Energy Data Scientist: chi è e perchè è così importante per le aziende

I Big Data sono stati e restano tutt’oggi un argomento molto caldo, oggetto di discussioni che riguardano il loro potenziale e i campi d’applicazione. The Economist, settimanale d’informazione politico-economica, nel 2017 ha definito i dati come il nuovo petrolio del 21° secolo.

L’ingente mole di dati processati ogni giorno, oltre 3 quintilioni di byte, ha fatto crescere l’importanza e la domanda di assunzione di Data Scientist. Il lavoro svolto dagli scienziati dei dati è diventato ormai fondamentale per le aziende che hanno bisogno di interpretare i dati che producono. Ma chi è l’Energy Data Scientist? Di cosa si occupa?

Chi è l’Energy Data Scientist?

Come anticipato precedentemente, con l’ingente flusso di dati e informazioni in circolo, è fondamentale affidarsi a figure professionali in grado di gestirli.

L’Energy Data Scientist viene definito come una figura altamente specializzata associata alla capacità di analisi e gestione dei dati, finalizzata all’estrazione di informazioni di rilievo per le aziende.

L’attenzione scaturita nell’ultimo decennio attorno a questa nuova figura professionale è motivata dalle opportunità per le aziende derivanti dal suo lavoro, al punto tale che, nel 2012, l’Harvard Business Review pubblicò un articolo dal titolo: Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century, prevedendo l’estremo potenziale di questo ruolo.

Cosa si intende con Big Data?

Per Big Data si intende comunemente una grande mole di dati, soggetta a variazioni repentine di contenuto, e che presenta intrinsecamente una grande quantità di informazioni, tali da richiedere l’utilizzo di tecnologie e competenze specifiche per la loro analisi.

Tipicamente i Big Data sono definiti dalle 3V:

  • Volume, ossia elevate moli di dati, soggetti a un continuo flusso di crescita, anche molto repentino.
  • Velocità, ossia dati generati e acquisiti con grande rapidità, prossima al real-time.
  • Varietà, ossia dati eterogenei per fonte, formato, informazione in essi racchiusa.

Comprendiamo quindi, anche a prima vista, come questa definizione di dato sia tipica e riscontrabile frequentemente quindi nel mondo dell’energia, e in particolare, in quello dell’energy trading.

Cosa fa un Data Scientist?

Il compito di un Data Scientist è quello di saper gestire e controllare in modo funzionale i i dati, tra i quali, ovviamente, anche quelli qualificabili come Big Data. Il fine è quello di riuscire a ricavare informazioni utili all’azienda per cui lavora.

La figura del Data Scientist si è sviluppata grazie alla crescita di tecnologie per l’analisi (Analytics), di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, in grado di fornire quotidianamente ingenti moli di dati relativi a qualsiasi tipologia di informazione.

Attraverso le proprie capacità di analisi e interpretazione dei dati e i corretti strumenti e software, un Data Scientist:

  • parte dall’analisi dei dati di un’azienda e dei competitor, del settore di mercato di riferimento, del prodotto e del suo target, per fornire una panoramica, una visione d’insieme della situazione e individuare i problemi e margini di miglioramento
  • stabilisce la priorità dei dati definendo le fonti da cui raccogliere grandi e piccoli set di dati
  • assicura la pulizia, la completezza e la correttezza dei dati raccolti
  • normalizza e aggrega i dati strutturati e non provenienti dai diversi canali
  • definisce algoritmi e modelli per l’elaborazione dei dati raccolti
  • individua nei dati schemi e tendenze
  • interpreta i set di dati per individuare opportunità e possibili soluzioni
  • attraverso la visualizzazione grafica dei dati fornisce una reportistica comprensibile e comunica le possibilità scoperte

Quali competenze deve avere un Data Scientist?

Data Scientist e Data Analyst per il settore energetico: sempre più ricercati e anche difficili da reperire. E’ quanto emerge dal report Manpower Group-Luiss Business School del 2020 che ha delineato le figure più richieste da un settore che entro il 2025 andrà, grazie alla tecnologia e alla digitalizzazione, verso un abbattimento delle emissioni di CO2 quantificato a 625 milioni di tonnellate.

