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Publicação
The role of big data analytics in omnichannel retailers : the case study of an iberian-based util
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Orientador(es)
Resumo(s)
The increasing digitalisation of the energy sector has led many companies to adopt Artificial Intelligence (AI) and Big Data Analytics (BDA) tools to enhance Operational Efficiency (OE). This study investigates how these technologies are practically employed within a leading Iberian energy company, specifically exploring their roles in streamlining operational processes and supporting decision-making through digital channels. It seeks to bridge the gap between theory and practice by examining how AI and BDA tools can be effectively applied to optimise internal operations, improve service delivery, and strengthen strategic agility in the energy sector. To achieve this, a qualitative case study approach was adopted, comprising semi-structured interviews with professionals from an Iberian-based utility actively involved in AI, BDA, and OE initiatives, complemented by document analysis of internal and industry materials. Findings highlight the application of AI and BDA in digital self-service platforms, customer support automation, operational dashboards, and Robotic Process Automation (RPA). Additionally, asset and facilities management are addressed through a dedicated platform, with IoT integration enabling real-time monitoring and anomaly detection. Despite these advancements, the study also identifies several limitations, including regulatory and data privacy constraints, limited predictive maintenance capabilities, high IoT deployment costs, and integration challenges. These insights contribute to a deeper understanding of the practical barriers and opportunities related to AI and BDA adoption in energy utilities, offering guidance for future implementations.
A crescente digitalização do setor energético tem levado muitas empresas a adotar ferramentas de Inteligência Artificial (IA) e Big Data Analytics (BDA) com o objetivo de melhorar a Eficiência Operacional (EO). Este estudo investiga como essas tecnologias são aplicadas na prática por uma empresa de energia de referência na Península Ibérica, explorando especificamente os seus papéis na otimização de processos operacionais e no suporte à tomada de decisão através de canais digitais. Pretende-se, assim, colmatar a lacuna entre a teoria e a prática, examinando como as ferramentas de IA e BDA podem ser eficazmente utilizadas para otimizar operações internas, melhorar a prestação de serviços e reforçar a agilidade estratégica no setor da energia. Para tal, foi adotada uma abordagem qualitativa de estudo de caso, composta por entrevistas semiestruturadas com profissionais de uma empresa ibérica diretamente envolvidos em iniciativas de IA, BDA e EO, complementada por análise documental de materiais internos e do setor. Os resultados evidenciam a aplicação de IA e BDA em plataformas digitais de self-service, automação do apoio ao cliente, dashboards operacionais e Robotic Process Automation (RPA). A gestão de ativos e instalações também é abordada através de uma plataforma dedicada, com integração de IoT para monitorização em tempo real e deteção de anomalias. Apesar desses avanços, o estudo identifica também várias limitações, incluindo restrições regulatórias e de privacidade de dados, capacidades limitadas de manutenção preditiva, elevados custos de implementação de IoT e desafios de integração. Estas perceções contribuem para uma compreensão mais aprofundada dos obstáculos e oportunidades práticos associados à adoção de IA e BDA por empresas de energia, oferecendo orientações úteis para futuras implementações.
A crescente digitalização do setor energético tem levado muitas empresas a adotar ferramentas de Inteligência Artificial (IA) e Big Data Analytics (BDA) com o objetivo de melhorar a Eficiência Operacional (EO). Este estudo investiga como essas tecnologias são aplicadas na prática por uma empresa de energia de referência na Península Ibérica, explorando especificamente os seus papéis na otimização de processos operacionais e no suporte à tomada de decisão através de canais digitais. Pretende-se, assim, colmatar a lacuna entre a teoria e a prática, examinando como as ferramentas de IA e BDA podem ser eficazmente utilizadas para otimizar operações internas, melhorar a prestação de serviços e reforçar a agilidade estratégica no setor da energia. Para tal, foi adotada uma abordagem qualitativa de estudo de caso, composta por entrevistas semiestruturadas com profissionais de uma empresa ibérica diretamente envolvidos em iniciativas de IA, BDA e EO, complementada por análise documental de materiais internos e do setor. Os resultados evidenciam a aplicação de IA e BDA em plataformas digitais de self-service, automação do apoio ao cliente, dashboards operacionais e Robotic Process Automation (RPA). A gestão de ativos e instalações também é abordada através de uma plataforma dedicada, com integração de IoT para monitorização em tempo real e deteção de anomalias. Apesar desses avanços, o estudo identifica também várias limitações, incluindo restrições regulatórias e de privacidade de dados, capacidades limitadas de manutenção preditiva, elevados custos de implementação de IoT e desafios de integração. Estas perceções contribuem para uma compreensão mais aprofundada dos obstáculos e oportunidades práticos associados à adoção de IA e BDA por empresas de energia, oferecendo orientações úteis para futuras implementações.
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Palavras-chave
Artificial intelligence Big data analytics Operational efficiency Inteligência artificial Eficiência operacional
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