Według szacunków nawet 70-80% informacji zgromadzonych przez firmy pochodzi z nieustrukturyzowanych danych1. Dark data, czyli zasoby wytwarzane w ramach standardowej działalności operacyjnej i przechowywane, jednak niewykorzystywane do żadnych konkretnych celów, stwarzają ogromną i niezagospodarowaną przestrzeń do optymalizacji biznesu. Szczególnie w takich gałęziach gospodarki jak branża energetyczna, dla której charakterystyczne jest generowanie dużego wolumenu danych specjalistycznych.
Komentarz ekspercki Marcina Drzewieckiego, Prezesa Zarządu w Iron Mountain Polska.
Transformacja branży energetycznej trwa – nie tylko z uwagi na priorytetyzację niekonwencjonalnych źródeł energii, ale także u samych podstaw funkcjonowania sektora. Wyzwania, przed którymi dziś staje, wywierają jednocześnie swego rodzaju presję digitalizacyjną. Przede wszystkim z uwagi na wsparcie nowoczesnych rozwiązań technologicznych w kontekście wielopoziomowej optymalizacji biznesu. Paradoksalnie, aby sięgnąć po korzyści gwarantowane przez cyfryzację, nie trzeba w pierwszej kolejności decydować się na pionierskie w globalnej skali innowacje. Największy potencjał do zagospodarowania jest ukryty znacznie bliżej, niż mogłoby się wydawać.
Współczesny sektor energetyczny gromadzi różnorodne dane przynajmniej od 30 lat, a w wielu przypadkach, choć w istotnie ograniczonym zakresie, wykorzystując je do dziś. Okazuje się jednak, że nawet 80% informacji firm z tej branży jest przechowywanych w postaci nieustrukturyzowanych, nieuporządkowanych danych2. W tym miejscu należy przytoczyć definicję dark data, czyli tzw. „ciemnych danych”. Są to zasoby wytworzone w ramach standardowej działalności operacyjnej, przechowywane, które nie są wykorzystywane do żadnych celów biznesowych. To oczywiste, że nie da się wyciągnąć żadnej wartości dodanej z danych, do których nie mamy dostępu, a tym bardziej tych, o których istnieniu właściwie nie mamy pojęcia. Przytoczone szacunki pokazują zatem zaskakującą prawdę, że w przypadku energetyki potencjał zgromadzonych danych jest uwolniony średnio zaledwie w 20%.
Choć biznes coraz częściej dąży do tego, aby wykorzystać je w jak największym stopniu, działania doraźne nie wprowadzą rewolucji w zakresie data management. Wyłącznie strategiczne podejście do tematu ładu informacyjnego umożliwi długofalowe zabezpieczenie danych i wypracowanie ich nieograniczonej dostępności dla obecnych i przyszłych potrzeb biznesu, co powinno być nadrzędnym celem. Z całą pewnością to wyzwanie nie zniknie samo z siebie – każdy sektor doświadcza aktualnie lawinowego przyrostu liczby wytwarzanych danych.
Dane z przeszłości, pozbawione szerszego kontekstu, nieodpowiednio uporządkowane czy opisane, a także niezidentyfikowane to obszar, który należy postrzegać jako przestrzeń do nadania większej dynamiki rozwojowi biznesu energetycznego. Uzyskując do nich wgląd, przede wszystkim pozyskujemy niezwykle cenne paliwo do analityki, raportowania czy mierzenia efektywności. W skrócie – jesteśmy w stanie podejmować szybsze, bardziej trafne i racjonalne decyzje biznesowe. Sam fakt wdrożenia tego rodzaju strategii zwiększa szansę na osiągnięcie przewagi konkurencyjnej. Dziś zaledwie 15% firm z sektorów energetycznego, wydobywczego i usług komunalnych wykorzystuje systemy analityki danych biznesowych3. Odpowiednie zarządzanie informacjami, w tym również dominującymi w ogólnej strukturze dark data, zapewnia również dodatkowe korzyści. Większa świadomość na temat posiadanych zasobów danych istotnie ogranicza ryzyko cyberataków, pozwala zachować pełną gotowość audytową i umożliwia przestrzeganie dynamicznie zmieniających się przepisów (compliance). Jest wobec tego odpowiedzią na najważniejsze wyzwania dotyczące data management – utrudnione zachowanie zgodności z wymaganiami legislacyjnymi, ryzyko ujawnienia poufnych informacji, zwiększone koszty operacyjne i przechowywania, a także nieefektywność pracy związanej z ograniczonym dostępem do danych.
