Datenautobahn: Wie Unternehmen Datenschätze heben, die auf der Straße liegen

Die Elektromobilität wird dazu führen, dass Fahrzeuge und Infrastrukturen riesige Datenströme generieren. In dieser Daten-Goldgrube verstecken sich viele Hinweise darauf, wie Unternehmen ihre Angebote und Produkte verbessern, aber auch die Kundenzufriedenheit steigern können. Wer den Datenschatz heben möchte, benötigt eine übergreifende Datenplattform und KI-Lösungen mit Maschine-Learning-Komponenten.

In den Medien generiert das Thema Elektromobilität derzeit interessante Schlagzeilen. Daimler kündigte an, ab 2021 mit der Produktion von autonom fahrenden Taxis zu starten. Auch Volkswagen steht unter Strom, denn die Wolfsburger wollen in den kommenden zehn Jahren 70 neue vollelektrische Elektrofahrzeuge entwickeln. Dazu meldet nun auch Lidl, dass der Lebensmitteldiscounter auf seinen Parkplätzen künftig Ladestationen für Elektrofahrzeuge installieren wird, wie es schon andere Handelsketten, beispielsweise Aldi, Rewe und Ikea, vormachen. Und im nächsten James Bond-Film wird der Superagent vermutlich mit einem Elektrofahrzeug von Aston Martin auf Gangsterjagd gehen.

Es zeichnet sich deutlich ab, dass der Automobilindustrie schon in kurzer Zeit ein radikaler Umbruch bevorsteht, ausgelöst durch den Umstieg auf Elektrofahrzeuge. Es sind vor allem Daten, die stärker in den Mittelpunkt der Fahrzeugentwicklung rücken werden, da immer mehr Komponenten einen Softwareanteil besitzen. Darüber hinaus werden sich Autos stärker vernetzen. Entweder untereinander, um sich vor Gefahren zu warnen, oder mit den Verkehrsleitsystemen einer Smart City, um die Verkehrssteuerung und Parkplatzsuche zu optimieren. Mit den neuen 5G-Netzen sind zudem Navigationssysteme denkbar, die über Augmented Reality zusätzliche Grafiken wie Wegpfeile in das Videobild einer echten Welt einblenden können und somit die Navigation für den Fahrer erleichtern.

 

Energiebereitstellung sichern

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Weiterhin werden die Zehntausende von Ladestationen für Elektrofahrzeuge – sobald sie einmal in dieser Menge verfügbar sind – ebenfalls einen kontinuierlichen Datenstrom erzeugen. Ladesäulen müssen mit den Autos beziehungsweise dem Fahrer kommunizieren, beispielsweise für Abrechnung, Bezahlung und zur Kapazitätsplanung, um lange Staus an Stromtankstellen zu vermeiden. Weiterhin muss eine enge Kommunikation mit den Stromnetzen im Rahmen von Smart-Grid-Projekten erfolgen, damit Ladestationen ihren Energiebedarf und den Verbrauch melden. Auch diese Daten helfen, das Verhalten der Kunden auszuwerten und präzisere Vorhersagen über den Energieverbrauch und Verkehrsflüsse treffen zu können.

 

Datenschutz für Elektrofahrzeuge

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Wie diese Beispiele zeigen, werden Informationen auf ganz verschiedenen Ebenen eine zentrale Rolle in künftigen Mobilitätsinfrastrukturen spielen. Für den Verbraucher wird damit die Frage nach dem Datenschutz in den Vordergrund rücken. Ähnlich wie ein Internet-Nutzer beim Surfen über Cookies und andere Tracking-Mechanismen ständig Spuren hinterlässt, können moderne Elektrofahrzeuge mit Always-on-Funktionen noch einfacher als bisher Daten generieren und beispielsweise den Fahrstil eines Fahrers analysieren – eine wertvolle Information sowohl für die Wartung als auch für die Versicherung, die für einen risikobereiten Fahrer höhere Prämien ansetzen könnte.

Aber auch für die Supermarktkette mit Ladestationen für E-Fahrzeuge stellt sich die Frage nach dem Datenschutz. Der Kunde möchte schließlich wissen, wer in diesem Szenario Zugriff auf seine Daten erhält, also vom Händler vor Ort bis hin zum Energielieferanten. Dann ist auch die Frage zu klären, wer in diesem Fall den Datenschutz gegenüber dem Kunden verantwortet.

Die an der Elektromobilität teilnehmenden Unternehmen sollten daher frühzeitig damit beginnen, eine Infrastruktur für das Datenmanagement zu implementieren, die einerseits den Datenschutz der Kunden unterstützt und es andererseits aber erlaubt, Nutzerdaten anonymisiert zu verarbeiten.

 

So hilft die KI bei der Datenanalyse

Unternehmen sollten bei der Planung von Datenprojekten bedenken, dass künftige intelligente Anwendungen mit selbstlernenden Algorithmen arbeiten, um Muster zu erkennen. Diese Anwendungen benötigen einen qualitativ hochwertigen Datenbestand mit historischen Daten, um daraus präzise Vorhersagen ableiten zu können oder um Abweichungen von Normalwerten zu erkennen. Werden Systeme für Machine Learning komplett neu aufgesetzt, benötigen diese eine gewisse Zeit, um ausreichend verwertbare Daten zu erzeugen. Daher ist es notwendig, möglichst frühzeitig eine Datenplattform zu etablieren, die Daten aus möglichst vielen internen und externen Quellen zusammenfasst. Hierfür eignet sich zum Beispiel ein Data Lake in der Cloud, der als zentrales Repository zunächst die Rohdaten aufnimmt. Dies können Streaming-Sensordaten aus fahrenden Autos sein oder bereits akkumulierte Daten, um so Wartungsintervalle oder den Verschleiß analysieren zu können. Für Smart-Grid-Betreiber und Energieerzeuger ist es beispielsweise notwendig zu erkennen, wie sich der Berufsverkehr oder der Beginn der Ferienzeit auf die Belastung der Stromnetze auswirkt.

 

Energieversorger Uniper startet Data Journey

Unternehmen, die frühzeitig die Grundlagen für ein umfassendes Datenmanagement schaffen, gelingt es deutlich einfacher, veränderte Anforderungen der Märkte zu erkennen und ihre eigenen Leistungen darauf anzupassen. Ein aktuelles Projekt des Energieerzeugers Uniper unterstreicht dies: Das Unternehmen betreibt eine Cloud-basierte Analyseplattform, in die Informationen aus 120 internen und externen Datenquellen einfließen. Dazu zählen Zustandsmeldungen über die eigenen Kraftwerke, aber auch Marktdaten von Strombörsen. Da alle relevanten Informationen rund um die Energieerzeugung in dem Cloud-Datenspeicher zusammenlaufen, können eigene Mitarbeiter wie Marktanalysten schneller auf Daten zugreifen und beispielsweise Anfragen von Energiehändlern zeitnah bearbeiten. In zahlreichen weiteren Abteilungen können die Mitarbeiter jetzt auf diese Daten im Self-Service-Verfahren zugreifen, umso schneller die richtigen Entscheidungen zu treffen, während gleichzeitig eine hohe Datenqualität und Daten-Governance gewährleistet sind.

Jan Wetzke, Director Sales DACH bei Talend

Foto: Pixabay

 

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