Professionisti che dovranno operare in un settore multidisciplinare che sfrutta metodi, processi e algoritmi per ricavare informazioni da dati strutturati e non strutturati.

Ma quali sono le competenze che deve avere un Data Scientist?

Siamo di fronte a una figura altamente specializzata, il suo percorso accademico passa necessariamente attraverso una laurea magistrale o un dottorato. Le facoltà più comuni scelte da questi professionisti sono Informatica, Ingegneria, Matematica, Economia e Statistica. Di recente introduzione in alcune università italiane è il corso di laurea Magistrale in Big Data o Data Scientist. Nessuno di questi percorsi accademici però è da considerarsi migliore degli altri, questo perché la specializzazione di un Data Scientist avviene soprattutto in ambienti esterni all’università, e le conoscenze richieste sono equamente distribuite e trattate in queste facoltà.

Un Data Scientist possiede competenze eterogenee.

Matematica e statistica in primis, ma anche database e linguaggi di programmazione. I Data Scientist senior conoscono bene il settore e sono in grado di individuare e creare soluzioni efficienti per l’ottimizzazione del risultato.

Le aziende che assumono un Data Scientist sono alla ricerca di un profilo che sappia definire algoritmi e strutture dati, soprattutto algoritmi di Machine Learning. Competenza fondamentale è la conoscenza dei principali linguaggi di programmazione e database (Sql, R, Python). Infine che sia in grado di utilizzare strumenti di visualizzazione dei dati, che abbia buone doti comunicative, ma soprattutto che con il tempo sviluppi una conoscenza del dominio, per questo spesso sono ingegneri energetici o fisici che si convertono alla scienza dei dati.

 

energy big data

Perché Energy Data Scientist?

Anche il settore energetico così come qualsiasi cosa che ci circonda sta cambiando, soprattutto grazie alle nuove tecnologie di AI (Artificial Intelligence) e apprendimento automatico (Machine Learning). Le aziende capaci di utilizzare i dati e le informazioni raccolte in maniera corretta e tempestiva potranno trarre beneficio da questa rivoluzione.

Per quanto la tecnologia abbia sempre ricoperto un ruolo importante nel settore energetico, ora stiamo assistendo a un’importante rivoluzione caratterizzata dalla digitalizzazione dei dati e dall’automazione.

In un contesto simile diviene fondamentale una figura in grado di padroneggiare la totalità di dati raccolti e ricavarne informazioni utili per le aziende e il mercato.

Un esempio di applicazione della Data Science nel contesto energetico è legato al monitoraggio delle prestazioni, che permette, attraverso l’analisi dell’integrità, di garantire massima affidabilità e disponibilità evitando interruzioni di servizio o guasti, episodi inaccettabili da parte dei clienti.

Altrettanto interessante è l’utilizzo dei dati in un’ottica di efficientamento energetico, obiettivo degli energy manager e delle società di energy management è la gestione efficace dell’energia che, in un’ottica di risparmio, mira ad individuare un punto di incontro tra domanda e offerta, per definire contratti di fornitura adeguati. Grazie ad algoritmi di machine learning e strumenti di rilevamento è possibile raccogliere e prevedere i volumi di consumo.

Come la scienza dei dati sta trasformando il settore energetico?

L’utilizzo di strumenti, software e hardware per la misurazione, registrazione e analisi dei dati hanno determinato negli anni la trasformazione del luogo di lavoro, facendolo diventare un ecosistema più connesso e non costituito da compartimenti separati.

Le aziende del settore energetico che investono nella trasformazione digitale riescono a far crescere le proprie attività. La scienza dei dati, l’AI e l’automazione costituiscono il futuro.

Attraverso la tecnologia e soluzioni di monitoraggio real-time è possibile determinare possibili picchi dell’attività e gestire le risorse e la domanda, evitando possibili anomalie o periodi di inattività, con una conseguente migliore gestione dei costi.

La sicurezza aziendale è favorita da una costante analisi dei dati che mira a prevenire ed evitare disastri.

