Dekarbonisierung, Dezentralisierung und Digitalisierung bescheren dem Energiesektor einen tiefgreifenden Wandel. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Energieunternehmen ihren Ansatz für das Datenmanagement überdenken. Agilität, Skalierbarkeit und Echtzeit-Einblicke sind nur mit innovativen Lösungen zu erreichen. Ein solcher revolutionärer Ansatz ist das Data-Mesh-Konzept, das das Paradigma von zentralisierten Datenarchitekturen hin zu einem dezentralen und domänenorientierten Modell verschiebt.
Durch die Einführung eines Data-Mesh-Ansatzes können Energieunternehmen Datensilos aufbrechen. Geschäftseinheiten werden in die Lage versetzt, die Kontrolle über ihre Daten zu übernehmen und die datengesteuerte Entscheidungsfindung beschleunigen. Erfahren Sie im Folgenden, wie die Einführung von Data Mesh Energieunternehmen dabei unterstützen kann, sich neu zu erfinden und im Idealfall sogar zum Marktführer aufzusteigen.
Das Data-Mesh-Konzept verstehen
Ein Data Mesh ist ein dezentraler Ansatz für die Datenarchitektur, der Daten als Produkt behandelt und das Eigentum an Daten bestimmten Geschäftsbereichen zuweist. Einige Unterschiede eines Data Mesh zu herkömmlichen zentralisierten Data Lakes oder Warehouses:
- Dezentralisiertes Dateneigentum: Abkehr von der Praxis, dass ein einzelnes IT-Team die Daten verwaltet – stattdessen besitzt und verwaltet jeder Geschäftsbereich (z. B. Erzeugung, Vertrieb, Handel und Kundenservice) seine Daten.
- Gewährleistung einer Self-Service-Infrastruktur: Geschäftsanwendern Tools und Plattformen an die Hand geben, um Daten zu analysieren und zu nutzen, ohne von zentralisierten IT-Teams abhängig zu sein.
- Implementierung von Federated Governance: Etablierung standardisierter Richtlinien für Datensicherheit, Qualität und Compliance in allen Bereichen.
- Konzentration auf Domain-Driven Design: Organisieren von Daten nach spezifischen Geschäftsanforderungen und Wertströmen.
Ein Data Mesh führt Energieunternehmen im Wesentlichen weg von einem monolithischen, IT-zentrierten Ansatz hin zu einem agileren, geschäftsorientierten Datenmanagementmodell.
Herausforderungen für Energieunternehmen beim traditionellen Datenmanagement
Energieunternehmen haben oft mit den folgenden datenbezogenen Herausforderungen zu kämpfen:
Herausforderung I – Datensilos im gesamten Unternehmen
Verschiedene Abteilungen, wie z. B. Netzbetrieb, Handel und Kundendienst, arbeiten in Silos mit getrennten Datenquellen. Ineffizienzen und verpasste Möglichkeiten der Zusammenarbeit resultieren aus dieser Situation.
Herausforderung II – langsame Entscheidungsfindung
Aufgrund zentralisierter Datenverarbeitungsmodelle kommt es in den Geschäftsbereichen häufig zu Verzögerungen beim Zugriff auf kritische Erkenntnisse. Die Folge sind langsamere Reaktionen auf Marktveränderungen und betriebliche Herausforderungen.
Herausforderung III – Druck auf die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Die Energiebranche sieht sich mit strengen regulatorischen Anforderungen konfrontiert (z. B. DSGVO, ISO 27001, ESG-Berichterstattung). Die Sicherstellung der Compliance über mehrere Geschäftsbereiche und Systeme hinweg kann zeitaufwändig und kostspielig sein.
Herausforderung IV – mangelnde Skalierbarkeit
Herkömmliche Datenarchitekturen lassen sich nur schwer mit dem zunehmenden Datenvolumen von IoT-Geräten, Smart Grids und erneuerbaren Energiequellen skalieren.
Lösung: Einführung von Data Mesh, um diese Herausforderungen zu meistern
Wie Data Mesh Energieunternehmen dabei helfen kann, Marktführer zu werden
Eine Umstellung auf einen Data-Mesh-Ansatz eröffnet Energieunternehmen neue Effizienzen, die die datengesteuerte Entscheidungsfindung verbessern. Die Chance, sich damit einen Wettbewerbsvorteil auf dem Energiemarkt zu verschaffen, ist enorm. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:
Aufbrechen von Datensilos für einen einheitlichen Betrieb
Energieunternehmen betreiben komplexe Infrastrukturen mit mehreren Geschäftsbereichen. Mit einem Data Mesh kann jede Einheit – ob Erzeugung, Vertrieb oder Einzelhandel – das Eigentum an ihren Daten behalten. Gleichzeitig wird die Interoperabilität mit anderen Domänen gewährleistet.
Hauptvorteile:
- Datenaustausch in Echtzeit im gesamten Unternehmen
- Bessere Koordination zwischen Betrieb und Handel zur Optimierung der Energiebeschaffung
- Schnellere Identifizierung von betrieblichen Ineffizienzen durch domänenübergreifende Einblicke
Beispiel für einen Anwendungsfall:
Eine Abteilung für erneuerbare Energien kann Echtzeit-Erzeugungsprognosen mit dem Trading Desk teilen, wodurch genauere Absicherungsstrategien möglich werden und das Marktrisiko reduziert wird.
