El ahorro de energía ha sido una preocupación importante desde que los hogares y las empresas comenzaron a consumir mayores cantidades de energía, especialmente en forma de electricidad, el principal combustible para la mayoría de las operaciones y procesos que se realizan diariamente.
Sin embargo, algunas cosas han cambiado a lo largo de los años en cuanto a la manera de usar la energía de forma más eficiente y consciente. De hecho, hay una mayor sensibilización sobre el impacto de las fuentes de energía no renovables en el planeta y en la emisión de gases de efecto invernadero.
También ha evolucionado mucho la forma en que medimos el consumo de energía. Esto ha llevado a la recopilación de enormes cantidades de datos sobre diferentes variables de consumo de energía, que no siempre se analizan adecuadamente, o se utilizan en absoluto.
El Big Data y la Eficiencia Energética
Los macrodatos (o big data) son una tendencia importante en las empresas modernas, ya que los datos se han convertido en el activo más importante para muchos negocios. Pueden ser recursos claves con los que contar para tomar mejores decisiones empresariales y predecir el comportamiento de los clientes, por ejemplo.
Para que todos estemos alineados, aclaremos qué significa big data, y qué los hace diferentes de los datos simples.
Los macrodatos son, en efecto, un conjunto de datos (dataset), pero uno que supera un número considerablemente grande de filas o registros, y que puede ser mucho más complejo que los conjuntos de datos más pequeños, ya que también contiene una mayor cantidad de columnas (variables).
Más datos significan mejores análisis, al menos en teoría, especialmente ahora que el analítica de macrodatos (big data analytics), la ciencia de los datos (Data Science) y el aprendizaje de las máquinas (Machine Learning) han ganado terreno, y continúan iterando sobre los modelos de datos y algoritmos, y desarrollando otros mejores.
El big data analytics puede aplicarse en prácticamente cualquier tipo de negocio, industria o área de conocimiento donde se recogen datos medibles. Y de hecho, un área que se beneficia mucho del big data es la gestión de la energía.
¿Por qué? Porque la forma en que las empresas y los hogares consumen energía es muy variada, y depende de una gran cantidad de factores, entre ellos el proveedor de energía, las fuentes de energía, la cantidad de dispositivos, el número de trabajadores de una empresa, y un gran etcétera.
Comprender los hábitos de consumo de energía de una empresa es el primer y más importante paso para lograr la eficiencia energética.
De esta manera, el big data analytics y la gestión de datos pueden ir de la mano con el objetivo de reducir la cantidad de energía utilizada sin comprometer el nivel de eficiencia y productividad de una empresa o industria.
Recopilación de datos energéticos de calidad
Las fuentes de energía y de energía eléctrica no son idénticas entre dos países, y a veces ni siquiera entre ciudades de un mismo país. Pero esto no significa que la energía no pueda ser medida adecuadamente.
Muchas compañías han desarrollado diferentes equipos y dispositivos para recoger datos energéticos. Por ejemplo, el uso de medidores inteligentes para registrar el consumo de energía, cada hora o incluso más a menudo. Lo que lleva a recoger grandes cantidades de datos, por lo tanto, big data.
También existen software de gestión de la energía – como DEXMA Platform – que ofrecen soluciones completas para detectar, analizar y optimizar los consumos de energía reales e identificar el potencial de ahorro energético.
La forma en que las empresas recogen datos sobre energía depende en gran medida de criterios subjetivos, a menudo decididos por un “Data Manager”, que conoce la forma en que la energía fluye en toda la empresa, y cómo afecta a las diferentes operaciones.
Hay muchos factores que afectan a la forma en que una empresa recoge los datos de energía y consumo eléctrico. Por un lado, dos empresas pueden necesitar electricidad por dos razones completamente diferentes; pero por otro lado, el lugar donde se encuentra una empresa afecta al precio de la energía.
Una variable común para la mayoría de las empresas en el mundo es precisamente cuánto deben pagar mensual o anualmente para cubrir su consumo de energía actual. Las facturas demasiado elevadas del proveedor de energía suelen ser el primer factor que motiva a una empresa a implementar proyectos de eficiencia energética.
A partir de allí, hacer las preguntas correctas es la mejor manera de modelar datos de consumo de energía apropiados y efectivos. Por ejemplo, ¿cuáles son los objetivos de la organización al reducir la energía utilizada? ¿Reducir los gastos? ¿Contribuir positivamente al medio ambiente? También puedes leer nuestro artículo sobre: RSC: Hacia la Sostenibilidad y la Eficiencia Energética en la Estrategia Empresarial».
Obtener información relevante de los datos energéticos
Una vez reunidos los datos adecuados basados en las variables y factores subjetivos que fueron considerados por los miembros de la organización, así como por un gestor energético; el siguiente paso es obtener información relevante que pueda ayudar a lograr la eficiencia energética.
Lo que se considera relevante cuando se trata del análisis de big data centrado en el consumo de energía dependerá en gran medida de los objetivos específicos de la empresa. Pero de manera general, se recomienda obtener respuestas sobre dónde y por qué la empresa consume tal cantidad de energía.
Para una empresa del sector industrial, podría haber casos irregulares de dos máquinas que son exactamente iguales, haciendo exactamente el mismo trabajo durante una cantidad de tiempo igual, y sin embargo, los datos podrían arrojar que una de ellas está consumiendo más energía.
En tal caso, es muy deseable averiguar cuál es el origen de esta irregularidad, ya que, para reducir adecuadamente la cantidad de energía consumida en una determinada operación, es necesario en primer lugar normalizar el rendimiento entre los dispositivos, las máquinas y los procesos.
Los hábitos de consumo de energía de los empleados y miembros de una empresa o negocio son también variables que pueden ser cuantificadas, y de las que se puede extraer mucho valor en forma de “insights”, lo que puede permitir diseñar planes y campañas para reducir el uso de energía.
Por último, encontrar formas realistas de reducir el consumo energético de una empresa durante la realización de las diferentes operaciones que componen sus actividades económicas, es la forma más útil de obtener información relevante a partir del conjunto de datos energéticos.
La escalabilidad de los análisis energéticos
Aplicar cambios en la forma en que la empresa utiliza la energía y los recursos también requiere la necesidad de preservar una visión a corto, mediano y largo plazo que permita asegurar que el consumo de energía seguirá siendo eficiente sin obstaculizar el crecimiento de la empresa.
Esto puede parecer especialmente fácil para las pequeñas empresas, tal vez las que se encuentran en la fase inicial – startups; así como para las del sector de los servicios, que pueden tener más facilidad para recopilar datos energéticos y reducir con éxito su consumo de energía.
Pero las grandes empresas y los fabricantes también tienen que mirar hacia adelante, ya que pueden crecer o diversificarse en un futuro. Esta previsión hace que sea necesario implementar proyectos de eficiencia energética escalable desde el principio, de manera que se pueda ahorrar en facturas y así dedicar el dinero ahorrado al desarrollo de otras actividades enfocadas al crecimiento.
El big data ha desbloqueado muchas oportunidades que solían ser ignoradas hace poco más de una década. Entre estas oportunidades, mejorar la forma en que las empresas utilizan la energía para lograr la eficiencia energética, y de ahí pasar a la sostenibilidad. Lo que significa una transformación importante en la cultura y los valores empresariales. Un cambio que hoy en día muchas empresas desean implementar.
