Hortonworks から最新情報をメールで受け取る

月に一度、ビッグデータに関する最新のインサイト、トレンド、分析情報、ナレッジをお届けします。

Sign up for the Developers Newsletter

月に一度、ビッグデータに関する最新のインサイト、トレンド、分析情報、ナレッジをお届けします。

行動喚起

始める

クラウド

スタートのご用意はできましたか?

Sandbox をダウンロード

ご質問はありませんか?

クローズクローズボタン
行動喚起

モノのインターネット(IOT)データで
エネルギー効率が向上

Hortonworks はリーダーです。Forrester Wave をお読みください

レポートをダウンロード

グリッドの把握

エネルギー・公共分野ほど、規模と複雑性を抱える分野はほとんどありません。Hortonworksのエネルギー管理ソリューションは、モノのインターネット(IoT)のビッグデータを活用してエネルギー効率の向上に貢献しています。当社の100%オープンソースの Connected Data Platforms は、資産、運用、および顧客の状況の単一ビュー表示(グリッドの可視性が各段に向上)、停電や漏電を防止するための予知保全、電力の供給停止や盗電を検出するためのスマートメーターデータ分析、顧客サービスを最適化するための顧客分析により、エネルギーデータの管理と分析を可能にしています。

業界の概観

世界中の電力会社は業界の著しい変化に直面しており、それによって事業の進め方も変わってきています。厳しさを増す規制要件、資産の老朽化、代替エネルギーソースへの需要の高まり、新たに導入された Advanced Metering Infrastructure(AMI)から生み出されるエネルギーのビッグデータの管理などのプレッシャーに対応しながら、安全で信頼できる安価なエネルギーを顧客に提供しなければなりません。世界最大規模の電力会社の多くは、移動中のデータや保存データを管理するために、Hortonworks の Connected Data Platforms を頼みにしたのです—そして信頼性、業務効率、利益性、顧客満足度を向上させました。

ユースケース

スマートメーターのデータ解析によりグリッドの信頼性が向上

現代のユーティリティ事業者は、スマートメーターデータを保存、送信、分析、保管しなければなりませんが、それは高度メータリングインフラストラクチャの導入に伴うビジネス目標を実現するためです。しかし彼らのデータアーキテクチャーは、毎月の検針が当たり前だった、今よりシンプルな時代に設計されたものでした。スマートメーターは 1 時間に何度も情報を収集し、膨大な量のデータストリームを定期的に生み出します。しかしユーティリティ事業者は設備が不十分で、レガシーデータベースプラットフォームではそのデータを効率的に処理、保管できません。

100% オープンソースの Hortonworks Connected Data Platforms により、ユーティリティ事業者はグリッドの可視性を桁違いに向上させることができます。Hortonworks のエネルギービッグデータ管理ソリューションは、稼動中の資産からの移動中のデータをリアルタイムで監視し、それを過去の傾向に関する深い分析と比較できるよう支援します。そのデータの発見が実用的なインテリジェンスに力を与え、遠隔運用をサポートします。また、リアルタイムの洞察により、グリッドの信頼性が向上し、負荷を分散させ、供給停止期間を削減し、不正を検出します。


アセットのシングルビューでグリッド運用を最適化

従来、電力会社の運用テクノロジー(OT)や情報テクノロジー(IT)システムは、組織内でサイロ化された職員によって開発、保全、利用されてきました。この現実が、ビジネスユニット全体での企業横断的な協力とデータの可視化を妨げました。その結果として運用やエネルギーのコストが上昇し、供給停止期間が長引き、運用は非効率的に、顧客サービスはお粗末になってしまったのです。

当初より、Apache ™ Hadoop ® は、多くの異なるソースから得られる多様なフォーマットのデータを結合するために設計されました。Apache NiFi はそれらすべてのソースを特定し、保管と分析のために(リアルタイムとバッチの両方で)中央に移動します。現在、Hortonworks はこれらの両テクノロジーを、ユーティリティデータ管理と分析のために統合された一式のソリューションとして提供しています。Connected Data Platforms は運用、IT、外部のサイロ化された各システムからのデータを統合して OT と IT の収束を実現し、アセットのシングルビューという新たなダッシュボードを生み出しました。この企業横断的な可視性がダウンタイムを削減し、グリッド運用を最適化し、何百万ドルものコストを削減する可能性があるのです。


設備の予知保全により停電を予防

従来、オペレーターは生成、伝送、分配、計測装置の状態に関するデータを、物理的な検査により収集していました。つまり、検査データは少量で利用するのが困難だったのです。しかし、問題となっているハードウェアは高価なものであり、機器の不具合のせいで状態や安全、利便性に影響を与える可能性もありました。

予知保全は、公共事業会社が稼働中の設備の状態を判定し、メンテナンスを行うべき時期を予測するのに役立ちます。公共事業会社は、毎年同じ時期にメンテナンストラックを派遣するのではなく、実際に修理が必要な時に派遣するようになりました。Hortonworks は、障害の削減や、日常的な作業や時間ベースの予防保守に関連するコストの削減により、作業者がモノのインターネットからエネルギー効率を達成できるようにします。


世界クラスの顧客サービスのための、世帯ごとのシングルビュー

ユーティリティ事業者はレガシーデータシステムを構築しましたが、それはエンドアプリケーションとストレージプラットフォームとの間で 1 対 1 の関係で構築されています。たとえば、請求チームはデータベースで決済システムを管理し、顧客ケアチームは CRM システムでコールログを保管し、現場業務チームはサービストラックや作業命令のデータを保管します。

Hortonworks のユーティリティ向けデータ管理および分析ソリューションは、大企業が、データの単一のビューを作成し、さまざまなインタラクション、チャンル、グループ、プラットフォームに分散しているものの、これまで手の届かなかった価値を発見するのに役立っています。そのシングルビューにより、ユーティリティ事業者は顧客のペルソナを描いて使用量によってランク付けをし、サービスコールを最適化し、顧客離れを減らしてターゲットマーケティングを調整することにより、バジェットビリング(予測使用料金の均等請求)など付加価値のあるサービスを実現しています。

エネルギー取引インテリジェンスで、マーケターの一歩先へ

卸売エネルギー市場の参加者も、データに関して同様の課題に直面しています。公共事業会社としてリスクを軽減するために、さらに多様で膨大なデータソースを収集、処理、保管、統合、分析しなければなりません。ソースに含まれるセンサーデータは、運用アセット、市場および取引に関するデータ、ERP データ、トレードマネージメントおよびリスクマネージメントに関するプラットフォーム、内部および外部ソースからのものです。

Hortonworks がサポートするリアルタイムのトレーディングソリューションにより、エネルギートレーダーは自身の組織を過度の法的または経済的リスクにさらすことなく、市場機会に瞬時に対応できます。たとえば、あるお客様は弊社の Connected Data Platforms を活用して、リアルタイムの電力市場データを商品取引所のデータサービスから採取し、処理と分析を行うことで、既存のトレーディングプラットフォームのデータを充実させています。そうすることで予測が向上し、市場の不規則性を突き止めることが可能になり、不正な取引慣行の検知にも役立ちます。