EVPassport: Databricksとともに未来への充電完了！

2020年に設立されたEVPassportは、電気自動車の充電体験を変革することを目指しています。マルチファミリーレジデンス、ホスピタリティ、小売、職場、商業駐車環境に特化したEVPassportは、包括的なInfrastructure-as-a-Serviceモデルを提供します。このオールインクルーシブなアプローチにより、クライアントはEV充電ステーションの展開と管理に必要なすべてを受け取ることができます：ハードウェア、ソフトウェア、インストール、メンテナンス、サポート。

 

データ依存によるEV充電器エコシステムの進化

 

私たちEVPassportの業界の性質を考えると、私たちは充電器の利用に非常に集中しています。業界で最も過大評価されている指標の一つは、充電器がどれだけ使用されているかということです。しかし、これは私たちのビジネスにとっても重要な要素であり、それが私たちがエネルギーに基づいた利用を基本にしている理由です。例えば、11キロワットのユニットが1時間に11キロワット時を24時間365日提供することが何を意味するかを分析します。私たちは各充電器の利用を評価し、それが生み出す収益を分析します。これには、充電器がサイトと私たちの双方にもたらすものを評価することが含まれます。これをメタデータと統合することで、私たちはお客様に包括的な洞察を提供することができます。私たちは、訪問者がガソリンスタンドに行くように、EV充電のためだけに場所に引き寄せられるのではなく、映画館やショッピングなどの設備のためにこれらのエリアを訪れ、そこでたまたま車を充電できるという、目的地充電を強調しています。これは、最近のNatureの研究で指摘されたように、私たちの充電器の全体的な価値を高めます。それは、EV充電器が年間数千ドルの地元ビジネスの支出を増加させるという結果を見つけました。

 

Databricksとの統合から直ちに影響を受ける

 

Databricksは、今年初めに導入されたEVPassportの運用に最近追加されました。私たちは、業界でデータをリードする大きな機会を認識し、Databricks Data + AI Platformが、内部プロセスをサポートし、顧客を有効にし、最終的には、電気自動車の採用を推進する要因についての深い洞察を得る能力を私たちに提供していると考えています。

 

私たちがDatabricksデータインテリジェンスプラットフォームを採用する上での重要な要素は、追加のデータソースをプラットフォームに統合する能力でした。例えば、私たちはStripeを使用して支払いを処理し、SalesforceをCRM、サポートチケット管理、営業業務のために、そしてMongoDBを使用して充電器から供給されるキロワット時、アイドル時間、充電器の種類、その他の関連メタデータのバックエンドデータを保存しています。 DatabricksのDelta Lakeを実装する前に、私たちは分析チームと自己サービスモデルに精通した他の人々を効果的にエクスポートやモデル作成に向けて誘導するのに困難を経験しました。現在では、私たちはすべての複雑な変換をDatabricksにフィードし、Tableauを使用して可視化し、効率の大幅な向上を実感しています。例えば、月末の報告プロセスはDatabricksを導入する前は半日かかり、しかも使いにくく理解しにくい形式で行われることが多かったのですが、今ではDatabricksを使用することで、それらのレポートは数分で、私たちが経営陣に提示する必要がある形式で提供されます。

「Databricksを導入する前は、3つから4つの異なるシステムを使用していました。これらの別々のソースからデータを統合し、フォーマットするための手動作業は、私たちの納品速度を大幅に妨げていました。「現在、我々の運営は大幅にスムーズになり、他の部署に対して洞察を提供することができます。」—トーマス・キム、EVPassportのデータ分析マネージャー

未来のオペレーションを知らせるデータとAIの「ノーススター」

 

充電業界は現在、データ利用の最前線にはありません。私たちの業界がテクノロジー先進的であるという認識にもかかわらず、ビジネスモデルの複雑さから、私たちは複数のプラットフォームで旅行全体にわたって多くのデータをキャプチャしています。今や私たちは過去を見るためのクリーンなデータパイプラインを達成したので、どのようにしてそれらを前向きに使用するのでしょうか？私たちはMLとAIを自然な解決策と見ています。まだ能力拡大の探索段階にあるにもかかわらず、Databricks Platformに利用可能なDatabricksツールは、AIイニシアチブを開始するのを容易にしています。我々は来年初めに3つの初期AI証明概念を目指しています：

“予測保守は私たちの会社の戦略的な柱の一つです。もし私たちが最も信頼性の高いネットワークを持っていれば、それは私たちのブランド価値を強化し、企業価値を増大させます。” —Kyle Stewart、EVPassportのSVP、Corporate Operations

 

1: EV充電器の予測保守: ユーザーが直面する主な問題は、充電器がダウンしており、運営者が問題を認識していないことです。私たちの取り組みの一つは、Databricksの大量のデータを処理する能力を活用し、保守に関してはカーブの先を行くことで、問題が発生する前に対処できるようにすることです

 

2. 内部の洞察:私たちがDatabricksの実装のデータエンジニアリング部分を完了したので、今度はLLMsを使用してユーザーからの自然言語入力を受け入れ、SQLクエリを作成して、エグゼクティブチームが簡単にアクセスできるデータセットから答えを見つけ出すことができます。

 

3. ドライバーサポート: 現在、ドライバーサポートの外部アプリケーションはSalesforce Einsteinでホストされており、エンジニアは現在、移行分析を行っています。これは、DatabricksとSalesforceの両方がPythonベースであるため、容易になっています。

 

最終的な目標は、私たちのチームにAIエージェントの軍団を展開し、同僚が必要なデータをリクエストできるようにすることです。これにより、データチームが手動でデータを取得する必要がなくなります。AIの旅を始めるにあたり、私たちは品質と精度の目標を達成することに集中しています。一度ライブになり、データポイントが増えると、レイテンシーとコストがより重要になります。データと洞察へのアクセスを民主化することで、企業全体の意思決定を支援したいと考えています。Databricks PlatformとDatabricksツールの統合は、これを実現するための重要な役割を果たします。

 

EVPassportの充電ソリューションのエコシステムについて詳しく知りたい方は、以下をご覧ください: https://www.evpassport.com/