grandes quando, por exemplo, o ver\u00e3o chega, as temperaturas aumentam e percebemos um aumento nos nossos gastos com energia \u00e0 medida que o n\u00famero de dispositivos que conectamos \u00e9 maior. A chave seria saber o quanto cada um gasta e como podemos economizar na conta.<\/p>\n
Existem t\u00e9cnicas que contribuem claramente para a poupan\u00e7a, como desligar os dispositivos quando n\u00e3o s\u00e3o utilizados ou estabelecer uma temperatura est\u00e1vel para ser mais eficiente, no entanto, medir o consumo parece uma tarefa mais complicada.<\/p>\n
Esta tarefa que achamos quase imposs\u00edvel \u00e9 algo comum para as empresas, porque eles possuem medidores el\u00e9tricos que registram em detalhes a despesa de cada dispositivo, ou seja, eles coletam enormes quantidades de informa\u00e7\u00f5es que mant\u00eam os padr\u00f5es de comportamento em rela\u00e7\u00e3o ao consumo de energia que fazemos.<\/p>\n
Ent\u00e3o, vamos um passo adiante no processo de produ\u00e7\u00e3o. Hoje em dia, \u00e9 poss\u00edvel (e, na verdade, \u00e9) medir e analisar os dados que permanecem registrados nos dispositivos e que atingem as empresas de energia, que utilizam as ferramentas Big Data para otimizar a compra de energia.<\/p>\n
Isso \u00e9 conseguido atrav\u00e9s do desenvolvimento de modelos matem\u00e1ticos e t\u00e9cnicas de minera\u00e7\u00e3o de dados para extrair informa\u00e7\u00f5es relevantes e prever o consumo. Al\u00e9m disso, com t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina, esses processos podem ser automatizados e os resultados podem ser aprendidos cada vez mais eficientemente.
\nAqui chegamos a um ponto essencial, o processo de compra. O processo de compra de energia \u00e9 vital para as empresas de eletricidade porque adquire energia com base em previs\u00f5es de consumo. Quanto maior a precis\u00e3o, mais voc\u00ea pode ajustar a compra. Como resultado de uma maior efici\u00eancia em toda a cadeia de suprimentos, todos esperamos que o uso da tecnologia trar\u00e1 um maior ajuste na conta dos consumidores finais.<\/p>\n
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RESUMO<\/p>\n
Big Data e o uso de t\u00e9cnicas como Data Mining ou Machine Learning n\u00e3o s\u00e3o novos, nem \u00e9 algo que o setor de Utilidades pode aproveitar, como \u00e9 o caso do setor de energia. Neste setor, as empresas usam ferramentas Big Data nas diferentes etapas do processo de produ\u00e7\u00e3o, desde a produ\u00e7\u00e3o de energia at\u00e9 a previs\u00e3o com an\u00e1lises antecipadas e previs\u00e3o para compra de energia.
\nQuanto maior a precis\u00e3o dessas t\u00e9cnicas, mais voc\u00ea pode ajustar a compra. Como resultado de uma maior efici\u00eancia em toda a cadeia de suprimentos, todos esperamos que o uso da tecnologia trar\u00e1 um maior ajuste na conta dos consumidores finais.<\/p>\n
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REFER\u00caNCIAS BIBLIOGR\u00c1FICAS<\/p>\n