能源行业大数据分析市场规模、份额及趋势分析报告（按应用领域（电网运营、智能计量、资产和劳动力管理）和地区（北美、欧洲、亚太、中东和非洲、拉丁美洲）划分）预测，2023-2031年

市场动态

全球能源行业大数据分析市场驱动因素

海量数据涌入

能源行业数字化系统的日益普及提高了数据产生速度。能源大数据可分为电力行业数据和补充数据。电力行业数据包括企业数据和智能电网所揭示的信息。所有可用于大数据应用的其他数据源统称为补充数据。

数据生成量持续增长。例如，据 OmniSci 统计，美国拥有超过 1.35 亿个智能电表，每年产生高达 400 兆字节的数据，每年新增公用事业数据量达 54 PB。电力公司将这些大数据与数十亿条来自物联网和智能传感器的其他数据相结合。这些因素共同推动了市场增长。

油价波动

油价波动导致能源相关项目支出大幅增加，从而催生了对大数据分析的巨大需求。同样，由于上述因素，对高质量信息的需求也在不断增长，这有望推动市场增长。实际上，原油价格预测始终是一项极具挑战性的任务。原因之一是，众多信息因素通常会影响原油价格，包括基本的供需关系、外部不确定因素以及诸如流行病等意外冲击。

此外，这些因素加剧了预测结果的不确定性，降低了预测精度。因此，学者们一直在寻求更优更有效的预测方法。能源公司意识到，在当前低油价时代，有效部署大数据和数字化转型是降低成本、优化油气生产和勘探的关键所在。因此，这些因素有望推动市场增长。

全球能源行业大数据分析市场制约因素

缺乏熟练劳动力

当前市场增长的一大障碍是缺乏数字化技能和思维模式，而熟练的专业人员和能够有效处理非结构化数据进行分析的劳动力短缺更是加剧了这一问题。2020年，IT企业发布的分析相关人才招聘信息数量超过了工程、客户支持、市场营销、公关和行政等传统职位，这是四年来第二次出现这种情况。分析技能包括机器学习 (ML)、数据科学、数据工程和可视化。此外，埃森哲的一项调查显示，78%的印度企业认为大数据对于建立更好的客户关系至关重要。约53%的受访企业表示，人才短缺是部署大数据面临的主要挑战之一。

全球能源行业大数据分析市场机遇

数字化投资不断增长

能源行业数字化投资的增加正在推动市场扩张，因为数字化工具和平台能够促进可再生能源电站的自动化建设，从而支持更明智的决策。此外，拟议的互联互通方案为更加分散的发电模式奠定了基础，从而避免形成能源孤岛。这些平台还能通过提供维护警报和预测资产维护需求来减少停机时间。

此外，生产设施必须进行现代化改造，以提高其竞争力和效率，这是推动市场增长的主要因素。而且，新建电厂的数字化改造确保了其服务的效率和高可用性。数字孪生技术也为其提供支持，有助于从发电到客户接入的整个过程的建模、预测和性能测试。因此，这些因素为市场增长创造了机遇。

细分市场分析

全球能源领域的大数据分析市场按应用领域进行细分。

根据申请情况，全球能源领域的大数据分析市场可细分为电网运行、智能计量以及资产和劳动力管理三大类。

电网运营领域在全球市场占据主导地位，预计在预测期内将以10.38%的复合年增长率增长。全球能源需求正在不断增长。据国际能源署预测，2005年至2030年间，能源需求预计将增长55%，从114亿吨石油当量增至177亿吨。随着太阳能等可再生能源向电网输送电力，电力公司可以利用需求响应分析来确定在用电高峰期释放这些能源的最佳时机。现代工业系统高度依赖数据分析。为了加快电气化进程，并配合可再生能源的快速渗透，智能电网和超级电网是切实可行的解决方案。

智能电网正成为印度下一个大数据和分析应用案例。智能电网是未来最重要的发展方向之一，因为它可以利用电网中众多传感器收集的大数据，这对于资源管理至关重要。这在公用事业领域尤为重要，因为电力等资源无法可靠储存，但也不能生产不足；必须对资源进行有效管理。

智能电表的大数据分析方法涵盖电网运行、现场服务、资源规划、客户体验和法规遵从等多个方面。通过生成的数据，可以改进需求预测，从而有望促进市场扩张。智能电表的大数据分析还有助于预测能源消耗，这对于管理供需和减少能源浪费至关重要。大量部署的智能电表会产生海量数据。例如，如果每个智能电表每半小时记录一次数据，那么两千万个智能电表一年产生的记录数将达到3.5×10¹¹。

此外，智能电表数据的多样性和性质（例如，用电量数据、故障停电信息和价格信息）导致了异构多源数据的特性。因此，智能电表数据具有大数据特征，例如数据量大、异构性高。必须对智能电表数据进行快速处理和分析，以支持实时分析。

