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Utilizzare l’analisi dei dati e l’apprendimento automatico a vantaggio dei clienti: l’esperienza di EDF UK

Il team di dati ha collaborato con la National Grid del Regno Unito per realizzare uno strumento di "servizio invernale" che indica come i clienti possono ridurre il consumo di energia nelle ore di punta e potenzialmente ridurre le bollette [...]
Pierluigi Sandonnini

giornalista

EDF's Energy Hub gives customers a personalised view of their energy use
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Il gigante delle utility EDF UK ha trovato un modo per sfruttare la sua miniera di dati e creare servizi per i suoi clienti utilizzando tecnologie aggiornate di analisi dei dati e apprendimento automatico. Alex Read, senior manager delle piattaforme dati di EDF UK, afferma che l’azienda ha abbracciato la trasformazione digitale negli ultimi dodici mesi, passando a una strategia di dati aziendali rigorosa basata sull’uso tattico di servizi basati su cloud.

“Meno tecnologia, meglio è: comprendi esattamente la quantità minima di tecnologia di cui hai bisogno per arrivare al risultato che desideri”, afferma Read. “In precedenza, avevamo un vasto patrimonio tecnologico che era al limite dell’ingestibile. Ora abbiamo alcuni componenti tecnologici che rendono la nostra vita dieci volte più facile”.

Read afferma che questo processo di trasformazione ha compreso due filoni chiave: la revisione dei sistemi tecnologici e l’offerta di vantaggi aziendali. Le esperienze che il suo team ha vissuto durante questo processo forniscono lezioni importanti per tutti i responsabili dei dati.

edf uk

EDF UK e la trasformazione della piattaforma tecnologica

EDF UK vanta ora uno sportello unico per l’analisi dei clienti che fornisce una chiara comprensione delle sfide che l’azienda di servizi pubblici deve affrontare e dei tipi di prodotti di cui i suoi clienti hanno bisogno.

Read afferma che la piattaforma dati integrata, che utilizza la tecnologia Snowflake, i servizi cloud AWS e altre soluzioni tattiche, è molto lontana dalla fornitura su cui il personale dell’azienda doveva fare affidamento in precedenza.

“Avevamo un gruppo di fornitori, un sacco di soluzioni di dati, sia on-premise che nel cloud”, afferma. “Non avevamo una fonte centrale di verità e nessuna visione consolidata di tutti i nostri dati che volevamo condividere in tutta l’azienda”.

Read afferma che EDF UK si è affidata storicamente a una pletora di strumenti su misura e pronti all’uso. Senza una piattaforma centralizzata, il team dei dati ha faticato a soddisfare la domanda aziendale di nuovi servizi analitici. Di conseguenza, spesso creavano ambienti in silos per supportare ogni caso d’uso di nicchia.

La scienza dei dati è stata particolarmente impegnativa. Nonostante due anni e mezzo di sforzi per creare una piattaforma di machine learning, l’azienda non disponeva di un ambiente di produzione scalabile. Le principali parti interessate di EDF UK erano preoccupate che l’azienda non stesse vedendo un forte ritorno sull’investimento; quindi, il team di Read si è concentrato su un nuovo approccio.

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Le informazioni provenienti da tutta l’azienda vengono ora raccolte in un data lake AWS S3 e consolidate in Snowflake Data Cloud. EDF UK utilizza quindi il framework di sviluppo Snowpark per consentire ai suoi data scientist di utilizzare Python e portare in produzione modelli di machine learning su AWS SageMaker. 

L’azienda ha selezionato Snowflake dopo un esercizio RFP. Ha apprezzato la natura indipendente dal cloud, scalabile e intuitiva per gli sviluppatori della piattaforma. Circa il 90% dei sistemi legacy di EDF UK sono ora migrati su Snowflake. Read prevede che Snowflake sarà l’unica piattaforma di dati aziendali entro la fine del primo trimestre 2023.

Lo spostamento di dati grezzi dai sistemi legacy al cloud è stato un processo complesso. Questo processo di “lift and shift” è stato semplificato intraprendendo una fase di ottimizzazione, in cui EDF UK ha lavorato con Snowflake per eseguire revisioni periodiche che monitorassero l’efficacia dell’integrazione.

