foto freepik

Bereits heute verfügen Energieunternehmen über Massen an verschiedensten Daten. Doch um effizienter und nachhaltiger zu werden, müssen diese aus Silos befreit und einheitlich aufbereitet werden. Durch die Energiewende werden viel mehr kurzfristige, steuernde Eingriffe notwendig, die nur auf Basis einer optimalen Dateninfrastruktur realisiert werden können. Otto Neuer, Regional VP und General Manager bei Denodo, zeigt, wie Unternehmen aus dem Energiesektor von modernen Datenmanagementplattformen profitieren können.

Energieversorgungsunternehmen generieren eine Vielzahl von Daten, wie etwa Smart-Meter-Daten von Verbrauchern, Sensordaten von Kraftwerken, Wetterdaten von externen Agenturen, Marktdaten von Energiehändlern, Standortdaten und viele mehr. Die Versorger nutzen all diese Daten auf vielfältige Weise: Um den Energiebedarf zu prognostizieren, die Erzeugungsleistung vorherzusagen, vorausschauende Analysen für zeitgerechte Wartung durchzuführen, die Arbeit des Wartungsteams zu optimieren oder den Kunden Einblicke zu geben, damit sie ihr Verbrauchsverhalten ändern können. Die Herausforderung für die Unternehmen besteht allerdings darin, dass diese wertvollen Daten in verschiedenen Repositories gespeichert sind – in Data Lakes, Anwendungen und internen Datenbanken.

Energieversorger benötigen moderne Datenplattformen

Der Schlüssel zur effizienten Nutzung der Daten von Energieversorgungsunternehmen ist eine logische Datenplattform, die Erkenntnisse aus verschiedenen, verteilten Datensätzen ermöglicht. Die einfache Lösung, alle verfügbaren Daten in einem Cloud Data Warehouse oder Data Lake zu speichern, funktioniert nicht und wird auch in Zukunft nicht funktionieren. Nur weil man „Cloud“ vor Data Warehouse oder Data Lake setzt, werden die Lösungen dadurch nicht automatisch smart. So verschiebt man lediglich ein dysfunktionales System vom eigenen Server in die Cloud.

Eine logische Datenplattform berücksichtigt dagegen die Tatsache, dass Daten über verschiedene Repositories verteilt sind, und ermöglicht es Data Scientists, diese Daten schnell und einfach zu kombinieren, ohne sie notwendigerweise in einen zentralen Speicherort (d. h. einen Data Lake oder ein Data Warehouse) zu kopieren und sie in Echtzeit zu verwalten.

Wie viele große Unternehmen verfügen auch Energieversorger in der Regel über zahlreiche Altsysteme, in denen Daten in Silos gespeichert sind. Diese Systeme wurden oft als in sich geschlossene Anwendungssuiten konzipiert, und es kann schwierig sein, Daten aus diesen Silos herauszuholen. Dies behindert die vollumfängliche Datennutzung und verlangsamt die Einführung neuer Technologien und Prozesse. Eine logische Datenmanagement-Plattform, die auf Datenvirtualisierung basiert, kann hier als Brücke zwischen diesen Altsystemen und moderneren Anwendungen und Tools fungieren. Sie kann über die verfügbaren Integrationspunkte – in der Regel komplexe und proprietäre APIs – auf die Daten in den Altsystemen zugreifen und diese Daten über Standardschnittstellen und -formate zur Verfügung stellen. So können Versorgungsunternehmen ihre Altsysteme noch weiterhin gewinnbringend nutzen, während sie gleichzeitig nahtlos neue digitale Lösungen übernehmen und integrieren können.

Zudem gibt es entlang der gesamten Wertschöpfungskette von Unternehmen Bedarf von Integration und Harmonisierung zwischen verschiedenen Anwendungen – sowohl innerhalb eines als auch zwischen verschiedenen Unternehmen. Eine logische Datenplattform, die Zugriff ohne physisches Verschieben ermöglicht, stellt eine ideale Basis für nahtlose, konsistente Datenintegration über verschiedene Anwendungen hinweg dar. Außerdem wird dadurch die Datenarchitektur gestärkt und Redundanzen werden reduziert. Auch erhalten Datennutzer einen Echtzeitdatenüberblick aus Daten unterschiedlicher Quellen, können heterogene Quellen abfragen und gleichzeitig die Einhaltung von Regulatorien sicherstellen.

Neue Möglichkeiten durch effiziente Datennutzung

Große Energieversorger verwalten ein riesiges Netzwerk von physischen Anlagen, angefangen bei Kraftwerken bis hin zur Netzinfrastruktur. Da diese Anlagen immer vielfältiger und verteilter werden, wird es immer schwieriger, sie effizient zu verwalten und zu betreiben. Neuere Anlagen im Bereich der erneuerbaren Energien befinden sich oft an abgelegenen, schwer zugänglichen Standorten, wie beispielsweise Offshore-Windparks, was die Wartung erschwert. Daten, die von diesen Anlagen in Form von eingebetteten Sensordaten gesammelt werden, können wertvolle Einblicke in die Funktionsweise der Anlagen liefern. Die Sensordaten sind jedoch oft in IoT-Data Lakes gefangen und werden häufig von den kritischen Kontextdaten getrennt, die für den Betrieb der Anlagen wichtig sind. Eine agile Datenplattform kann diese beiden Aspekte zusammenbringen und die optimierte Wartung unterstützen.

Ein Stromnetz, das zu großen Teilen auf volatilen erneuerbaren Energieträgern wie Wind und Sonne basiert, benötigt zudem mehr steuernde Eingriffe als alte Netze, die sich hauptsächlich auf große thermische Kraftwerke gestützt haben. Um Schwankungen in den Netzen entgegenzuwirken, brauchen Energieversorger Zugriff auf Echtzeitdaten für Erzeugung und Verbrauch. Die Steuerung der Nachfrage können sie unter anderem über moderne, datenbasierte Pricing-Modelle realisieren. So hat beispielsweise Octopus Energy in Großbritannien eine App entwickelt, bei der Verbraucher eine Vergütung erhalten, wenn sie ihren Stromverbrauch in Zeiten mit einer geringen Nachfrage und hohen Erzeugung verlagern.

Ein weiterer Aspekt, der heute eine solide Datengrundlage erfordert, sind wachsende Anforderung im Bereich Compliance und ESG-Reporting. Für Unternehmen ist es heute elementar, entsprechende Daten parat zu haben. Mit einer integrierten Datenmanagementplattform sind Energieunternehmen gut aufgestellt, um auf die informationstechnischen Herausforderungen der Zukunft zu reagieren.

3450 Artikel zu „Daten Management Plattform“

NEWS | BUSINESS | STRATEGIEN | AUSGABE 11-12-2020

Zentrale Datenplattform und der Golden Record – Ohne Datenqualität kein erfolgreiches Datenmanagement

16. Dezember 2020

Oder muss es heißen: Ohne Datenmanagement keine Datenqualität? Es ist das Henne-Ei-Phänomen – das eine kommt ohne das andere nicht aus. Wie können Unternehmen strategisch vorgehen, um ihr Datenmanagement an den immer steigenden Anforderungen auszurichten und dabei ihre Daten in einer verlässlich hohen Qualität für belastbare Analysen zu pflegen?