Porządkując metadane i udostępniając je w sposób zintegrowany, umożliwiamy szybsze kreowanie wartości. Branżę energetyczną charakteryzuje duży wolumen generowanych danych, zarówno tych specjalistycznych, dotyczących informacji pogodowych, zasilania i ograniczeń przesyłowych, badań sejsmicznych i odwiertów, rejestrów serwisowania i konserwacji maszyn, opomiarowania procesów czy odczytów z liczników, jak i uniwersalnych – akt personalnych, danych sprzedażowych, materiałów marketingowych oraz ewidencji świadczeń pracowniczych i płatności. Nie mam wątpliwości, że podjęcie próby identyfikacji i uporządkowania dark data w sektorze energetycznym z rzetelnym partnerem to szansa na nadanie nowego tempa rozwojowi biznesu.
Współczesny sektor energetyczny gromadzi różnorodne dane przynajmniej od 30 lat, a w wielu przypadkach, choć w istotnie ograniczonym zakresie, wykorzystując je do dziś. Okazuje się jednak, że nawet 80% informacji firm z tej branży jest przechowywanych w postaci nieustrukturyzowanych, nieuporządkowanych danych2. W tym miejscu należy przytoczyć definicję dark data, czyli tzw. „ciemnych danych”. Są to zasoby wytworzone w ramach standardowej działalności operacyjnej, przechowywane, które nie są wykorzystywane do żadnych celów biznesowych. To oczywiste, że nie da się wyciągnąć żadnej wartości dodanej z danych, do których nie mamy dostępu, a tym bardziej tych, o których istnieniu właściwie nie mamy pojęcia. Przytoczone szacunki pokazują zatem zaskakującą prawdę, że w przypadku energetyki potencjał zgromadzonych danych jest uwolniony średnio zaledwie w 20%.
Choć biznes coraz częściej dąży do tego, aby wykorzystać je w jak największym stopniu, działania doraźne nie wprowadzą rewolucji w zakresie data management. Wyłącznie strategiczne podejście do tematu ładu informacyjnego umożliwi długofalowe zabezpieczenie danych i wypracowanie ich nieograniczonej dostępności dla obecnych i przyszłych potrzeb biznesu, co powinno być nadrzędnym celem. Z całą pewnością to wyzwanie nie zniknie samo z siebie – każdy sektor doświadcza aktualnie lawinowego przyrostu liczby wytwarzanych danych.
Dane z przeszłości, pozbawione szerszego kontekstu, nieodpowiednio uporządkowane czy opisane, a także niezidentyfikowane to obszar, który należy postrzegać jako przestrzeń do nadania większej dynamiki rozwojowi biznesu energetycznego. Uzyskując do nich wgląd, przede wszystkim pozyskujemy niezwykle cenne paliwo do analityki, raportowania czy mierzenia efektywności. W skrócie – jesteśmy w stanie podejmować szybsze, bardziej trafne i racjonalne decyzje biznesowe. Sam fakt wdrożenia tego rodzaju strategii zwiększa szansę na osiągnięcie przewagi konkurencyjnej. Dziś zaledwie 15% firm z sektorów energetycznego, wydobywczego i usług komunalnych wykorzystuje systemy analityki danych biznesowych3. Odpowiednie zarządzanie informacjami, w tym również dominującymi w ogólnej strukturze dark data, zapewnia również dodatkowe korzyści. Większa świadomość na temat posiadanych zasobów danych istotnie ogranicza ryzyko cyberataków, pozwala zachować pełną gotowość audytową i umożliwia przestrzeganie dynamicznie zmieniających się przepisów (compliance). Jest wobec tego odpowiedzią na najważniejsze wyzwania dotyczące data management – utrudnione zachowanie zgodności z wymaganiami legislacyjnymi, ryzyko ujawnienia poufnych informacji, zwiększone koszty operacyjne i przechowywania, a także nieefektywność pracy związanej z ograniczonym dostępem do danych.
Porządkując metadane i udostępniając je w sposób zintegrowany, umożliwiamy szybsze kreowanie wartości. Branżę energetyczną charakteryzuje duży wolumen generowanych danych, zarówno tych specjalistycznych, dotyczących informacji pogodowych, zasilania i ograniczeń przesyłowych, badań sejsmicznych i odwiertów, rejestrów serwisowania i konserwacji maszyn, opomiarowania procesów czy odczytów z liczników, jak i uniwersalnych – akt personalnych, danych sprzedażowych, materiałów marketingowych oraz ewidencji świadczeń pracowniczych i płatności. Nie mam wątpliwości, że podjęcie próby identyfikacji i uporządkowania dark data w sektorze energetycznym z rzetelnym partnerem to szansa na nadanie nowego tempa rozwojowi biznesu.
Marcin Drzewiecki, Prezes Zarządu w Iron Mountain Polska
1 https://www.ironmountain.com/blogs/2017/defining-grey-data-what-is-it-and-whats-the-potential-value
2 Tamże
3 Monitor Transformacji Cyfrowej Biznesu, KPMG, 2022