Oltre alla tecnologia Snowflake e AWS, EDF UK utilizza soluzioni tattiche, come Matillion per l’estrazione e la trasformazione dei dati, Colibra per il catalogo e la governance dei dati e Apache Airflow per l’orchestrazione. Read afferma che il risultato è una piattaforma aziendale strettamente integrata che offre agli utenti un facile accesso a fonti attendibili.

“Avere i dati in un’unica posizione centrale significa che qualunque sia il tuo ruolo, che tu sia un analista di reporting, uno scienziato dei dati o uno sviluppatore di report normativi, hai un posto centrale in cui puoi interagire con i dati. Questo è stato un punto di svolta assoluto per noi”, afferma Read.

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I vantaggi offerti attraverso l’apprendimento automatico e l’analisi dei dati

Read afferma che la trasformazione basata sul cloud aiuterà EDF UK a competere con startup agili che stanno sconvolgendo il settore delle utility. Libere da metodi di lavoro legacy, queste organizzazioni snelle rispondono rapidamente alle mutevoli richieste dei clienti. Abbracciando la digitalizzazione, anche EDF UK può rispondere rapidamente.

“Riteniamo che uno dei principali fattori di differenziazione che potremmo avere rispetto ad alcuni dei nostri concorrenti di startup siano i dati”, afferma. “Crediamo di poter sfruttare al meglio i nostri dati grazie alla significativa esperienza che abbiamo e alle piattaforme che utilizziamo”.

Un grande vantaggio della trasformazione digitale di EDF UK è la capacità di sviluppare rapidamente nuovi prodotti di machine learning. L’azienda sta ora utilizzando AWS SageMaker e Snowpark per creare e distribuire prodotti in settimane anziché mesi o addirittura anni.

Read afferma che il suo team sta producendo quattro volte il numero di prodotti di data science che era storicamente. Hanno sviluppato modelli per identificare le principali sfide aziendali e stanno creando prodotti basati sui dati per i clienti, aumentando la soddisfazione e la fidelizzazione.

“Vogliamo dare ai nostri dipendenti un’idea migliore dell’impatto materiale che le loro azioni hanno su ciascun cliente”, afferma Read. “Questo crea una visione enorme per noi come azienda.”

EDF UK sta utilizzando i suoi modelli per analizzare quali clienti hanno maggiori probabilità di acquistare un veicolo elettrico. L’azienda sta anche utilizzando i suoi dati e modelli di apprendimento automatico per identificare i clienti che potrebbero essere vulnerabili alle difficoltà finanziarie.

Con questa visione più ricca, EDF UK sta sviluppando prodotti che non solo riducono il rischio aziendale, ma supportano i clienti. Il team di dati ha lavorato con la National Grid del Regno Unito per costruire uno strumento di “servizio invernale”, che mostra come i clienti possono ridurre il consumo di energia nelle ore di punta e potenzialmente ridurre le bollette.

Energy Hub è un altro prodotto del team di dati. La piattaforma di analisi, disponibile sul Web e in un’app, monitora il consumo di energia e fa previsioni, in modo che i clienti possano assumere il controllo del loro consumo energetico.

Il team di Read continua a cercare nuove opportunità per sfruttare i dati. Attualmente stanno pensando a come creare modelli che garantiscano che l’azienda acquisti la sua energia al miglior prezzo in un mercato sempre più volatile a causa dell’invasione russa dell’Ucraina.

Conclusioni

L’obiettivo per il futuro è garantire che l’azienda possa essere self-service. Con la piattaforma e i modelli per l’analisi dei dati in atto, spetta ora all’azienda sviluppare casi d’uso. Quindi, mentre gli ultimi 12 mesi sono stati dedicati a lavorare duramente per costruire una piattaforma per gli sforzi dell’azienda basati sui dati, il duro innesto è solo all’inizio.

“Il prossimo passo del nostro percorso verso i dati è reinserire i dati nel business, in modo che i loro casi d’uso possano essere serviti”, conclude Read.

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