HP Business Intelligence Rozwiązania dla energetyki (SM)

Transkrypt

1 HP Business Intelligence Rozwiązania dla energetyki (SM) Jacek Piotrowski Dyrektor Rynku Przemysłowego, HP ES 7/12/ Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.

2 Agenda HP w projektach SM Wyzwania dla branży Podejście dzisiejsze Lepsze podejście do informacji Nowe możliwości biznesowe

3 Pilotowy projekt CEZ Kontrakt podpisany przez Hewlett-Packard we wrześniu 2010 Ponad 40,000 urządzeń pomiarowych u drobnych odbiorców Wykorzystanie urządzeń różnych producentów: L+G Addax... Pełna obsługa procesów biznesowych Pełna integracja z istniejącym środowiskiem aplikacyjnym SAP... Zaawansowane plany rozwojowe wykorzystania danych z systemu BI Framework 3 2 December 2010

4 Wyzwania branży Rynek Innowacyjność i konkurencyjność Wysokie ceny energii i efektywność energetyczna Liberalizacja rynku / deregulacja Nowe rynki Bezpieczeństwo dostaw Dostępność energii pierwotnej Niezawodność i jakość Zdolności wytwórcze vs. popyt Środowisko Zmiany klimatu Ochrona przyrody i naturalnego środowiska Zanieczyszczenia Ludzie Wartościowa wiedza odchodzi z ludźmi Brak świeżej krwi w branży Wysokie koszty zatrudnienia

5 Priorytety branży energetycznej Pozyskiwanie i utrzymanie klientów, wzrost zyskowności Umożliwienie oceny klienta st. Większe zrozumienie potrzeb klienta Optymalizacja interakcji z Klientem i tworzenie nowych modeli biznesowych Bezpieczeństwo dostaw Podnoszenie efektywności operacyjnej Maksymalizacja efektywności inteligentnej sieci Obniżanie ryzyka każdej transakcji handlowej Doskonałość operacyjna Mierzenie powtarzalnych działań Inwestowanie w rzeczy powtarzalne Wykorzystanie bogactwa inteligentnego opomiarowania 6

6 Priorytet nr 1 Pozyskiwanie i utrzymanie klientów bardziej zyskowne Full optimization Simple optimization Customer value calculation Micro segmentation Campaign measurement Macro segmentation Campaign selection 360 degree view of customer

7 Priorytet nr 2 Bezpieczeństwo dostaw Pricing optimization Grid optimization Cost of energy Holistic asset management Trading and transmission intelligence 360 degree view of the business

8 Priorytet nr 3 Doskonałość operacyjna Risk optimization Smart grid intelligence Carbon reduction models Smart meter intelligence Cost reduction intelligence and initiatives 360 degree view of the business

9 Tradycyjne podejście do BI Web Web Call Center Call Center Operations Sales Marketing Sales & Marketing Finance Billing Operations Assets HR

10 Wyzwania dla tradycyjnego podejścia BI Dane nie są połączone Silosy funkcjonalne Brak jednolitego spojrzenia na Klienta bądź działalność Niejednolita jakość danych Nieaktualność danych Brak integracji z procesami biznesowymi Słabe powiązanie z wymaganiami biznesu Długi proces budowy Trudność skalowania do potrzeb przyszłych

11 HP zmienia sposób, w jaki firmy energetyczne modernizują się dzięki BI Intensywne, codzienne przetwarzanie i analizowanie danych Pracownicy Duża liczba zapytań ad-hoc dot. Inteligentnego opomiarowania Grid Optymalizacja Klienci 1,000,000s zapytań od agentów i klientów Optymalizacja użycia 100,000s of zapytań od setek dostawców 100,000s zapytań od innych aplikacji Dostawcy Aplikacje Połączenie potrzeb z szansami i działaniami CONNECTED INTELLIGENCE Połączenie Optymalizacja bieżącej cen działalności z nowymi możliwościami ETRM Miliony, milardy nowych rekordów wprowadzanych codzienie Web Połączenie inteligencji ponad granicami działów Dane czasu rzeczywistego Dane Dane uporządkowane nieuporządkowane Miliardy rekordów analizowanych w celu optymalizacji