L’analisi dei consumi permette di individuare i punti di possibile intervento e i margini di miglioramento per il raggiungimento dell’efficienza energetica aziendale.

E’ questo un nuovo approccio al mondo dell’energia, basato sulla raccolta e scambio di dati e informazioni.

I Big Data, raccolti dalle aziende grazie ad hardware intelligenti e contatori, i trend di mercato, i dati relativi alle previsioni meteorologiche, sono elementi imprescindibili per una pianificazione energetica efficiente. La gestione dinamica dell’energia, basata sulla previsione dei consumi, che influenzerà l’andamento dei prezzi, passa attraverso la progettazione di algoritmi di Machine Learning.

Tutte le aziende operanti nel settore energetico, e non solo, possono beneficiare delle nuove tecnologie di AI e dei big data per una gestione intelligente del consumo energetico, per la scelta di fonti rinnovabili, per il corretto svolgersi del processo produttivo:

  • attraverso l’analisi dei dati è possibile identificare il consumo energetico e il possibile risparmio energetico, calcolare le ore di punta e definire i prezzi dell’energia.
  • attraverso algoritmi di machine learning si possono identificare possibili malfunzionamenti e risparmiare sui costi di manutenzione
  • le aziende Oil & Gas possono utilizzare la scienza dei dati per guidare la raffineria, i processi di distribuzione e adattarsi alle richieste del mercato in tempo reale.
  • attraverso sistemi di analisi real-time e algoritmi predittivi si può stimare accuratamente la probabilità di eventuali blackout
  • le aziende che si occupano di energia rinnovabile possono utilizzare i dati per gli algoritmi di apprendimento automatico che possono essere utilizzati anche per la previsione del tempo e per massimizzare l’efficienza delle fonti di energia rinnovabile come l’energia eolica e solare

L’analisi dei dati nel settore energetico, unito a strumenti di apprendimento automatico, aiuta le aziende a:

  • Ridurre i consumi e i costi
  • Aumentare la sicurezza
  • Ottimizzare i processi produttivi
  • Prevenire guasti o incidenti

Uno strumento per migliorare l’analisi dei dati

I dati estratti ed organizzati dagli Energy Data Scientist sono di fondamentale importanza per loro e per gli Energy Manager che lavorano nell’azienda ma non solo, dovrebbero diventare con il tempo uno strumento in primo piano, utilizzabile e comprensibile da tutti gli addetti ai lavori in azienda.

Il Data Scientist, mediante la raccolta, pulizia e catalogazione dei dati, supporta il team nelle decisioni più importanti legate al business. L’energy Manager e il suo team, studia i dati raccolti dal Data Scientist per fare scelte relative all’approvvigionamento energetico.

L’obiettivo di un analista dei dati è molteplice, oltre a individuare informazioni importanti per il business deve occuparsi della data visualization per fornire report facilmente comprensibili.

Artesian è il software in cloud pensato e realizzato dai Data Scientist per i Data Scientist, ma anche per Energy Manager, Trader e Consulenti Energetici.

Artesian è uno strumento all-in-one compatibile con la maggior parte degli altri sistemi di gestione e analisi dei dati, dispone di una raccolta di informazioni riguardo i mercati azionari dell’energia, competitor, prezzi, dati commerciali e operatori del settore.

Una soluzione pensata per chi fa un uso massivo dei dati, con Artesian, infatti, è possibile estrarre dati anche non omogenei e visualizzarli in maniera semplice e immediata. Un software in cloud in grado di elaborare un’elevata quantità di dati in tempo reale e automatizzare il processo di data preparation e visualization. Gli utilizzatori di Artesian affermano di risparmiare fino al 30% del tempo normalmente necessario per le attività di data preparation.

Uno strumento completo, ma nel contempo semplice da usare.

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Sources:

https://medium.com/our-insights/big-data-nuova-frontiera-per-il-business-e-loccupazione-a5e150172254

https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century

https://www.economist.com/leaders/2017/05/06/the-worlds-most-valuable-resource-is-no-longer-oil-but-data

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