ユーティリティの Meter Data Analytics

計測データ管理システム (MDMS)、ヘッドエンドシステム (HES)、顧客情報システム (CIS)、地理情報システム (GIS) など、さまざまなソースからデータを取り込みます。

ユースケースに基づいてバッチアプローチとストリーミングアプローチの両方を使用して AWS 、顧客データと計測データを に取り込みます。カスタムアダプターAWS Lambdaの場合は 、SFTP AWS Transfer Family の場合は 、バッチ処理AWS Storage Gatewayの場合は 、ストリーミングデータの場合は Amazon Kinesis と Amazon Simple Queue Service などの複数のツールから選択します。

時系列データベースサービスである Amazon Timestream を使用して、計測データを効率的に保存および分析します。ミッションクリティカルなアプリケーションのnear-real-timeダッシュボードと時系列分析を強化します。

ファイル変換、重複排除 AWS Glue、計測データ検証、推定、編集 (VEE) プロセスの実行、請求決定要因の作成などの付加価値処理など、 を使用して抽出、変換、ロード (ETL) プロセスを自動化します。Amazon S3 Glacier を低コストのストレージとして使用して、アーカイブコピーと保持コンプライアンスを実現します。最終的なキュレートされたデータセットを Amazon Simple Storage Service バケットに、ダウンストリーム分析と ML 作業の信頼できるデータレイクの単一ソースとして保存します。を使用して AWS Glue 、データスキーマの検出とメタデータのタグ付けを自動化します。

Amazon Redshift で標準 SQL を使用して、データウェアハウスとデータレイク全体で構造化および半構造化データまたは時系列のペタバイトをクエリします。Amazon EMR で複雑な分析を実行し、Amazon Athena で湖と倉庫に対してデータ検出クエリを実行します。

SageMaker AI を使用して、グリッドの異常を検出し、エネルギー使用量を予測し、機器の障害を予測します。Amazon Bedrock 統合を使用して、メーターデータとチャットします。

Amazon Quick Sight または Amazon Managed Service for Grafanaを使用して、AI/ML インサイトを含むインタラクティブなダッシュボードを作成して公開します。任意のデバイスからダッシュボードにアクセスし、アプリケーションやウェブサイトに埋め込みます。Amazon Pinpoint を使用して、E メール、SMS、モバイルプッシュ通知などの複数のチャネルにわたるカスタマーエンゲージメントを測定することで、顧客と積極的にコミュニケーションを取ります。Amazon Pinpoint で分析と ML 出力を使用して、パーソナライズされた顧客ターゲットセグメントとキャンペーンを作成します。

AWS セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンスのサービスを使用して、データを安全かつ安全に保ちます。