Shell - 더 깨끗한 세상을 위한 혁신적인 에너지 솔루션 제공

(원문: 링크)

600명의 데이터 사이언스, 수학, 계산 담당자가 100개 이상의 AI 애플리케이션을 지원합니다.

 

산업: 에너지 및 유틸리티
솔루션: 데이터 기반 ESG, 수요 예측 예측적 유지보수 안전 재고 분석 위협 탐지 플랫폼
사용 사례: 델타 레이크, 데이터 사이언스, 머신 러닝 ETL, 데이터브릭스 SQL
클라우드: Azure

 

지난 몇 년 동안 데이터브릭스의 사용 범위가 크게 넓어졌습니다. 처음에는 빅데이터 및 AI 플랫폼으로 Databricks를 사용하기 시작했지만 그 범위가 넓어졌습니다. 이제 완전히 다른 부류의 시민 엔지니어와 데이터 과학자가 더 현명한 비즈니스 의사 결정을 내리기 위한 최신 비즈니스 인텔리전스 도구로 사용하고 있습니다. - Daniel Jeavons, Shell의 전산 과학 및 디지털 혁신 부문 부사장

 

디지털화는 기후 변화에 대처하는 데 에너지 업계에서 중요한 역할을 할 것으로 예상되며, Shell 또한 디지털화를 통해 에너지 전환을 가속화하는 데 도움이 되고 있습니다. 데이터와 AI를 활용하여 비즈니스 전반에서 운영 효율성을 개선하고 고객 참여를 유도하며 재생 에너지와 같은 혁신을 추구하고 있습니다. Shell은 방대한 양의 데이터 처리에 어려움을 겪던 상황에서 Databricks를 Shell.ai 플랫폼의 핵심 구성 요소로 선택했습니다. Databricks는 수백 명의 Shell 엔지니어, 사이언티스트 및 분석가들이 청정 에너지 솔루션을 더 빠르고 효율적으로 제공하기 위한 목표의 일환으로 함께 혁신할 수 있는 Shell 솔루션의 일부입니다. 이를 통해 Shell은 데이터 기반의 혁신과 함께 청정 에너지에 대한 솔루션을 지원할 수 있습니다.

대규모 인사이트 추출의 과제 

100년 이상의 역사를 가진 Shell은 에너지 소비 방식에 영향을 미치는 선구적인 아이디어를 창출해 왔습니다.

 

Shell의 전산 과학 및 디지털 혁신 담당 부사장인 Dan Jeavons는 "우리 업계는 거대한 전환기를 겪고 있습니다."라고 말합니다. "디지털 기술은 기존 비즈니스를 더 효과적이고 효율적으로 만드는 데 절대적인 핵심 역할을 합니다. 업계가 지속 가능하고 환경에 미치는 영향을 줄이는 새로운 에너지 영역으로 계속 확장함에 따라, 데이터와 디지털 기술은 이제 필수적입니다."

 

디지털 혁신은 Shell의 주요 이니셔티브 중 하나이지만, 레거시 기술 인프라, 기하급수적으로 증가하는 데이터의 복잡성, 그리고 데이터 기반 솔루션을 구축하는 데 필요한 데이터 엔지니어링 및 사이언스 기술의 부족이라는 과제가 여전히 남아 있었습니다.

 

Shell은 디지털 혁신 및 전산 과학 역량을 강화하여 이러한 과제를 해결했으며, 팀은 전체 밸류 체인에서 가장 가치 있는 사용 사례를 식별하기 위해 지속적으로 노력했습니다. 그러나 데이터를 통한 혁신의 기회를 인지하고 있음에도 불구하고, Shell은 분석, 빅 데이터 처리, 그리고 기계 학습을 위한 데이터 인프라를 확장하는 과제에 직면했습니다.

전사적으로 데이터와 AI를 통합하여 혁신을 촉진하는 방법

Shell은 Shell.ai 플랫폼 내에서 Databricks Data Intelligence Platform을 주요 도구 중 하나로 선택했습니다. Databricks는 Shell의 데이터 팀에 확장 가능하고 완전히 관리되는 플랫폼을 제공하여 모든 데이터, 분석 및 AI 작업을 통합합니다. 이 인터랙티브한 작업 공간은 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언스 및 분석팀 간의 협업뿐만 아니라 데이터에 대한 접근을 민주화하는 데에도 기여했습니다.