Befähigung der Geschäftsbereiche für schnellere Innovationen
Herkömmliche Datenmanagementmodelle behindern oft die geschäftliche Agilität. Sie schaffen Abhängigkeiten von IT-Teams für die Datenanalyse und den Datenzugriff. Ein Data Mesh ermöglicht es jeder Domäne, autonom zu handeln, indem sie Self-Service-Analyseplattformen und -tools verwendet.
Hauptvorteile:
- Schnellere Entscheidungsfindung durch Echtzeitanalysen
- Verbesserte Reaktionsfähigkeit im Falle sich ändernder Marktbedingungen und Kundenanforderungen
- Geringere Abhängigkeit von der IT für den täglichen Datenbedarf
Beispiel für einen Anwendungsfall:
Ein Kundendienstteam kann Echtzeit-Verbrauchsdaten nutzen, um personalisierte Empfehlungen zur Energieeinsparung anzubieten und so die Kundenzufriedenheit und -bindung zu verbessern.
Verbesserte Skalierbarkeit für intelligente Energie-Ökosysteme
Die Verbreitung von IoT-Geräten, intelligenten Zählern und verteilten Energieressourcen (DERs) erzeugt riesige Datenmengen. Data-Mesh-Architekturen ermöglichen es Energieunternehmen, ihre Datenabläufe effizient zu skalieren – die Verarbeitung wird auf mehrere Domänen verteilt.
Hauptvorteile:
- Verbesserter Umgang mit massiven Datenmengen von IoT-Geräten
- Skalierbare Datenspeicher- und Analysefunktionen
- Möglichkeit zur Integration neuer Datenquellen ohne wesentliche Änderungen an der Architektur
Beispiel für einen Anwendungsfall:
Eine Netzbetriebseinheit kann Daten von Tausenden von intelligenten Zählern analysieren, um Demand-Response-Programme zu optimieren und Lastspitzen zu reduzieren.
Verbesserte Compliance und Data Governance
Data Governance ist ein wichtiges Anliegen im stark regulierten Energiesektor. Ein föderiertes Governance-Modell innerhalb eines Data Mesh gewährleistet die Compliance, ohne den Betrieb zu verlangsamen.
Hauptvorteile:
- Konsistente Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in allen Bereichen
- Bessere Datenherkunft und Überprüfbarkeit für ESG und regulatorische Berichterstattung
- Klare Datenverantwortung und Verantwortlichkeit auf der Ebene der Geschäftsbereiche
Beispiel für einen Anwendungsfall:
Automatisierung der ESG-Datenerfassung aus verschiedenen Abteilungen, um Compliance-Berichte in Echtzeit zu erstellen. Vorteil: Manueller Aufwand und Fehler reduzieren sich erheblich.
Ermöglichung fortschrittlicher Analyse- und KI-Funktionen
Mit dezentralem Datenmanagement können Energieunternehmen fortschrittliche Analyse- und KI-Funktionen nutzen. Die Entscheidungsfindung verbessert sich und neue Geschäftsmöglichkeiten können erschlossen werden.
Hauptvorteile:
- KI-gesteuerte Nachfrageprognose für einen besseren Lastausgleich
- Vorausschauende Wartung von Netzanlagen, um Ausfallzeiten zu reduzieren
- Betrugserkennung und Identifizierung von Anomalien bei Energietransaktionen
Beispiel für einen Anwendungsfall:
KI-Modelle, die auf domänenspezifischen Datensätzen trainiert werden, können genauere Energiepreisprognosen liefern und Händlern einen Wettbewerbsvorteil bei der Marktteilnahme verschaffen.
Schritte zur Implementierung eines Data Mesh in einem Energieunternehmen
Die Implementierung eines Data Mesh erfordert eine sorgfältige Planung und Ausführung. Hier ist ein Beispiel für eine Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Bewertung des aktuellen Reifegrads der Daten: Vorhandene Datenmanagementfunktionen evaluieren und Lücken identifizieren.
- Datendomänen definieren: Den Betrieb in logische Geschäftsbereiche unterteilen (z. B. Netzbetrieb, Kundenservice, Handel).
- Einrichten von Governancerichtlinien: Standards für Datenqualität, Sicherheit und Compliance in allen Bereichen definieren.
- Bereitstellen von Self-Service-Tools: Tools implementieren, die es Geschäftsanwendern ermöglichen, ohne IT-Engpässe auf ihre Daten zuzugreifen und diese zu analysieren.
- Iterieren und skalieren: Mit Pilotprojekten beginnen und schrittweise im gesamten Unternehmen skalieren.
Mehr Agilität, Effizienz und Compliance durch Data Mesh
Der Energiesektor entwickelt sich in rasantem Tempo weiter. Unternehmen, die auf moderne Datenarchitekturen wie Data Mesh setzen, bietet sich sogar die Chance, zum Marktführer zu avancieren. Die Dezentralisierung des Dateneigentums, die Verbesserung der Zusammenarbeit und die Ermöglichung von Echtzeit-Einblicken bieten Energieunternehmen ein erhebliches Plus von Agilität, Effizienz und Compliance.
Wir bei Petermann Brandt sind darauf spezialisiert, Energieunternehmen beim Übergang zu modernen Datenarchitekturen zu unterstützen und ihr volles Potenzial durch maßgeschneiderte digitale Strategien auszuschöpfen.
Sind Sie bereit, Ihre Energieabläufe mit Data Mesh neu zu erfinden? Kontaktieren Sie uns noch heute, um loszulegen.