Énergie et services publics : les défis d’une nouvelle économie des données

Avec la transition énergétique et l'automatisation des processus industriels, le secteur de l'énergie et des services publics est au cœur d'une transformation radicale : les entreprises sont confrontées à un véritable changement de cap dû à l'explosion du volume, de la variété et de la vitesse des données à gérer, à protéger, à intégrer et à analyser. Dans ce contexte, la place des données est déterminante. Voici trois principaux défis à relever pour bénéficier de la nouvelle économie des données.

Faire face à l'explosion des données et à l'évolution des infrastructures informatiques

Outre l'augmentation du volume de données générées chaque jour, qui double dans le monde tous les deux ans, la généralisation des services cloud et la migration progressive des données et des applications vers de nouvelles plateformes ont contribué à complexifier les architectures IT des entreprises. Le cloud a favorisé le développement de nouveaux processus en offrant une plus grande agilité. Mais, il a également conduit à une multiplication des bases de données et à une dangereuse tendance à la duplication des données, susceptible d'en réduire l'unicité et la fiabilité.

Cependant, les données d'IDC montrent que le cloud est la seule option d'infrastructure en croissance pour la gestion et l'analyse des données opérationnelles. D’ailleurs, 36 % des entreprises du secteur de l'énergie et des services publics l'utilisent désormais (contre 19 % en 2020).

Dans ce contexte, la gestion sécurisée des données et la simplification de la logistique qui les entoure sont impératifs. En effet, les entreprises de ces secteurs traitent avec des millions de personnes et d'entreprises, stockent des données d'une valeur financière énorme et gèrent des infrastructures gouvernementales critiques.

Créer de l'intelligence autour des données pour en maximiser la valeur

Parallèlement à la définition d'une gouvernance efficace des données, la complexité des marchés et des périmètres d'information impose de parvenir à une « intelligence » des données et à une utilisation qui en maximise la valeur. IDC estime qu'en 2022, une petite ou moyenne entreprise industrielle utilise moins de 25 % de ses données opérationnelles.

Pour remédier à cette situation, il faut investir dans les ressources, les compétences spécialisées et l'automatisation, dans le cadre d'un effort plus large visant à démocratiser l'utilisation des données.

Aujourd'hui, l'un des plus grands défis pour le secteur de l'énergie est précisément le manque d'expertise, souvent concentré sur les grandes entreprises technologiques. En outre, sur le front de l'automatisation, les entreprises doivent, d'une part, se doter de capacités d’intelligence des données afin d’en gérer efficacement le cycle de vie (gestion, catalogage, suivi, etc.) et, d'autre part, investir dans des solutions de type plateformes de données et DataOps qui améliorent la connexion, la contextualisation et l’analyse des données.

Avec des systèmes et des marchés énergétiques qui tendent de plus en plus vers le temps réel, il convient de rapprocher les moments de production et de consommation des données. Cela inclut la démocratisation de l'accès aux données, qui ne sont plus la prérogative des utilisateurs techniques, mais qui deviennent le patrimoine de toute l’organisation.

Construire des architectures de données durables

L'environnement commercial actuel ne peut ignorer l'aspect durable de la nouvelle économie des données. La décarbonisation, l'électrification, la conservation des ressources et la circularité des matériaux sont des aspects qui ne conduisent pas à une simple évolution des services offerts, mais qui exigent une approche totalement nouvelle de l'entreprise.

Les données étant au cœur de cette transformation, certaines des entreprises les plus avancées du secteur ont élaboré des politiques de responsabilité numérique visant à développer un écosystème numérique durable pour l'entreprise et ses parties prenantes. Cela comprend :

• La dimension sociale, qui porte sur la confidentialité des données des clients, des citoyens, des travailleurs et des fournisseurs, sur leur inclusion numérique, l'amélioration de leur santé et de leur sécurité grâce aux données et au numérique.
• La dimension économique, qui implique la gestion responsable de l'impact des données et du numérique sur la chaîne de valeur des entreprises et sur l'emploi dans le secteur.
• La dimension technologique, qui se reflète dans la garantie de la sécurité informatique, la création de technologies responsables et l'utilisation responsable des données.
• La dimension environnementale, qui se concentre sur l'utilisation des données pour développer des solutions de développement durable, l'aspect qui conduit de nombreuses entreprises à rationaliser et à décarboner leur « moteur d'information ». Une même donnée est aujourd’hui répliquée en moyenne 10 à 12 fois dans les organisations, ce qui pose des problématiques de gouvernance (quelle est la donnée maître ?), de sécurité (qui accède à quelle donnée ?) et bien entendu d’impact carbone lié au stockage. Par ailleurs, IDC a constaté que 37 % des entreprises de l'Énergie et des Services publics consolident ou ferment une partie de leurs infrastructures informatiques en réponse à la flambée des prix de l'énergie. De plus, 33 % retardent les acquisitions et les projets numériques pour respecter les budgets existants.

C'est la durabilité qui amènera les entreprises à repenser leurs architectures de données pour privilégier, le cas échéant, la connexion des données par rapport à la collecte, au stockage et à la réplication classiques. Un processus qui peut avoir lieu, par exemple, en plaçant des logiques de virtualisation à côté des paradigmes traditionnels d'extraction, de transformation et de chargement (ETL).

Afin d'optimiser la capacité de l'infrastructure existante, il est nécessaire que les entreprises se libèrent du réseau d'intégrations complexes qui prévalait jusqu'à présent. Pour ce faire, la clé est une approche logique. Celle-ci permet l'intégration et la fourniture de données distribuées par le biais de la virtualisation, en connectant les données où et quand c'est possible, et en collectant et répliquant les données seulement où et quand c'est indispensable. La technologie doit travailler dans l'ombre, sans se montrer, simplifier ce qui est complexe, en permettant au consommateur de données de se concentrer sur ce qu'il doit faire, sans distraction et en engageant les ressources strictement nécessaires, en évitant le gaspillage.