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ビッグデータは、複数のレベルのビッグニュースです。 ほとんどの企業は、収益を高める方法の観点からビッグデータを考えていますが、ビッグデータには、よりターゲットを絞った広告を作成する以上のことができます。 実際、ビッグデータは、エネルギーの浪費など、世界規模で直面する最大の問題のいくつかを解決する可能性があります。
クリーンテクノロジーに関しては、ビッグデータはその可能性の点で代替エネルギー源や電気自動車を上回っています。 エネルギー使用に関する膨大な量のデータを収集して解釈する能力は、消費者とエネルギープロバイダーの両方にとって画期的な省エネ革新をすでにもたらしています。これらの技術は、近い将来、より洗練され、普及する態勢を整えています。
ビッグデータと消費者側のエネルギー効率
エネルギー効率は、多くの消費者や企業にとって重要な問題です。 使用するエネルギーが少ないほど、より多くのお金を節約できるので、エネルギーの無駄を減らすために文字通り支払います。 使用していないときに照明、家電製品、家庭用コンピューターをオフにするという毎日の省エネの習慣とは別に、消費者はガレージのドア開閉装置から家庭用冷暖房システムに至るすべてのエネルギー効率の良いモデルに注目しています。
家庭および企業のエネルギー効率に関する歴史的な問題は、エネルギー消費に関する詳細なデータの不足でした。 暖房と冷房は、米国の全エネルギー使用量の約50％を占めていますが、そのエネルギー使用量も季節的なものであり、残りの50％はそれほど分解されていません。 毎月の公共料金は、世帯が30日間にどれだけの総エネルギーを使用したかを示しているだけで、使用量や無駄になる場所は示していません。
そこで、ビッグデータが登場します。スマートセンサーは、家庭用エネルギーの正確なデータを提供し、使用量だけでなく、使用が発生したときの追跡とレポート、または自宅でデスクトップを残しておくのにどれだけの費用がかかるかを追跡できます仕事に行く8時間。 このデータは、Webおよびモバイルプラットフォームを介して表示できるため、消費者は自宅にいないときでもエネルギーの無駄を見つけてエネルギー使用を制御できます。
人気のある例の1つは、Nestスマートサーモスタットです。 元アップルのエンジニアによって設計されたこのデバイスは、プログラム可能なサーモスタットが想定されていたものを達成しますが、ユーザーフレンドリーを十分に実現することはできませんでした。 誰も余分な熱や冷却を必要としないときはサーモスタットをダイヤルしたままにし、朝のアラームが鳴る直前や仕事から帰宅するときなど、必要なときに適切な温度になるように設定します。 さらに、Nestサーモスタットは設定を「学習」し、過去の設定に基づいて自動調整を行います。
このタイプの技術は、よりスマートな照明、冷蔵庫、ガレージドア、エアコン、廃人ポット、芝生のスプリンクラーなどに使用できます。 また、最大のエネルギー効率で動作する完全なスマート世帯を作成するためのビッグデータの可能性も示しています。 （これは、モノのインターネットと呼ばれるものの一部です。詳細については、What the $#@！Is of Internet of Things ?!）
産業エネルギー廃棄物の削減
消費者のエネルギー効率に加えて、ビッグデータは、電力会社がよりスマートなエネルギー管理を実現するのに役立つ可能性があります。 正しいデータがあれば、ユーティリティは過負荷のグリッドの効率を最大化し、新しいプラントに資金を投入する必要なくスムーズに稼働を維持できます。
電力会社は24時間365日稼働しています。 ただし、電力需要が変動するため、暑い夏の日中や冬の夜の凍結など、需要の急増に対応するための予備容量が必要になります。 ほとんどのユーティリティの現在のソリューションは、「ピークプラント」の使用です。 ピーク時のプラントは、稼働中に発生する追加の汚染は言うまでもなく、年間のほとんど休眠し、起動コストが高く、ピーク時のエネルギーの最大8倍のメガワット/時間のコストがかかります。
ビッグデータは、電力会社のピーク発電所への依存を削減または排除できます。 天気などの外部要因に対処するスマートメーターとアルゴリズムにより、公益事業者は不必要な電力使用を非ピーク時間にシフトし、ピーク需要のスパイクを減らし、すべてのエネルギー使用量をメイングリッドで維持できます。
スマートなエネルギー管理により、電力会社は風力や太陽光などの代替エネルギー源から真の価値を引き出すこともできます。 ビッグデータフィードは、自然エネルギーが生成されていない期間にユーティリティが自動的に補正するのに役立ちます。 ビッグデータを使用した予測モデリングにより、電力会社は風と太陽のパターンをより正確に計算し、風力タービンと太陽電池パネルの設計と位置を最適化できます。
フリップサイド：データセンターとエネルギーの無駄
ビッグデータがエネルギー浪費の問題を解決する可能性を妨げる可能性のある重要な問題の1つは、ビッグデータ自体、または少なくともビッグデータの生成方法にあります。 これらの想像を絶する量のデータは、データセンターによって生成されます。データセンターは、運用にエネルギーを必要とします。 そして、多くのデータセンターは、使用するよりも多くのエネルギーを無駄にしています。
ユーティリティと同様に、データセンターは年中無休で稼働しています。 熱は深刻な問題です。 何百もの大規模なサーバーが熱を発生するため、インフラストラクチャの物理的なメルトダウンを防ぐために、施設を絶えず冷却する必要があります。 しかし、ほとんどのデータセンターはエネルギー効率を考慮して稼働していません。 実際、New York Timesによる2012年のレポートでは、需要の変化を補う代わりに、ほとんどのデータセンターが24時間体制で最大の効率で稼働しており、グリッドから引き出されるエネルギーの90％以上を無駄にしていることがわかりました。
データセンターとデジタル経済は現在、世界のエネルギーの約10％を消費しています。 ビッグデータがエネルギー浪費の問題を解決するためのものである場合、業界は説得する前に練習し、最初に効率化ツールをオンにし、電力の消費を減らし、供給の失効を危険にさらすことなく全体的なエネルギー使用を改善する方法を見つける必要があります。
ただし、これらの障害にもかかわらず、ビッグデータの「グリーン」な可能性は途方もないものです。 より環境に優しく、エネルギー効率の良い世界を活用することは、エネルギーの使用方法と最も頻繁に無駄になる場所をよりよく理解することの問題かもしれません。