12 Connected Intelligence dla energetyki Strategiczne zadania biznesowe Pozyskiwanie Klientów Lojalność Klientów Bezpieczeństwo dostaw Efektywność operacyjna Nowe możliwości biznesowe Poznaj potrzeby, podejmij działanie Uzyskaj właściwe dane Smart Meter Intelligence Pricing Smart Demand Optimization Connected Intelligence Grid Response Intelligence dla energetyki Optimization Głęboka i kontekstowa analiza danych i potrzeb Monitorowanie i reagowanie na zdarzenia (RT) Zaawansowana analityka i modelowanie Analizy, raporty i wizualizacja Szeroka ocena działalności 360 Zintegrowany, branżowy model danych EDW obejmujący Klientów, MDM, Billing i Handel ETRM Intelligence Zapewnienie jakości danych, analizy, optymalizacja i integracja Elastyczny model dostarczania rozwiązań Strategiczne zadania technologiczne Modernizacja BI Scaling SAP NW Smart Grid Zarządzanie danymi

13 Lepsze podejście: połączenie danych by usprawnić działalność Sprzedaż Potrzeby Klientów: Sprzedaż, Contact centers Inteligentne liczniki: Potrzeby i zachowania Klientów Koszty zaopatrzenia: Oferty i taryfy Inteligentna sieć: CRM Eksploatacja Billing Finanse Ocena 360: Wyniki Aktywa Handel Ryzyko: Zachowania klientów Zużycie Połączenie potrzeb z szansami i działaniami Sieć CONNECTED INTELLIGENCE Połączenie inteligencji ponad granicami działów Marketing Sieć Ryzyko Połączenie bieżącej działalności z nowymi możliwościami Operacje Smart Meter Intelligence Klienci Kredyty Smart Grid Intelligence Optymalizacja cen i taryf Rynki Optymalizacja odpowiedzi na popyt Smart Meters Handel energią & Zarządzanie ryzykiem Pogoda Web, Internet Call Center

14 Możliwości stają się rzeczywistością dzięki CI dla mądrej energetyki Smart Meter Intelligence Smart Grid Intelligence Pricing Optimization Demand Response Optimization Energy Trading & Risk Management Intelligence Dokładne prognozowanie popytu Głęboka segmentacja Modele prognostyczne dla pozyskiwania, utraty Klientów, kalkulacji całkowitej wartości Klienta Monitoring sieci w czasie rzeczywistym Skonsolidowana obsługa zdarzeń i alarmów Efektywność operacyjna Dynamiczne cenniki (RTP) Właściwe produkty o właściwej cenie we właściwym czasie Optymalizacja ryzyka Time of use Pricing Dynamiczne cenniki dla zarządzania popytem Ograniczanie popytu Bardziej szczegółowe dane poprawiają dokładność prognozowan ia Obniżenie kosztów zakupu Minimalizacja zakupów spot i dnia następnego Poprawa zabezpieczeń

15 Najbardziej użyteczna i sprawna metodologia stworzona dla BI

16 Dlaczego Connected Intelligence ma znaczenie Utrzymanie i wzrost bazy Klientów Zarządzanie całą rodziną ryzyk Wzrost zyskowności Maksymalizacja up sell i cross sell Redukcja kosztów prowadzenia działalności Odpowiedź na wyzwania rynkowe Optymalizacja szans wzrostu Poprawa efektywności i produktywności Kapitalizacja zmian w regulacjach

17 Zrób następny krok... Jak mogę poprawić moją bazę Klientów? Potrzebuję podnieść efektywność swojej (inteligentnej) sieci. Czy mam pełny (360) obraz swojego biznesu? Czy moi dyrektorzy dostają informację której potrzebują by dobrze wykonywać swoją pracę? Jak mogę zintegrować informację pochodzącą z wielu różnych źródeł? Jak mogę zoptymalizować swoje ceny? Skontaktuj się z HP. Jacek.Piotrowski@hp.com Zbyt dużo czasu pochłania mi uzyskanie odpowiedzi nawet na proste pytania o mój biznes.

18 Technology for better business outcomes