Wie ein Versorgungsriese Datenanalysen und maschinelles Lernen zum Nutzen seiner Kunden einsetzt

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Der Versorgungsriese EDF UK wollte einen Weg finden, seinen ungleichen Schatz an Datenbeständen zu nutzen und innovative Dienste für seine Kunden zu schaffen, indem er Datenanalyse- und maschinelle Lerntechnologien auf dem neuesten Stand der Technik einsetzt. Die Antwort auf diese schwierige Herausforderung bestand darin, weniger Technologie zu verwenden, nicht mehr.

Alex Read, Head of Data Platforms bei EDF UK, sagt, das Unternehmen habe sich in den letzten 12 Monaten der digitalen Transformation verschrieben und sich von einem Flickenteppich aus maßgeschneiderten Standardsystemen zu einer strikten Unternehmensdatenstrategie entwickelt, die auf der Taktik basiert Nutzung von Cloud-basierten Diensten.

"Weniger Technologie ist besser; verstehen Sie genau die minimale Menge an Technologie, die Sie benötigen, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen", sagt er. "Früher hatten wir einen riesigen Technologiepark, der am Rande des Managements stand. Jetzt haben wir ein paar Technologiekomponenten, die unser Leben zehnmal einfacher machen."

Laut Read umfasste dieser Transformationsprozess zwei Schlüsselkomponenten: die Neugestaltung von Technologiesystemen und die Bereitstellung von Geschäftsvorteilen. Die Erfahrungen seines Teams während dieses Prozesses liefern wichtige Lektionen für alle Datenverwalter.

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Nach 12 Monaten harter Arbeit verfügt EDF UK nun über eine zentrale Anlaufstelle für Kundenanalysen, die ein klares Verständnis der Herausforderungen vermittelt, mit denen das Versorgungsunternehmen konfrontiert ist, und der Arten von Produkten, die seine Kunden benötigen.

Laut Read ist die integrierte Datenplattform, die Snowflake-Technologie, AWS-Cloud-Services und andere taktische Lösungen nutzt, weit entfernt von der Bereitstellung, auf die sich die Mitarbeiter des Unternehmens zuvor verlassen mussten.

"Wir hatten eine Reihe von Anbietern, eine Reihe von Datenlösungen, sowohl lokal als auch in der Cloud", sagt er. "Wir hatten keine zentrale Quelle der Wahrheit oder eine konsolidierte Ansicht all unserer Daten, die wir mit dem gesamten Unternehmen teilen wollten."

Read sagt, dass sich EDF UK in der Vergangenheit auf eine Fülle von maßgeschneiderten, handelsüblichen Tools verlassen hat. Ohne eine zentralisierte Plattform hatte das Datenteam Mühe, die Nachfrage des Unternehmens nach neuen Analysediensten zu erfüllen. Infolgedessen haben sie oft isolierte Umgebungen erstellt, um jeden Nischenanwendungsfall zu unterstützen.

Data Science war eine besondere Herausforderung. Trotz zweieinhalbjähriger Bemühungen zur Implementierung einer Plattform für maschinelles Lernen fehlte dem Unternehmen eine skalierbare Produktionsumgebung. Die wichtigsten Stakeholder von EDF UK zeigten sich besorgt darüber, dass das Unternehmen eine hohe Kapitalrendite erzielte. Also konzentrierte sich das Read-Team auf einen neuen Ansatz.

Informationen aus dem gesamten Unternehmen werden jetzt in einem AWS S3 Data Lake gesammelt und in der Snowflake Data Cloud konsolidiert. EDF UK nutzt dann das Snowpark-Entwicklungsframework, um es seinen Datenwissenschaftlern zu ermöglichen, Python zu verwenden und maschinelle Lernmodelle auf AWS SageMaker in Produktion zu bringen.

Das Unternehmen hat sich nach einem Bieterverfahren für Snowflake entschieden. Ihm gefiel die Cloud-agnostische, skalierbare und entwicklerfreundliche Natur der Plattform. Rund 90 % der Legacy-Systeme von EDF UK werden jetzt auf Snowflake migriert. Read prognostiziert, dass Snowflake bis Ende des ersten Quartals 2023 die einzige Datenplattform für Unternehmen sein wird.

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