余紅光認為，利用先進技術和管理手段，優化資產管理，提升資產績效是風電運營商實現可持續發展的核心競爭力。在澳大利亞的一個風場，安裝了IBM 的風場管理系統后，與周邊同期同等裝機規模的風場相比，發電量提升了3 0%。但在中國，要想達到這一標準并不容易，與歐美同業相比，中國的風電產業尚處于粗放式經營階段，這也是前期大規模的“跑馬圈地”帶來的結果。在余紅光看來，“跟風電開發比起來，風電運維是苦活，也是一個精細化的工作。風電行業的運營管理將來必然是精細化的，總會有一些優秀的有能力的企業脫穎而出。”
　　從風電運維的角度，IBM 把它化為四個層次，第一個層次是最簡單的，就是壞了就修;第二個層次是定期的檢修維修;第三個層次是狀態檢修;第四個層次是通過大數據進行預測性的維修。
　　基于大數據進行預測性維修使得風場運維流程發生了根本性變化，系統的提前預測可以讓風電企業優化運維計劃，在提升設備可靠性的同時降低運營成本。
　　“經過多年的發展，中國風電企業已經積累了豐富的運營數據和經驗，使用大數據優化風電運營開始具備技術基礎。”I B M 中國能源與電力行業解決方案總監李國志表示，“同時，隨著風電運維管理的標準化和專業化，風電運維服務市場將快速增長并整合，基于大數據的風電運維服務平臺將成為風電運維服務商的核心競爭力”。
　　對所有安裝的風機進行集中的運維監控，可以隨時獲取每臺風機的實時運行和歷史信息，然后結合資產、人員、專家知識以及氣象等外部環境信息進行分析和預測，優化風電場運維。
　　產業的大變革
　　風電運維產業不斷朝著預防性、預測性的方向發展，利用大數據可以為智慧風能的夢想插上騰飛的翅膀。李國志舉例，就像人的行為一樣，人的習慣和偏好都可以被大數據紀錄下來，根據分析可以對人的行為有個基本的預測，風電整個產業也可將其應用起來，包括規劃、設計、實施及維護的一站式服務。基于對海量數據的分析和洞察，未來的風機如同智能機器人一樣，也會朝著認知計算的方向逐步前行。