導入事例

革新的なエネルギ，ソリュ，ションでクリ，ンな世界を目指す

数百万ドル

エンジン修理コストを削減

250 名

デタ部門250名が160以上の高価値ユスケスを創出

9 倍

ラベル検証を9倍高速化(45分→5分)

業種：エネルギ，·ユ，ティリティ

解决方案:数据驱动的环境、社会和治理，需求预测，预见性维护，安全库存分析，威胁检测

プラットフォ，ム·ユ，スケ，ス:レ@ @クハウス、三角洲湖、デタサエンス、機械学習、ETL、砖的SQL

クラウド:Azure

デ，タブリックスの応用範囲はここ数年で大きく拡大しました。導入当初はビッグデータとAIのプラットフォームとして使用していましたが,現在ではユースケースが広がり,それぞれ異なる目的を持った市民エンジニアやデータサイエンティストが最新のBIツールとして利用しています。デ，タブリックスは，デ，タドリブンな意思決定を支えています。」

シェル社高度分析CoEゼネラルマネ，ジャ，ダニエル·ジ，ボンズ氏

石油大手のシェル社は,最新のデジタル技術に投資して気候変動対策に取り組み,ネットゼロエミッション(実質排出ゼロ)にチャレンジするエネルギー業界の最先端企業として,クリーンな未来の創出に尽力しています。ビジネス全体における運用効率の改善,顧客エンゲージメントの促進,再生可能エネルギーなどのイノベーションの推進に,データとAIを活用しています。

シェル社では，膨大なデ，タの取り扱いに関わる問題を解決すべく，Shell。Aiプラットフォ，ムの基盤要素としてデ，タブリックスを導入。現在では,データブリックスのプラットフォームを活用して数百人のエンジニア,サイエンティスト,アナリストが一丸となり,クリーンなエネルギーソリューションの迅速かつ効率的な提供を目指したイノベーションに取り組んでいます。

大規模な洞察抽出への挑戦

シェル社は,創業100年余りの歴史の中で,数々の先駆的なアイディアを創出し,エネルギーの消費方法に影響を及ぼしてきました。

シェル社のデタサエンス部門gmダン·ジボンズ氏は，次のように述べています。
エネルギ，業界は転換期を迎えています。デジタル技術は，私たのビジネスをより効果的で効率的にするための中核を担っています。エネルギー業界全体が,持続可能で環境負荷を軽減する新たなエネルギー分野への進出を進めており,データとデジタル技術をいかに活用するかが極めて重要になっています。」

デジタル変革は，あらゆるエネルギ，企業にとっての主要な取り組みの1です。しかし,従来のテクノロジーに基づくインフラ,データの爆発的増大に起因する複雑さ,データを活用するソリューションの構築に必要なデータエンジニアリングやサイエンスのスキル不足など,解決すべき課題が残されています。

シェル社はこれらの課題と向き合い,データサイエンスセンターオブエクセレンス(CoE)を設立し,バリューチェーンの中でより高価値のユースケースの特定に取り組んでいます。しかし,データを活用したイノベーションを推進する一方で,分析やビッグデータ処理,機械学習のためのデータインフラを拡張させなければならないという課題を抱えていました。

デタとaiの全社的集約によるノベションの促進

シェル社は，Shell。aiプラットフォームの主要要素の1つとしてデータブリックスのレイクハウスプラットフォームを導入しました。データブリックスは,データ,分析,AIのあらゆるワークロードを統合する,スケーラブルなフルマネージド型プラットフォームを,シェル社のデータ部門に提供しています。データブリックスのインタラクティブなワークスペースがデータへのアクセスを民主化し,データエンジニアリング,データサイエンス,アナリスト部門間のコラボレーションを促進しています。

シェル(壳)の丹Jeavons氏は,砖の活用について,次のように述べています。“私たちは,よりクリーンなエネルギーソリューションを提供するという目標の一環としてデジタル変革を進めており,データレイクアーキテクチャに対して積極的に投資してきました。ペタバト規模のデタセットに対するクエリを，できるだけシンプルに，高速にしたいと考えていました。標準的なBIツールを使用して,クエリを素早く実行できることは,私たちにとってのゲームチェンジャーとなります。数据との連携による効果は，私たの製品ロドマップに表れてきています。」

データブリックス導入の容易さとデータのアクセス性の向上は,シェル社におけるデータ分析の可能性を,BIやレポーティングなど,機械学習を超える領域にまで広げています。実際に250人を超えるデータアナリストと800人を超える市民データサイエンティストによるデータアクセスを支援し,彼らの生産性を高めています。

未来のエネルギ，企業への変革

シェル社のCoEでは,データドリブンなソリューションの探索・展開を通じて,サプライチェーン業務の改善および,顧客や自社のビジネスに優位性をもたらす高価値のユースケースの開拓を推進しています。

大手企業における運用面での大きな課題の1つに,インベントリとサプライチェーンの効率的な管理があります。シェル社においても,常に数千のスペア部品を世界中の倉庫で保管しており,インベントリアナリストは適量在庫数の決定に苦心していましたが,データブリックスの導入以降は,履歴データセットを活用し,全ての部品と施設を対象に一万回を超えるインベントリシミュレーションを実行できるようになっています。また，在庫予測モデルの実行時間を48時間から45分に短縮。シェル社は，デ，タブリックスの導入によって在庫管理の大幅な改善と年間コストの削減を実現しています。

シェル社では,新しく開発した顧客ロイヤルティプログラム“+”の推薦エンジンにAzureとデータブリックスを活用しています。このプログラムは150万人の顧客に利用されています。AIソフトウェアによって各顧客のトランザクションの全履歴を参照し,顧客データを他の集計データと組み合わせてオファーや特典のパーソナライズを支援しています。

デ，タとaiの活用は，顧客エンゲ，ジメントの強化にも役立っています。シェル社では,船舶やクルーズ客船用大型エンジンの耐久性と性能の最適化を支援する新たな取り組み“壳”を遥感実施しています。その一環として,年間75年万を超える潤滑油サンプルを分析し,潤滑油の品質に関する洞察を顧客に提供しています。この取り組みは,顧客においては,エンジンの修理やダウンタイムを回避することによる数百万ドル単位のコスト削減を,シェル社においては,時間と運用コストの大幅削減を可能にします。

デ，タドリブンな戦略で成果を得る

シェル社は，デ，タとAIを通じて石油·ガス業界に変革をもたらしています. shell。aiプラットフォームの主要要素としてデータブリックスを導入したことで,データ分析と機械学習モデルの展開が可能になり,運用効率を向上させています。

集約型プラットフォームが,エンジニア,データサイエンティスト,アナリストによる,俊敏でデータドリブンな共同作業を可能にしています。シェル社におけるAIプロジェクト数は既に160を超えており,今後ますます活性化する見通しです。シェル社は，今後もデ，タとaiの応用を通じて技術的な飛躍を図っていく考えです。何兆もの物联网センサーが生成するデータの分析から,3 dプリントによる機器や部品の製造に至るまで,グローバルサプライチェーンの変革と大幅なコスト削減を可能にする新たな技術。デ，タブリックスは，その実現のためのカギとなるShell。Aiプラットフォ，ムを支えています。