Teradata Universe 2013 : le datawarehouse au service des ‘utilities’ avec Siemens

Teradata étend la couverture de ses offres vers l’analyse et la gestion de la production et de la distribution de l’énergie avec le géant allemand Siemens. Un ‘petit’ marché Big Data selon Teradata.

En direct de Copenhague : Teradata a profité de son rassemblement Universe 2013 pour présenter un accord de partenariat avec Siemens. L’objectif est d’amener le Big Data au secteur des ‘utilities’, de la distribution de l’eau, du gaz, et ici plus particulièrement de l’électricité.

Faire face à la complexité des Smart Grid

Les opérateurs de l’électricité doivent faire face à la complexité grandissante de la distribution de l’énergie. Et apporter une réponse à une équation délicate : maintenir le coût de l’électricité à un niveau ‘raisonnable’ tout en s’assurant de la facturation de la consommation.

« Le smart grid devient de plus en plus complexe », confirme le Dr Jan Michael Mrosik, CEO de la division Smart Grid de Siemens Infrastructure & Cities Sector. « Dans le passé, la distribution de l’énergie était purement linéaire, du producteur vers le consommateur. Aujourd’hui, nous allons vers des flux bidirectionnels, ce qui nous impose de placer des appareils pour contrôler, mesurer et agir. Et de plus en plus nous serons amenés à décentraliser la gestion. »

Concrètement, la fabrication de l’énergie se fait multiple, nucléaire, pétrole, charbon, gaz, hydro-électrique, éolien, solaire… La production se multiplie, de même que les usages, ce qui impose de pouvoir distribuer cette énergie sur les réseaux de la source de production aux lieux de consommation (powerflow).

Or, les opérateurs sont traditionnellement des fournisseurs d’une énergie qui ne va que dans un sens, alors qu’aujourd’hui ils doivent également gérer des flux bidirectionnels.

Ce modèle distribué de la production et de la livraison de l’énergie complexifie grandement la tâche des opérateurs. Ils doivent confronter les donnés afin d’identifier d’où viennent les problèmes, et également chercher à résoudre les problématiques de fraude à la consommation.

L’analytique au service des nouveaux smart grid

« Notre challenge est d’adapter la consommation, l’équilibrage, l’intégration des énergies renouvelables, et d’optimiser les grid dans une approche économique, poursuit Jan Michael Mrosik. Nous avons besoin d’une nouvelle infrastructure Smart Grid et d’un nouvel espace d’analytique pour recueillir toutes données disponibles afin d’optimiser le grid et la fourniture d’énergie. C’est pourquoi Siemens croit dans le Big Data au service des utilities, pour au final disposer d’un grid stable et sécurisé. Et pour cela, nous devons migrer des technologies vers le logiciel. »

Rappelons qu’un million de compteurs intelligents Smart Meter produisent des données qui chaque années se mesurent en Peta octets… Ils seraient actuellement 178 millions de devices, selon IMS REsearch, et ils seront 343 millions de Smart Meter en 2016.

Le rapprochement de Teradata et de Siemens montre une voie destinée à résoudre ces problématiques. La solution proposée est désormais conçue sur trois étages : le contrôle centralisé et la gestion du grid ; les outils de terrain et les applications chez le consommateur (contrôleurs intelligents) ; et la simulation, pour par exemple rapprocher les données de météo de l’efficacité du solaire ou de l’éolien.

Ces trois couches sont fournies pour la gestion par Siemens, pour les outils par Emeter – une start-up de la Silicon Valley acquise par Siemens il y a un an – et pour la simulation par Teradata.

La technologie et l’expertise

« La création de cette solution a nécessité de faire intervenir des experts de Teradata et de Siemens qui comprennent le fonctionnement de notre métier, commente Jan Michael Mrosik. Ils ont créé une couche analytique avec deux composants : la plateforme Teradata et une suite d’applications. Ils ont associé la technologie, la connaissance et le Big Data. »

Si les ‘utilities’ ont tout d’abord déployé Teradata sur le commercial et le marketing, à l’image de GDF Suez, l’adoption du Big Data portera son déploiement vers la production et la distribution, avec « des informations qui seront plus proches du business critical », conclut Jan Michael Mrosik.


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