Snowflake AI Data Cloud para energía: estrategias para lograr con éxito la transformación en los sectores del petróleo y el gas, y de la energía y los servicios públicos

La transformación del sector energético

La energía, el factor que mueve la economía mundial, está atravesando uno de sus mayores cambios de nuestro tiempo, impulsado por inversiones internacionales de cientos de billones de dólares previstas para los próximos 25 años. Este cambio supone una enorme oportunidad para las empresas energéticas. Además, para afrontarlo con éxito, los datos y la inteligencia artificial (IA) son esenciales.

Abordar los retos clave de la transición energética

Para tener éxito en este nuevo panorama, las empresas energéticas deben hacer frente a una serie de desafíos clave:

• Digitalizar una infraestructura anticuada: es necesario renovar y digitalizar las redes y los pozos petrolíferos que se construyeron hace décadas. Además, con la implementación de millones de turbinas eólicas, paneles solares y vehículos eléctricos, las empresas energéticas deben integrar la tecnología de operaciones (operational technology, OT) con los datos de TI. Como resultado, se genera un flujo entrante de zettabytes de datos que requiere eficiencia en la ingesta, la limpieza y las analíticas para optimizar las operaciones.

• Hacer frente a la volatilidad del mercado y a la exposición financiera: las condiciones meteorológicas extremas, la inestabilidad geopolítica y la variabilidad de las energías renovables contribuyen a aumentar la volatilidad de los mercados de productos como la electricidad, el gas y el petróleo. Esta imprevisibilidad hace que se necesiten análisis de datos sofisticadas para mitigar los riesgos y estabilizar el rendimiento financiero.

• Adaptarse a los cambios en las exigencias de los clientes: la transición energética trae consigo cambios en las expectativas de los clientes. Las empresas necesitan datos cuantitativos para disponer de informes ambientales, sociales y de gobernanza (ASG), y los consumidores finales exigen sistemas energéticos domésticos intuitivos y que sean tan fáciles de usar como sus smartphones.

Presentamos Snowflake AI Data Cloud para energía

Con Snowflake AI Data Cloud para energía, las empresas energéticas pueden digitalizar su infraestructura física, abordar con éxito la volatilidad del mercado y ofrecer experiencias nuevas y mejoradas a los clientes. El AI Data Cloud para energía, que incluye soluciones de Snowflake, así como otras proporcionadas por partners y conjuntos de datos específicos del sector, permite a las empresas energéticas mejorar considerablemente la agilidad, la colaboración y la visibilidad en toda la cadena de valor.

Características clave de Snowflake AI Data Cloud para energía: 

• Unificación de datos y colaboración: facilita que haya una colaboración segura y escalable con los partners, los proveedores en general, los proveedores de datos y los clientes.

• Analíticas avanzadas e IA: usa sofisticadas herramientas de analíticas e IA para optimizar las operaciones y la toma de decisiones.

• Soluciones específicas del sector: accede a soluciones a medida y a conjuntos de datos diseñados para abordar los desafíos particulares del sector energético.

Ámbitos clave de soluciones para las empresas energéticas 

Con el AI Data Cloud para energía, las empresas de los sectores del petróleo y el gas, y de la energía y los servicios públicos pueden hacer análisis de datos en tres ámbitos estratégicos:

• Activos y operaciones: si integran los datos de TI y OT, las empresas energéticas pueden usar soluciones para ingerir datos del Internet de las cosas (IdC), identificar anomalías, programar labores de mantenimiento predictivas y optimizar los horarios de trabajo. Snowflake Cortex, usado en combinación con conectores de distintos partners de software industrial, ayuda a hacer analíticas completas en toda la empresa. Por ejemplo, esta solución muestra cómo proporcionar al personal de campo sugerencias para reparaciones basadas en los manuales de los equipos y en los registros históricos de resolución de errores.

• Mercados y finanzas: Snowflake Marketplace ofrece una plataforma para unificar los datos del mercado de distintas materias primas. Con las operaciones de aprendizaje automático (machine learning operations, MLOps) de Snowflake, las empresas pueden hacer predicciones precisas para fundamentar las decisiones que toman en cuanto a operaciones bursátiles y gestión de carteras. También pueden usar la plataforma integrada de Snowflake para disponer de una única fuente de verdad con la que generar informes financieros y mejorar tanto las operaciones bursátiles como la gestión de riesgos en relación con la energía. Por ejemplo, esta solución muestra cómo predecir los precios de la electricidad en Texas usando datos de Snowflake Marketplace y funciones de IA y aprendizaje automático (machine learning, ML) de Snowflake. 

• Vista integral de los clientes: las empresas energéticas pueden combinar los datos de sus clientes de distintas plataformas para crear con IA generativa las siguientes acciones más recomendables a medida. Snowflake Cortex Copilot y Analyst proporcionan resúmenes de información clave para optimizar las operaciones del personal, y Streamlit en Snowflake permite desarrollar e implementar nuevas ofertas rápidamente. Un ejemplo de ello es esta solución, que muestra cómo usar las funciones de large language model (LLM) de Snowflake Cortex para predecir la opinión de los clientes basándose en las reseñas de los productos.

Casos de éxito del mundo real

Distintas empresas energéticas líderes usan ya Snowflake AI Data Cloud para conseguir resultados empresariales transformadores:

• EDF: uno de los mayores proveedores energéticos para hogares y empresas del Reino Unido usó Snowflake y su marco de desarrollo en Python, Snowpark, para crear una plataforma operativa de ML completa en apenas unos meses. Esto le ha permitido desarrollar productos de datos con los que consigue aumentar la satisfacción y la retención de los clientes.

• ExxonMobil: esta multinacional energética usa Snowflake como su plataforma de datos empresarial para optimizar las operaciones de la cadena de suministro y extraer información estratégica sobre sus iniciativas de sostenibilidad. 

• IGS Energy: este proveedor energético de electricidad y gas, que opera en el Medio Oeste de Estados Unidos, usa Snowflake para identificar instalaciones solares fotovoltaicas colocadas en tejados que tienen un rendimiento menor de lo esperado y para predecir el consumo de electricidad de un millón de hogares.

La aceleración que ofrece Snowflake Marketplace

Snowflake Marketplace ofrece una gama de datos y aplicaciones de datos que amplían el valor del AI Data Cloud. Algunos proveedores de datos clave son S&P Global Commodities, Yes Energy, Grid Status, Amperon, Arcadia, AccuWeather, Vaisala y Weathersource. Las aplicaciones, como la de Maxa para integrar datos de distintas planificaciones de recursos empresariales (enterprise resource plannings, ERP) y la de Bidgeley para desglosar la demanda de electricidad, se ejecutan de forma nativa en Snowflake, lo que ofrece soluciones a medida para las empresas energéticas.

Snowflake AI Data Cloud para energía no solo permite aprovechar al máximo los datos, sino que es una herramienta estratégica que ayuda a las empresas a colocarse a la vanguardia de la transición energética y a estar listas para aprovechar nuevas oportunidades y crecer de forma sostenible.

Para obtener más información acerca de cómo Snowflake puede ayudar a tu empresa a abordar la transición energética, visita la página de Snowflake para energía.