Big Data

On peut penser que ce tsunami de données qui nous est promis rendra toute analyse extrêmement complexe. D’abord à cause du volume de ces données : une installation de 100 capteurs interrogés toutes les 5 minutes représente environ 1 000 To par an pour une simple mesure horodatée.
Si votre système d’analyse n’est pas adapté, s’il n’a pas été conçu nativement pour traiter ces quantités de données, les latences, les temps de traitement et d’affichage seront tellement longs que l’utilisation du système sera extrêmement pénible pour l’utilisateur. L’utilisation d’un simple tableur ou même d’applications de type BMS/GTC est trop souvent rédhibitoire. De plus, il n’offre pas d’outils de traitement de données en volume. Par conséquent, il est clair que vous aurez peu de chances d’en tirer des leçons. En revanche, une solution Big Data vous ouvrira les portes d’une analyse détaillée et efficace de vos données.

A cause aussi de la rapidité du système de traitement : le stockage des données pour cette même installation devra simultanément toutes les sources d’acquisition et n’en perdre aucune. Et enfin, être capable de traiter la variété de données provenant de capteurs, d’autres systèmes informatiques, d’utilisateurs et tout cela simultanément.
Cela nécessite un système d’information de haut niveau : efficace, résilient, opérationnel H24 et donc un suivi permanent en plus d’une puissance de traitement et de stockage conséquente…Et les coûts en conséquence.
Avec ses solutions hébergées, SILENO vous garantit le plus haut niveau de puissance, de fiabilité et de technologie sans avoir à vous soucier des investissements coûteux et de la maintenance fastidieuse.

Pour améliorer l’efficacité énergétique d’une installation, il faut, on l’a vu, multiplier les sources de données et les mesures. En revanche, il faut aussi avoir une approche systémique qui tienne compte des coûts d’approvisionnement énergétique, de maintenance des équipements de distribution et le consommateur final tant sur le plan fonctionnel qu’en termes de confort ou de facturation/abonnements. Pour être efficace, il est nécessaire d’intégrer à la fois la facturation fournisseur et client et de corréler ces données avec des mesures de taille physique. Sans cette approche, l’observation risque de se limiter à constater la consommation sans pouvoir la relier aux usages et aux coûts engagés.