其他应用包括资产和劳动力管理。智能电网催生了新的、更复杂的资产类别，例如硬件、固件、软件、通信系统和存储能力。随着智能技术部署步伐的加快，大量项目将在整个电网中部署数百万个智能终端设备 (IED)，需要管理的资产规模空前庞大。对于资产高度集中的公司而言，资产管理 (AM) 至关重要。此外，公司应优先考虑基于监管要求、资产关键性及其他因素的智能资产管理模型，以提高运营绩效。这些模型基于大数据分析和人工智能。

同样，大数据分析 (BDA) 工具通常也集成到资产绩效管理 (APM) 软件中。施耐德电气 APM 收集到的一些统计数据包括：资产可用性提高 20%，运营和维护成本降低 20%，库存成本降低 35%，以及员工效率提高 20%。

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区域分析

北美在全球市场占据主导地位

按地区划分，全球能源领域的大数据分析市场可分为北美、欧洲、亚太、拉丁美洲以及中东和非洲五个区域。

北美是全球能源领域最重要的大数据分析市场，预计将呈现……复合年增长率为 9.77%在预测期内，北美是应用大数据分析领域的领先创新者和开拓者之一。由于能源行业对大数据分析的巨大需求，以及该地区在大数据分析市场占据的主导地位，市场增长潜力巨大。该地区倾向于使用可再生能源，预计这将进一步推动智能电网系统中数据分析的发展。此外，与加拿大相比，美国在提升该地区的需求方面发挥着重要作用。美国的需求不断增长，尤其是在石油天然气、炼油和发电领域。大多数美国人认为太阳能和风能是环境友好的能源。

此外，过去几年里，可再生能源领域也启动了多个新项目。例如，2021年第四季度，位于科罗拉多州普韦布洛县、占地1087公顷的太阳山太阳能发电厂（Sun Mountain）正式开工建设，该项目装机容量为298兆瓦。太阳能发电场该项目预算为3.76亿美元。预计这些因素将在预测期内促进市场增长。

据估计，亚太地区将呈现复合年增长率为 13.24%在预测期内，物联网和智能技术的日益普及，以及包括中国和印度在内的亚太各国政府推行的智慧城市等举措，都表明亚太地区将成为能源领域大数据分析增长最快的地区。随着企业越来越意识到商业智能（BI）在提高生产力和盈利能力方面的真正潜力，预计东盟地区在大数据和分析方面的支出将持续增长。在亚太地区，中国有望成为能源公用事业领域大数据分析的领军国家，这得益于其庞大的人口基数以及全国范围内智能电表和智能电网系统日益普及。据《智能能源国际》杂志发布的一份报告显示，2021年中国安装了超过4.38亿台智能电表。

欧洲是世界上最发达的地区之一，拥有世界上最大的原油炼油厂之一。由于近期原油价格下跌，对新项目和炼油厂扩建的需求显著增长。欧洲采用大数据分析的关键因素之一是该地区高度活跃的工业活动和能源行业的蓬勃发展。大数据分析在能源领域的应用仍在发展中，并且取决于公众对智能电表的广泛接受。然而，预计未来几年能源领域的需求将非常巨大。英国政府近期启动的智能电表实施计划旨在用智能电表替代超过5300万个传统电表。燃气表到2020年，智能电表将在超过3000万栋住宅建筑中使用。英国能源供应商之一、森特里卡集团旗下的英国天然气公司声称已安装了约560万个家用智能电表，并计划在全国范围内部署59万个。所有这些因素都将促进市场扩张。

在拉丁美洲，随着企业越来越了解实施大数据分析解决方案的优势，大数据分析市场正日益受到重视。墨西哥和巴西在智能电表的推广应用方面处于领先地位。巴西的AES Eletropaulo、Eletrobras、Light、Celpa等公用事业公司已开始试验智能电表，项目规模从小到大，涵盖数百万个电表。此外，该地区政府加大了对大数据分析的激励力度，外国能源公司也加大了在当地的投资。例如，EMC在里约热内卢投资1亿美元新建了一个研发中心，专注于大数据，以满足石油行业产生的大量数据的需求。该研发中心致力于提供存储、管理、保护和分析可用信息的解决方案和服务。

在中东和非洲，由于经济的持续改善和技术的日益融合，阿联酋、沙特阿拉伯和卡塔尔预计将主导区域市场。沙特阿拉伯正通过其“2030愿景”计划，不断推进经济多元化，以实现数字化转型。Neom，沙特阿拉伯价值5000亿美元的超级城市项目。预计将大量采用创新技术，例如大数据分析、物联网设备和可再生能源。

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主要和新兴参与者名单 能源领域的大数据分析市场

• IBM Corporation
• SAP SE
• Microsoft Corporation
• Infosys Limited
• Dell Inc.
• Accenture PLC
• Intel Corporation
• Siemens AG.