Testimonianze dei clienti/Energia e servizi pubblici
2022
ENGIE crea piattaforme digitali per accelerare la transizione energetica a zero emissioni di carbonio, alimentate da AWS
ENGIE, con sede in Francia, è una società energetica globale focalizzata su infrastrutture energetiche distribuite, rinnovabili e a basse emissioni di carbonio, il cui scopo è aiutare i propri clienti a raggiungere un futuro a emissioni zero.
In questo video, Biljana Kaitović, vicepresidente esecutivo del settore digital e IT e responsabile delle informazioni del gruppo (CIO), parla del fabbisogno mondiale di energia e del ruolo fondamentale che i dati e la tecnologia digitale svolgono nello sviluppo di fonti energetiche accessibili, convenienti, sicure e rispettose dell'ambiente.
L'azienda ha creato un “Common Data Hub” su Amazon Web Services (AWS) per utilizzare in modo più innovativo oltre un petabyte di dati in migliaia di progetti. Sviluppato utilizzando tecnologie AWS come Amazon S3, Amazon Redshift, AWS Glue e Amazon SageMaker, a Barcellona, ENGIE ha ridotto il consumo di energia nella sua rete di riscaldamento e raffreddamento del 15%.
La tecnologia AWS aiuta ENGIE a produrre energia rinnovabile in modo più efficiente, a sua volta ENGIE fornisce ad AWS elettricità da fonti eoliche e solari negli Stati Uniti, nel Regno Unito, in Italia e in Francia, consentendo così ad AWS di raggiungere l'obiettivo di alimentare la propria organizzazione con energia rinnovabile al 100%.
Il nostro "Common Data Hub" è stato creato utilizzando Amazon S3, il quale fornisce la scalabilità, la disponibilità dei dati, la sicurezza e le prestazioni di cui abbiamo bisogno".
Biljana Kaitović
EVP del settore Digital & IT e CIO del gruppo, ENGIE
Servizi AWS utilizzati
Amazon S3
Archiviazione di oggetti costruita per recuperare qualsiasi quantità di dati da qualsiasi luogo
Amazon Redshift
Il miglior rapporto prezzo/prestazioni per il data warehousing nel cloud
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AWS Glue
Scopri, prepara e integra tutti i tuoi dati su qualsiasi scala
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Amazon SageMaker
Costruisci, addestra e implementa modelli di machine learning (ML) per qualsiasi caso d'uso con infrastrutture, strumenti e flussi di lavoro completamente gestiti
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