電力部門在適應數字革命方面進展緩慢。其部分原因是沒有其他公司所面臨的很多經濟挑戰。大多數電力公司對他們所在地區的服務具有自然壟斷性，因此他們沒有面臨大多數行業必須與之競爭的風險。然而，新的挑戰迫使他們適應競爭，開始接受大數據以節省成本，并在不斷變化的行業格局中保持競爭力。

IBM能源與公用事業行業全球戰略和解決方案副總裁Stephen Callahan在《研發雜志》上寫了一篇文章，指出大數據正以前所未有的方式改變著電力部門的未來。他引用了來自GTM Research的研究，該報告顯示，電力公司投資數據分析的資本將從2012年從7億美元增加到2020年的38億美元。

Callahan表示，大數據在多個方面正在幫助電力部門的發展。他在文章指出，隨著智能電網和智能電表成為電力行業的關鍵設施，他們每年可能會產生數百TB的數據，或者從維護記錄和Twitter提供的非結構化文本數據。這些新數據點的準確性、廣度和深度為準備利用它們的公用事業公司帶來了新的機遇。同時，成為一個以客戶為中心，信息驅動的組織不再是大多數公用事業公司的簡單選擇，這是一個業務的必要條件。這是一項商業上的當務之急。技術轉移、監管變革和授權消費者的出現都要求一種新的客戶參與方式。通過分析，電力公司可以轉變為以高度個性化的方式與客戶接觸，從而提高客戶滿意度，降低服務成本，并推廣新產品和新服務。

來自貝恩公司的行業分析師對此表示認同。他指出，大數據通過促進數據驅動的決策制定、復雜的決策制定和多變量統計決策模型，正在塑造電力行業的未來。這些基于數據的決策模型正在各個主要部門使用。

電力公司將需要投資大數據，以盡可能經濟高效地提高生產力。他們沒有其他的選擇，因為自由市場解決方案正在提高透明度，并降低客戶價格。他們開始與太陽能公司和其他替代能源公司進行市場競爭。目前，電力公司比可再生能源公司有優勢，因為許多消費者和企業都不愿意支付基礎設施的初始成本。這種競爭優勢將隨著太陽能電池成本的下降和峰值能量驅動電價上漲而逐漸消失。

大數據將如何幫助公用事業部門?

20世紀80年代，美國公用事業公司對基礎設施進行了更新改造，大大提高了生產力。這降低了消費者的很多電力成本。而缺乏競爭阻礙了電力公司在之后三十年取得重大進展，因此電力基礎設施在技術進步方面基本上沒有變化。

現在，隨著可再生能源競爭的加劇迫使他們提高生產力，電力公司正在將大數據作為一種有效的解決方案，因為大數據可以提高電力部門的生產力。

　改進供應鏈模型

公用事業公司的大部分費用是行政成本。其低效的客戶賬單、付款通知和服務交付增加了這些成本。

大數據可以通過簡化電力公司的供應鏈模式來削減成本。實際的成本節省很難預測，但可能達到30%以上。

這間接地導致了更高的生產力，因為它使電力公司具有更多的資源投資于他們的基礎設施。通過將他們節省的管理成本進行再投資，他們可以使其電力設備現代化，從而將生產力提高25%以上。

　　提高生產力

大數據也會對電力部門的生產力產生更直接的影響。這使得電力公司更容易確定最具成本效益的業務。麥肯錫報告說，這些公司正在通過大數據優化最值得投資的地點，在優化生產率方面發揮著關鍵作用。