5 Datentrends im Energiesektor

Die aktuelle Digitalisierungswelle verändert das Gesicht der Energiewirtschaft in vielerlei Hinsicht. Und die Daten werden definitiv davon geprägt. Nachdem ich über ein Jahr lang für Two Impulse Beziehungen zu Unternehmen in diesem Sektor aufgebaut habe, kann ich einige Datentrends nennen, die mir aufgefallen sind.

 

Natürlich ist diese Liste nicht vollständig. Und das ist auch nicht beabsichtigt. Es handelt sich lediglich um die 5 Datentrends im Energiebereich, die mir am meisten aufgefallen sind.

1. Die Sensorisierung schreitet schnell voran

 

 

Für Unternehmen, die Anlagen für den Energiesektor herstellen oder besitzen, wird es immer einfacher, IoT-Sensoren einzubinden, die regelmäßige Messwerte zu den Betriebskennzahlen der Anlagen liefern, die sie betreiben oder herstellen. 

 

 

 

Dies bietet den Unternehmen oder ihren Kunden die Möglichkeit, ihre Asset-Management-Prozesse zu optimieren, was zu einer Steigerung der potenziellen Einnahmen für alle Beteiligten der Wertschöpfungskette führt. Ein weiteres Beispiel sind Unternehmen, die Gasverteilungsnetze betreiben und ihre physische Infrastruktur (z. B. neue Mehrfacheinspeisepunkte) auf kohlenstoffarme Gase (Biomethan und Wasserstoff) umstellen, was eine weitere Sensorisierung erforderlich macht.

 

 

 

2. Unterschiedliche Technologien führen zu Herausforderungen bei der Datenaggregation

 

 

So verfügen beispielsweise Stromnetzbetreiber und Photovoltaikproduzenten über verschiedene Anlagen, die mit Technologien unterschiedlicher Anbieter arbeiten, die unterschiedliche Standards und heterogene Informationssysteme mit unterschiedlichen Dashboards und Datenerfassungssystemen nutzen. Und natürlich auch heterogene Daten. Dies ist nicht nur betrieblich ineffizient, sondern auch extrem teuer und kann sogar zu Datenverarbeitungsfehlern bei der Extraktion von Daten für die Berichterstattung und Abrechnung führen. Die Datenherausforderungen in der Energiewirtschaft reichen von der Überwachung und Kontrolle bis hin zur Wartung und Optimierung der Anlagen, was sich letztlich auf die Produktionseffizienz auswirkt.

 

 

 

3. Veraltete Datenbanklösungen werden für die heutigen Daten veraltet

 

 

Unabhängig davon, ob es sich um IoT-Sensoren in Industrieanlagen, Umspannwerken oder Ladestationen für Elektrofahrzeuge handelt, sind die meisten Daten, die aus dem Boom der Sensorisierung stammen (Spannung, Strom usw.), eigentlich Zeitreihendaten. Mit anderen Worten: Daten, die mit einem Zeitstempel versehen sind. Herkömmliche Datenbanken (relationale Datenbanken, Dokumentendatenbanken, kolumnare Datenbanken usw.) mögen sich bei kleineren Mengen von Zeitreihendaten als "Schweizer Taschenmesser" bewähren, bei sehr großen Mengen haben sie jedoch Probleme mit der Leistung und Skalierbarkeit. So kann beispielsweise die Erstellung eines Online-Berichts über nur wenige Monate gespeicherter Daten mehrere Minuten dauern. Kunden, die auf ihre Daten zugreifen wollen, werden darüber nicht glücklich sein.

 

 

 

4. Die Datenanalyse führt überall zu neuen Wertschöpfungsmöglichkeiten

 

 

Energieunternehmen, die große Datenmengen verwalten oder speichern, verfügen über ein großes ungenutztes Potenzial. Das kann von Leistungskennzahlen von Solarmodulen, Solarwechselrichtern oder EV-Ladestationen bis hin zu grundlegenden Kundendaten reichen. Es liegt auf der Hand, dass die Herausforderung der Datenaggregation oft als erstes angegangen werden muss. Ist diese Herausforderung jedoch erst einmal bewältigt, können Unternehmensanalysten und Datenwissenschaftler diese Daten eingehend untersuchen und herausfinden, wo der ungenutzte Wert wirklich liegt. Dies könnte bedeuten, dass Erkenntnisse zur vorausschauenden Wartung gewonnen werden, um Wartungszyklen zu antizipieren und Ausfälle vorherzusagen, die sich auf die Investitions- und Betriebskosten auswirken. Es könnte aber auch bedeuten, Erkenntnisse aus dem Kundenverhalten und den Abrechnungsdaten zu gewinnen, um neue Segmente und Einnahmequellen zu entdecken.

 

 

 

5. Data Scientists sind sehr gefragt

 

 

Im Gegensatz zu den vorangegangenen Datentrends im Energiesektor konzentriert sich dieser Trend auf die Humanressourcen und nicht auf Prozesse und Tools. Und während dieser Trend sicherlich ein Segen für Fachleute in einem Berufsfeld ist, das vor zehn Jahren kaum mehr als eine Nischenspezialisierung war, bringt er datengetriebene Unternehmen natürlich in eine schwierige Lage. In einem so heißen und volatilen Markt haben viele Unternehmen Schwierigkeiten, Data Scientists länger als ein paar Monate zu halten. Wenn sie ihr Wissen nicht angemessen aufbewahren und ständig neue Einstellungsverfahren einleiten, führt dies zu Ineffizienz und Zeitverschwendung.