Le logiciel Solargis Analyst n'aide pas seulement les spécialistes des données solaires à être plus productifs. Il libère la puissance des données solaires pour ceux qui n'ont pas de formation analytique.
Nous avons rencontré Harsh Goenka, Business Development Manager, pour discuter des raisons pour lesquelles l'industrie solaire doit rendre plus accessibles les informations tirées des données, et de la manière dont Solargis Analyst l'aide à fournir plus efficacement de la valeur aux clients de Solargis.
Exemple de vidéo de la série de tutoriels de Solargis Analyst disponible sur ce lien
Je travaille dans le domaine du développement commercial, c'est-à-dire que je vends les données, les logiciels et les services de conseil de Solargis et que je suis un point de contact pour les clients, en les aidant à résoudre leurs problèmes. Je passe du temps à assurer la liaison avec les clients et nos équipes d'assistance et de conseil, tout en soutenant la stratégie marketing et commerciale au sens large.
Travailler pour une entreprise leader dans le domaine des services de données solaires signifie que je manipule fréquemment de grands volumes de données provenant de diverses sources - et je dois les comprendre pour aider à résoudre les problèmes et obtenir des résultats pour nos clients.
Dans le cadre de mes fonctions, nos clients peuvent me demander de les aider à résoudre les divergences entre leurs mesures solaires sur site et les modèles de données de Solargis. Par exemple, un client peut trouver un écart systématique (biais) de 6-7% en comparant ses mesures avec celles de Solargis, alors que les données de Solargis sont connues pour avoir une incertitude de 3-4%, ce qui peut indiquer que la différence restante peut être attribuée à des insuffisances de mesure.
Comme mon rôle quotidien n'inclut pas l'analyse des données, j'envoie les données des clients directement à notre service clientèle ou à nos équipes de consultants pour une analyse détaillée. Cependant, l'équipe ayant ses propres flux de travail et projets à gérer, il n'est parfois pas possible d'obtenir une réponse rapide.
Les clients ont tendance à exiger une réponse rapide, car ils ont besoin de comprendre comment traiter les ensembles de données lorsqu'ils prennent des décisions importantes dans le cadre d'un projet limité dans le temps. Lorsqu'un client me sollicite, il m'arrive d'effectuer moi-même l'analyse préliminaire des données. Auparavant, il n'existait pas de logiciel spécialisé dans les données solaires et je devais donc utiliser un tableur, tel que Microsoft Excel. Le problème est qu'il n'est pas facile de comparer deux grands ensembles de données dans Excel !
La comparaison d'ensembles de données peut s'avérer laborieuse si l'on ne dispose pas des outils adéquats. Par exemple, les dates et les heures sont souvent formatées différemment d'un ensemble de données à l'autre, ce qui rend la comparaison à l'aide de filtres de données difficile et laborieuse. Les horodatages des données peuvent être enregistrés dans des fuseaux horaires différents. Cela signifie que l'alignement de grands ensembles de données dans une structure harmonisée peut prendre des heures - et ce, avant de prendre en compte les lacunes ou les incohérences dans les données. En fin de compte, Solargis Analyst me fournit les outils nécessaires pour comparer efficacement les ensembles de données.
Étant donné que l'harmonisation des formats de données peut prendre beaucoup de temps, il est essentiel de pouvoir le faire automatiquement en appuyant sur un bouton. Avant d'analyser les données, il est important d'isoler tout problème de qualité. Cette opération manuelle prend du temps, c'est pourquoi les fonctions automatiques de contrôle de la qualité sont utiles.
Pour bien comprendre les données, il faut disposer d'outils de visualisation puissants. Les tableurs n'ont qu'une fonctionnalité limitée pour visualiser des séries chronologiques étendues de données, et ils ne sont pas interactifs. En utilisant le logiciel Solargis Analyst, conçu pour les utilisateurs de l'industrie solaire, je peux facilement voir les tendances dans les séries temporelles, corriger les erreurs et, en fin de compte, aider les clients à mieux comprendre les données et à prendre les bonnes décisions.
La première est l'importation de données. Solargis Analyst permet aux parties prenantes d'importer des ensembles de données - par exemple des mesures sur site et des données de modèle Solargis - et de les comparer, tout en les harmonisant automatiquement, ce qui minimise le temps de préparation.
Deuxièmement, je l'utilise pour visualiser les données de manière interactive. Cela me permet d'étudier les schémas et les tendances temporelles et de me concentrer sur les problèmes qui doivent être résolus rapidement et efficacement.
Troisièmement, j'utilise l'évaluation automatique de la qualité des données de mesure des clients pour les nettoyer en vue d'une analyse plus approfondie.
Enfin, j'effectue une analyse comparative des ensembles de données mesurées et modélisées, en créant des diagrammes de dispersion et des graphiques, et en produisant des rapports imprimés sur la base de modèles prédéfinis. Cela permet une communication directe et claire avec les autres parties prenantes afin d'assurer une transparence totale des décisions basées sur les données.
Je ne suis pas un analyste. Je travaille dans la vente, bien que j'aie une formation d'ingénieur. Solargis Analyst me permet d'être réactif et de faire une évaluation de premier niveau des données des clients, ce qui me permet de gérer rapidement les requêtes des clients, de communiquer avec nos équipes de support et de conseil et d'aider à résoudre rapidement les problèmes.
La plateforme Solargis Analyst a un large éventail d'applications pour l'industrie solaire. Chez Solargis, nous avons récemment interrogé les participants à l'un de nos webinaires techniques en leur demandant quel outil logiciel ils utilisaient pour analyser les données solaires. Il est frappant de constater que, bien que la plupart des participants soient des analystes de données, 60 % d'entre eux utilisent Excel, 20 % Python et 20 % d'autres outils.
Il est clair que de nombreux analystes de données, bien qu'experts en manipulation de données, n'ont pas les compétences de programmation nécessaires pour automatiser eux-mêmes les processus clés. Nous pensons que Solargis Analyst deviendra l'outil de référence pour la gestion et l'analyse faciles de données solaires complexes, qu'elles soient mesurées ou issues de modèles, dans l'ensemble de l'industrie solaire.
Un autre cas pourrait être celui d'un chef de projet chez un développeur de projet disposant d'une équipe d'analystes de données centralisée. Généralement, dans les projets solaires à grande échelle, cela implique de jouer le rôle de facilitateur entre de nombreuses parties prenantes, à la fois en interne et en externe.
Si le projet connaît des problèmes de performance ou si un contrat EPC doit être renouvelé, le fait de s'appuyer sur l'équipe de données peut ralentir les négociations commerciales, car elle peut être accaparée par des processus analytiques en cours. Pour comprendre le contexte technique et gérer le processus d'un point de vue contractuel, technique et juridique, un outil comme Solargis Analyst permet au chef de projet de jouer un rôle plus actif dans l'analyse des données aux côtés de l'équipe élargie. L'utilisation de Solargis Analyst rationalise le processus et permet au gestionnaire de projet de communiquer rapidement les résultats de l'analyse à ses collègues et aux autres parties prenantes à l'aide de rapports logiciels standardisés.
Il rend accessible l'analyse au niveau de l'expert. J'aime résoudre les problèmes. Lorsque je suis confronté à un défi, je veux arriver à ce moment "aha" et résoudre le problème. Solargis Analyst me permet de réduire le temps qui me sépare de ce moment !
L'outil logiciel Solargis Analyst est maintenant disponible pour aider les personnes qui travaillent avec des données solaires à le faire plus efficacement, permettant à ceux qui n'ont pas d'expertise en codage d'extraire de la valeur en toute confiance et de dépanner des ensembles de données.
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