 

"Shell은 더 많고 더 깨끗한 에너지 솔루션을 제공하기 위해 디지털 전환을 시도하고 있습니다. 이를 위해 데이터 레이크 아키텍처에 큰 투자를 하고 있습니다. 우리의 목표는 데이터 팀이 가능한 간단한 방식으로 대규모 데이터 세트를 신속히 쿼리할 수 있도록 하는 것입니다. 표준 BI 도구를 사용하여 페타바이트 규모의 데이터 세트에서 신속한 쿼리를 실행할 수 있는 능력은 우리에게 큰 변화를 가져왔습니다. Databricks와 함께한 공동 혁신 접근 방식으로 제품 로드맵에 영향을 미칠 수 있었고, 이를 시장에서 볼 수 있게 되어 기쁩니다,"라고 Dan은 말했습니다.

이러한 낮은 진입 장벽은 기계 학습을 포함한 비즈니스 인텔리전스와 보고서를 넘어서 분석을 확장시켰습니다. 실제로 Shell의 데이터 및 분석에 대한 집중은 250명 이상의 데이터 분석가 (또는 시티즌 데이터 사이언티스트)와 800명의 시티즌 데이터 사이언티스트가 사용 가능한 모든 데이터로 더 생산적으로 일할 수 있도록 했습니다.

 

미래형 에너지 회사로의 변화

Shell의 디지털 혁신 및 IT 팀은 공급망 운영 개선에 초점을 맞춘 새로운 데이터 기반 솔루션을 탐색하고 배포할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 고객과 자체 비즈니스에 차별화된 기능을 제공하는 고부가가치 사용 사례를 발굴할 수 있었습니다.

 

모든 주요 산업 기업이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 효율적인 재고 관리와 공급망 운영입니다. Shell은 전 세계 시설에 수천 개의 예비 부품을 보유하고 있으며, 재고 분석가들은 어느 정도의 예비 부품을 창고에 보유해야 하는지 파악하는 데 어려움을 겪고 있었습니다. 디지털 솔루션의 일환으로 데이터브릭스를 도입한 Shell은 전체 과거 데이터 세트를 활용하여 모든 부품과 시설에서 10,000개 이상의 재고 시뮬레이션을 실행할 수 있었습니다. 이제 Shell의 재고 예측 모델은 몇 시간이면 실행되어 재고 관리 방식을 크게 개선하고 매년 많은 비용을 절감하고 있습니다.

 

또한, Shell은 수백만 명의 고객이 사용하는 새로운 로열티 프로그램을 위한 추천 엔진을 개발했습니다. 이 AI 소프트웨어는 데이터브릭스에서 실행되며, 고객의 전체 거래 내역을 분석하여 다른 집계 데이터와 결합하여 개인의 선호도에 맞는 맞춤형 혜택과 보상을 제공할 수 있습니다.

성과를 창출하는 데이터 중심 문화

지금은 데이터와 AI를 통해 석유 및 가스 산업의 경계를 재정의하고 있는 Shell은 Shell.ai 플랫폼의 핵심 구성 요소인 데이터브릭스를 활용하여 데이터 분석을 실행하고 운영 효율성을 개선하는 머신러닝 모델을 배포할 수 있습니다. 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 그리고 분석가들은 공통 플랫폼을 사용하여 민첩하고 협업적인 작업을 수행하며 데이터 기반 역량을 강화할 수 있습니다. 현재 Shell은 100개가 넘는 AI 프로젝트를 실행 중이며, 이는 시작에 불과합니다. 앞으로 Shell은 데이터와 AI를 기반으로 한 기술 발전을 추구하며, 데이터를 생성하는 IoT 센서부터 글로벌 공급망의 변화와 비용 절감을 목표로 하는 3D 프린팅 장비 및 부품에 이르기까지 다양한 영역에서 혁신을 이루기 위해 데이터브릭스와 함께하는 Shell.ai 플랫폼을 활용할 계획입니다.