Il progetto consisteva nello spostare in un nuovo sistema moderno e scalabile le letture elettriche raccolte da Octopus Energy Italia dai contatori degli utenti.
Questo è stato il mio primo progetto quando ho iniziato a lavorare per Kraken Tech, la divisione tecnologica del gruppo Octopus Energy, nel 2024.
Contesto
Octopus Energy Italia era già presente nel mercato elettrico retail italiano dal 2022 e la base utenti cresceva rapidamente. Con l'aumento degli utenti nasceva anche l'esigenza di migrare i dati dal sistema esistente a uno più performante.
Nel 2024 Octopus Energy contava circa 300.000 clienti. A maggio 2026 parliamo di oltre 1 milione.
In Italia, nel settore elettrico, la penetrazione di smart-meter è praticamente totale (fonte: EU Agency for the Cooperation of Energy Regulators). Di questi, la grandissima maggioranza sono contatori 2G.
Questo, in pratica, significa due cose:
- i dati sui consumi di ogni contatore vengono raccolti ogni giorno
- i consumi sono raccolti su intervalli da 15 minuti, quindi 96 quote al giorno (aka "quote quartorarie")
Basta un semplice calcolo approssimativo per rendersi conto della quantità di dati processati: se per esempio consideriamo 100.000 contatori 2G, parliamo di 9.600.000 quote di consumo al giorno. E questo per "solo" 100.000 contatori 2G, un numero che per grandi operatori può essere considerato basso.
Inoltre, i processi che utilizzano questi dati sono piuttosto critici: bollette verso i clienti, previsioni di consumo, settlement elettrico (confrontare energia effettivamente prelevata dalla rete, energia acquistata, misure, sbilanciamenti e conguagli).
Insomma, non parliamo della classica piattaforma gestionale, dove se va storto qualcosa si creano 2 indici, si dà qualche martellata e tutti a casa.
Il Sistema Informativo Integrato SII
I dati vengono raccolti dai contatori attraverso l'interazione con il Sistema Informativo Integrato (SII).
In breve: i vari distributori depositano i dati su un server, e i vari operatori di mercato (Octopus Energy in questo caso) li raccolgono e li elaborano nei loro sistemi.
Anche i consumi giornalieri dei contatori vengono raccolti quasi totalmente tramite l'integrazione con il SII.
Una volta elaborati, i dati sono disponibili per l'utilizzo. Dal punto di vista di un cliente parliamo principalmente di bollette e dati di consumo, in Area Personale o in app.
Le sfide
Come menzionato sopra, i dati vengono utilizzati per processi centrali del sistema, in particolare per la generazione delle bollette.
Questo ha significato dover mantenere un approccio decisamente conservativo: il nuovo sistema e quello esistente dovevano convivere.
Il problema principale però è che, come spesso avviene, 2 sistemi diversi non ragionano nello stesso modo e non si può sempre avere un paragone/mappatura 1:1 di cosa viene fatto.
Questo introduceva anche una complessità organizzativa, perché comunicare a un'audience non tecnica diventava fondamentale:
- raccogliere informazioni sui processi
- capire il perché dietro le procedure operative
- comunicare vantaggi e compromessi
Il tutto mentre ti assicuri che il sistema continui a funzionare come necessario e che i dati vengano processati in modo coerente.
Qualche nota di merito per l'Italia
Prima di chiudere l'articolo, voglio soffermarmi su qualche piccolo merito del nostro Paese.
Il SII è un sistema centralizzato, sotto il controllo del regolatore (ARERA), e permette di avere accesso ai dati delle letture dei distributori da un'unica fonte. È un modello molto più semplice rispetto a quello di altri Paesi: Francia e UK hanno degli hub centrali, ma non parliamo esattamente di un sistema unico, mentre in Germania o Austria un'entità centrale è totalmente assente.
Inoltre, in Italia la copertura degli smart meter è praticamente totale e siamo stati molto più bravi rispetto a molti Paesi europei.
Per darvi un'idea (stessa fonte menzionata sopra, dati fine 2024):
- Italia: praticamente totale
- Francia e Spagna: quasi come l'Italia
- Austria: ~80%
- UK: ~62%
- Belgio: ~35%
- (in Germania viene riportato 1% ma credo che per i nostri amici tedeschi vadano fatte alcune considerazioni particolari)
Conclusioni
Oltre al lavoro necessario per espandere e stabilizzare l'elaborazione dei dati, mi ha fatto molto piacere guidare questa iniziativa. Da subito ho avuto la possibilità di portare avanti in Kraken/Octopus un progetto nuovo, con impatti pratici.
Alla fine, il progetto si è concluso con successo, pur con alcuni compromessi.