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AI时代的能源公司正面对前所未有的海量运营数据，同时受困于传统基础设施的掣肘。现在许多运营忙于应付预测维护、电网现代化和可再生能源整在内的分析挑战。
虽然这些公司仍在努力将切整在起，但传统式拖慢了日常决策，使跨团队协调变得复杂。随着时间的移，这致低和错失良机。
Snowflake出能源解决案
企业数据平台公司Snowflake宣布出新的能源解决案，使电力、公用事业以及石油和气组织能够为AI建立可信的数据基础。
其目标是在个共享云平台上，让用户能够安全地连接IT（信息技术）、OT（运营技术）和IoT（物联网）系统中的数据。公司声称这将有助于现代化基础设施并提率。它还预计该平台将加速迈向可靠和低碳未来的进程。
这并非个单的套装产品。相反，它被定位为Snowflake核心数据平台、行业特定数据集以及过30个在AI Data Cloud上原生运行的作伙伴构建解决案的组。
数据作为能源未来的控制面板
"数据是能源未来的控制面板。"Snowflake全球能源负责人Fred Cohagan表示，"论是保持电网安全、保护关键资产，还是在波动市场中平衡供需，能源公司都需要个能够在任何地激活AI的可信数据基础。"
"Snowflake正在帮助全球能源者现代化其管理数据的式，利用AI实现洞察的民主化，使任何人——不仅仅是数据科学——都能实时基于情报采取行动。这种转变使组织能够用少的资源做多的事，优化现有资产，并提供强的可持续和股东回报。"
入运营系统
能源解决案的出标志着Snowflake入地进入运营系统，而不仅仅是企业分析的野心。随着对AI支持决策的日益依赖，能源行业正成为数据平台如何支持实时规划和基础设施管理的试验场。
Snowflake还将该平台定位为日常能源运营的基础。它越了中央数据访问许昌海绵胶，入能源生命周期中实际的工作流程。
Snowflake表示，该平台支持关键的能源用例，PVC管道管件粘结胶包括资产能监控、地理空间分析、电网优化和虚拟电厂支持。
作伙伴生态
Snowflake的大部分运营能力来自其作伙伴。多供应商直接在该平台上构建工具，贡献Snowflake自身不开发的业工具和行业长。
例如：
Itron：在Snowflake上提供的电网规划，使公用事业公司能够使用分辨率功率流分析对未来多年的电网能进行建模。
SAP：使能源公司能够在Snowflake上将其SAP财务和供应链数据与运营和现场数据相结。
智能体GIS平台CARTO：将地理空间分析引入平台。这有助于团队在不跨系统移动数据的情况下可视化和地理风险。
西门子：接入其Industrial Edge（工业边缘）集成，帮助将来自分散工业资产的数据带入Snowflake，为能源和工业运营商提供的运营可见。
西门子还出了新，如"与数据对话"，允许团队使用自然语言与运营数据交互，以快地了解能、维护和运营问题。
客户见证
Snowflake分享了几位客户的评论，以展示该平台的影响。
"满足客户对可靠且经济实惠能源的期望，取决于简化我们的数据环境并在我们业务的每个部分实现智能化，"PG&E（太平洋气电力公司）总裁兼席数据与分析官David Leach表示。
"Snowflake帮助我们整孤立的传统环境，管理敏感的监管和运营数据，并向现场团队和控制中心提供及时的分析，"Leach继续说道。他分享说，这基础正在帮助他们"提客户的可靠和服务可负担"。
竞争格局
Snowflake并非唯致力于能源数据平台的公司。大型云提供商如AWS、Microsoft Azure和Google Cloud也提供能源分析工具。
其他工业公司如西门子、施耐德电气和通用电气（GE Vernova）继续在运营系统和资产管理域占据主地位，并热衷于利用运营AI。
较小的供应商也在构建电网规划和预测的AI工具。
Snowflake的优势与挑战
Snowflake的优势在于它已经位于许多企业数据环境内部。它有种法将运营系统和作伙伴应用程序连接在个共享平台上。这种对能源公司的访问是许多其他数据平台所不具备的。
然而，这机遇也面临些挑战：
Snowflake面临来自主要云提供商的竞争；
它还须应对许多能源组织内部现代化的典型缓慢步伐；
将关键运营从传统系统迁移需要时间；
协调大型作伙伴生态系统增加了复杂；
如果能够克服这些挑战许昌海绵胶，那么Snowflake就可以在智能运营域进步进。
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