Аналитические системы в энергетике

Рынок в цифрах

Темпы роста рынка BI-систем опережает развитие рынка ИКТ России в целом. Так, по данным TAdviser, в 2012 году Россия и страны СНГ в этом сегменте достигли 39,675 млрд рублей, что на 15% больше, чем годом ранее (34,5 млрд рублей). Такая динамика объясняется, в первую очередь, низким уровнем проникновения. Что до мирового рынка, то объемы рынка систем business intelligence (BI), по прогнозам Gartner должны были достигнуть $13,8 млрд в 2013 году, это на 7% показателей больше года предыдущего.

По отраслям российской экономики наибольшую долю в BI-проектах занимают традиционно три кита - финансы, торговля, госсектор.

Тем не менее, динамика сектора энергетики не уступает, скажем, телекому и медицине: за всю историю наблюдений TAdviser в этих отраслях реализовано по несколько десятков BI-проектов: энергетика занимает 7-ю строчку среди всех отраслей по темпам освоения BI с 46 проектами (на март 2014 года). Из почти 1 тыс. проектов в секторе энергетики, данных о которых имеются в базе TAdviser, на BI приходится около 5% проектов (для сравнения – на ERP-внедрения – 22,6%, на СЭД – 13,8%, на EAM – 12,1%).

Отрасль энергетики характеризуется большим количеством разнородных технических данных, а также распределенной по городам и регионам физической и юридической структурой. Все эти факторы год от года актуализируют задачи эффективного управления и прогнозирования электропотребления. Российский рынок облачных ИБ-сервисов только формируется 2.2 т

Это связано, в том числе, и со стремлением правительства интегрировать предприятия различных форм собственности в единую структуру в целях повышения прозрачности энергетической отрасли.

Для чего используют BI–системы в электроэнергетике

Бизнес-анализ в электроэнергетике сложно переоценить. Однако, отрасль распределяет акценты с большим перевесом в сторону анализа больших данных. Не удивительно, ведь и в целом конъюнктура рынка BI-систем такова, что ключевым драйвером проектов является именно Big Data.

Так, начальный этап внедрения систем, оперирующих большими данными, это упрощение и повышение удобства взаимодействия с большими объемами неструктурированной информации. Подобное решение от SAP NetWeaver Portal было внедрено в ОАО ОГК-2. В результате была повышена эффективность коммуникации внутри распределенной структуры компании, упрощен доступ к информационным системам, повышена эффективность инвестиций в ИТ и создана платформа для создания сервисно-ориетирвоанной структуры «ОГК-2».

«Бизнес-аналитика востребована в том числе и в части построения гибких аналитических запросов, в частности, в финансово-экономической деятельности. В качестве примера активного использования BI можно привести реализацию форматов Министерства энергетики и Федеральной службы по тарифам на основании консолидированных данных», - рассказывает Николай Бажанов, руководитель проектов, практика SAP «Астерос Консалтинг».

Однако, по мнению эксперта, в корпоративном секторе наиболее востребованы аналитические системы именно для формирования сводной отчестности. Проекты же построения КХД (корпоративных хранилищ данных), которые больше нацелены на решение аналитических, а не отчетных задач, пока не столь успешны и потому менее востребованы. Основные причины – в методологической сложности данных проектов. Энергетические компании оперируют огромными данными, но концепции использования этих данных в рамках единых аналитических систем зачастую неясны и требуют существенной методологической работы, уверен он. В тоже время технологическая поддержка с точки зрения построения таких систем уже широко развита - практически все крупные вендоры (прежде всего SAP, Oracle, IBM и др.) поставляют BI решения.

Вице-президент «Борлас» Аркадий Карев подтверждает, что роль средств аналитики для энергетических компаний возрастает. «Так, например, почти в каждом нашем проекте по внедрению биллинга сразу возникает необходимость внедрения BI-системы для анализа операционной деятельности и взаимодействия с абонентами», - пояснил эксперт.

Также в энергетике особо актуальной становится задача эффективного управления, для этого строятся имитационные и прогнозные модели. К примеру, BI позволяет эффективно решать классическую задачу построения баланса спроса и потребления электроэнергии, для того, чтобы определить объем выработки.

Так, компания «Прогноз» реализовала проект с ОАО «Интер РАО ЕЭС» по внедрению системы моделирования.

«Мы создали региональную модель конъюнктуры оптового рынка электроэнергии и мощности РФ, использование которой обеспечивает операционное (до 5 лет) и долгосрочное стратегическое (до 20 лет) прогнозирование спроса на продукцию холдинга в целом, его отдельных филиалов, дочерних и зависимых обществ», - рассказал Михаил Федоров, руководитель направления корпоративных решений компании «Прогноз».

У КРОК был проект для одной энергетической компании, в рамках которого в реальном времени визуализируются как технологические показатели работы электростанций (начиная с выработки электроэнергии и заканчивая радиационной обстановкой), так и текущее состояние оборудования (в работе, в ремонте и т.п.). Эта информация позволяет держать показатели в норме, управлять рисками по остановке оборудования, прогнозировать генерацию и потребление электроэнергии, - рассказал Вячеслав Максимов, директор по промышленным решениям компании КРОК.

Будущее BI в электроэнергетике

Глобальный тренд развития ИТ рынка, как в частном, так и в коропоративном секторе – это уход в мобильность. Такой ракурс постепенно принимают и BI-продукты в части систем поддержки принятия решений (развитие различных ситуаций на основе статистических данных предыдущих периодов). Приоритет данных проектов в немалой степени связан с усилиями правительства страны повысить прозрачность и управляемость в электроэнергетической отрасли в целом, путем интеграции предприятий различных форм собственности в единую структуру, необходимость которой наконец-то осознали все участники рынка, считает Алексей Кириллов, менеджера проектов департамента SAP «КОРУС Консалтинг».

Также в ближайшие годы будут востребованы решения в области бизнес-аналитики, особенно конвергентной – например, BI+ГИС или BI+технологические данные. Интерес со стороны заказчиков к решениям такого рода уже есть. Это, в частности, оперативный анализ ситуаций, поддержка принятия решений, формирование аналитической отчетности и создание аналитических панелей, а также консолидация отчетности и пр., - прогнозирует Вячеслав Максимов.

Эксперты сходятся во мнении, что основным драйвером останется аналитика больших данных (Big data). На рынке BI продолжит играть значимую роль развитие облачные, мобильных и социальных инструментов.