Principais resultados: 

• Redução do risco de erro humano, mitigando a frequência de incidentes e diminuindo seu impacto financeiro.
• Economia adicional de milhões por meio do aumento da precisão nas previsões de custos.
• Redução do tempo de validação de negociações de energia de 150 minutos para menos de 30 minutos, elevando a eficiência.
• Diminuição do tempo de geração de documentos de meses para minutos.

Como maior geradora de eletricidade com zero emissão de carbono no Reino Unido, a EDF desempenha um papel crucial na jornada rumo à neutralidade de carbono. No centro dessa missão está a equipe de Wholesale Market Services (WMS), responsável por prever com precisão o consumo de energia.

Em meio a uma transformação sem precedentes no setor de energia, a equipe precisa tomar decisões inteligentes com base em informações precisas e de qualidade.

“O cenário energético está mudando muito rapidamente neste momento. Queremos nos preparar para o futuro e construir uma base de dados sólida que não apenas nos ajude a tomar decisões orientadas por dados, mas também nos coloque na melhor posição para ajudar a Grã-Bretanha a alcançar a neutralidade de carbono. No fim das contas, queremos liberar o máximo possível do tempo dos nossos analistas, para que possam investir em inovação e encontrar as melhores soluções possíveis.”

Cici Whitcomb, Engenheira de Dados, EDF

Respondendo a um cenário energético em transformação

A equipe de WMS precisava reagir com mais rapidez às variações de preços causadas pelo aumento da volatilidade no mercado atacadista de energia. A análise complexa de dados históricos e projeções futuras era um processo manual, com limitações de precisão e escala. A equipe buscava aprimorar a mensuração de custos e as capacidades de previsão para navegar nesse novo contexto de mercado.

A WMS recorreu à expertise da Indicium AI para apoiar a construção de uma estratégia de dados em toda a organização, ampliar o acesso a dados críticos, facilitar o trabalho dos analistas e reduzir o risco de previsões imprecisas.‍

“Desenhamos e implementamos estratégias de hedge para reduzir as chances de ficarmos do lado errado do mercado. Para contextualizar, negociamos mais de 10 bilhões de libras em energia por ano. Portanto, o risco de uma estratégia equivocada pode gerar impactos na casa das dezenas de milhões de libras.”

Cici Whitcomb, Engenheira de Dados, EDF

Ampliando o acesso a dados críticos

A Indicium AI realizou uma prova de conceito inicial e um trabalho de descoberta para:

• Demonstrar as possibilidades com tecnologias nativas da AWS para a equipe de WMS.
• Avaliar a viabilidade técnica, operacional e o valor dos casos de uso selecionados.
• Estabelecer uma estratégia de dados para toda a EDF, identificando as principais mudanças em pessoas e processos necessários para que a organização se torne orientada por dados.
• Criar um roteiro priorizado alinhado à estratégia da WMS e da EDF como um todo.

Ao catalogar e categorizar as cargas de trabalho existentes na fase inicial de descoberta, a equipe da Indicium AI trabalhou com a EDF para definir um modelo de arquitetura e uma estratégia de migração para os primeiros casos de uso selecionados.

Uma combinação de serviços da AWS e soluções Snowflake foi implementada para extrair, migrar, modelar e transformar dados de diversos sistemas de origem, permitindo acesso contínuo aos usuários por meio do Tableau para visualizações e análises sob demanda. O AWS Glue foi utilizado para orquestrar e automatizar os fluxos de extração e transformação de dados, enquanto o Amazon S3 forneceu armazenamento escalável e seguro para dados brutos e processados. O Snowflake atuou como o principal armazém de dados, possibilitando modelagem avançada e otimização de desempenho. O AWS Lambda viabilizou processamento sem servidor com eficiência de custos. O Tableau se conectou diretamente ao Snowflake para entregar painéis interativos e análises de autoatendimento. Aproveitando ferramentas, sistemas e processos já existentes na EDF para maximizar a eficiência, criamos e otimizamos novos recursos na AWS quando necessário, transformando casos de uso piloto em soluções robustas e prontas para produção.

Com uma visão compartilhada, entregamos esses novos produtos de dados juntamente com toda a infraestrutura de suporte, aumentando drasticamente a acessibilidade às informações essenciais para previsões precisas.

“Historicamente, acessar nossos dados era um processo demorado. Essa nova capacidade tornou o acesso muito mais simples. Os dados agora estão prontos para uso, o que reduziu o tempo que os analistas gastam acessando e transformando dados e realmente liberou grande parte do tempo deles.” 

Cici Whitcomb, Engenheira de Dados, EDF

Decisões mais inteligentes para investir na neutralidade de carbono

‍Ao implementar uma abordagem moderna e orientada por dados com tecnologias nativas em nuvem, a EDF melhorou significativamente sua eficiência operacional. Um destaque foi a redução do tempo necessário para gerar a documentação de ‘Requests For Information’ do Ofgem, que caiu de meses para minutos.

A Indicium AI possibilitou que a EDF reduzisse o risco de erro humano nas negociações de energia, mitigando a frequência e o impacto financeiro de incidentes. Também gerou economia adicional de milhões ao aumentar a precisão das previsões de custos e ajudou a reduzir o tempo de validação de negociações de energia de 150 minutos para menos de 30 minutos. Tudo isso permite que a EDF tome decisões mais inteligentes sobre previsão de energia e compreenda melhor onde investir para alcançar a neutralidade de carbono.

“Também desbloqueamos um enorme valor a partir dos nossos dados, pois agora temos muito mais flexibilidade no nível de granularidade com que realizamos análises, além dos tipos de operações que conseguimos executar. Isso significa que podemos obter insights mais precisos e realizar análises que antes não eram possíveis.”

Cici Whitcomb, Engenheira de Dados, EDF