Die Themen Digitalisierung und Datenverarbeitung sind insbesondere für die Energie- und Versorgungsbranche von großer Bedeutung. Das hat viele Gründe: Regulierungen, wie beispielsweise zu NIS-2, zum Smart-Meter-Rollout oder Zielvorgaben für die Dekarbonisierung erfordern schnelle Prozesse, Daten müssen teilweise in Echtzeit verfügbar sein und Arbeitsprozesse sollen automatisiert werden – und das vor dem Hintergrund historisch gewachsener IT-Landschaften.
In diesem Blog-Beitrag gehen wir auf konkrete Aspekte ein, weshalb eine zukunftssichere Dateninfrastruktur für Versorgungsunternehmen von Bedeutung ist. Außerdem zeigen wir, warum diese auch die Grundlage für den effizienten Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist. So lässt sich nämlich die Basis für schnelle Arbeitsschritte, kluge Innovationen und eine stabile Versorgungssicherheit schaffen. Â
- Datenkonsolidierung statt fehlender Transparenz und hohe Fehleranfälligkeit
- Saubere Echtzeitdaten für genaue Prognosen und Handlungsempfehlungen
- Nur mit konsistenten Daten gelingt KI-Einsatz und Automatisierung
- Potenziale durch intelligente und klare Datenstruktur heben
- Einheitliche Dateninfrastruktur fördert Cybersicherheit
- Fazit: Deshalb ist eine klare Dateninfrastruktur für Versorgungsunternehmen relevant
Datenkonsolidierung statt fehlender Transparenz und hohe Fehleranfälligkeit
Oft arbeiten Versorgungsunternehmen mit etablierten, aber verschiedenen Lösungen. Dabei kann es sich beispielsweise um das ERP-System, Anwendungen für das Rechnungsmanagement, Netzleitsysteme, GIS oder IoT-Solutions handeln. Der Nachteil: Es entstehen häufig Datensilos, wenn mehrere Anwendungen nebeneinander existieren. Das erhöht das Fehlerpotenzial, indem Kopierfehler entstehen. Schließlich ist nicht immer klar, ob beispielsweise an einem aktuellen Dokument oder mit Echtzeitdaten gearbeitet wird.
Durch Medienbrüche und Tool-Hopping werden Prozesse intransparent. Stattdessen empfehlen wir eine Datenkonsolidierung. Diese bildet die Grundlage für eine klare Dateninfrastruktur und es ergeben sich dadurch folgende Vorteile:
Saubere Echtzeitdaten für genaue Prognosen und Handlungsempfehlungen
Gerade die Versorgungsbranche muss in der Lage sein Echtzeitdaten zu verarbeiten. Ein Beispiel ist Smart Grid, womit Stromerzeugung, Netzbetrieb, Stromspeicherung und Verbrauch koordiniert werden.Â
Weil Strom nicht mehr ausschließlich von einem Kraftwerk bezogen wird, zeigt der Wandel, dass die Energiequellen immer mehr dezentral werden durch Windräder oder Solaranlagen. Die Wetterabhängigkeit begründet, dass für Ausgleich gesorgt werden muss. Kluge Stromnetze erkennen automatisch anhand der korrekt gesammelten Daten, ob zu viel oder zu wenig Strom eingespeist oder benötigt wird.
Eine leistungsfähige Dateninfrastruktur für Versorgungsunternehmen ist Voraussetzung für die Verarbeitung von Echtzeitdaten unterschiedlicher Prozesse. Mehrwerte werden beispielsweise geschaffen, indem Lastprognosen und Frühwarnsysteme zeitnah informieren, sodass Netzengpässe vermieden werden können. Auch Reaktionszeiten bei Störungen werden dadurch beschleunigt. Es ist von Bedeutung, dass in diesen Szenarien die Daten nicht nur vorhanden, sondern auch nutzbar und integriert sind, um Handlungen davon abzulesen.
Das verpflichtende Rollout von Smart Metern bis 2032 zeigt, wie schnell Versorgungs- und Energieunternehmen in der Lage sein müssen, Digitalstrategien zu erfüllen. Dazu zählt die Ausweitung von digitalen Stromzählern, die Verbräuche in Echtzeit ermitteln und automatisch an Energieunternehmen oder Lieferanten weiterleiten. Â
Nur mit konsistenten Daten gelingt KI-Einsatz und Automatisierung
Um effizient und wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen sich Versorgungsunternehmen mit Künstlicher Intelligenz beschäftigen. KI für Unternehmen ist daher ein Thema, das immer wichtiger wird.
Damit der Einsatz von KI funktioniert, müssen Daten und die Dateninfrastruktur stimmig sein. Denn erhält Künstliche Intelligenz falsche Daten, sind auch die gelieferten Ergebnisse fehlerhaft. KI kann nur so gut sein, wie die Qualität der Daten, mit denen sie arbeiten soll. Strukturierte Datenpipelines sind elementar wichtig, damit Automatisierungen und KI sinnvoll und verlässlich eingesetzt werden können.
Eine korrekte Datenlage bildet die Bedingung, dass KI unterstützend hilft. Dazu zählen einheitliche Datenmodelle, definierte Datenpipelines, Governance und Datenverantwortung. Es gilt falsche Wartungsempfehlungen oder fehlerhafte Prognosen zu vermeiden.
Beispiele für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Versorgungsbranche sind:
Potenziale durch intelligente und klare Datenstruktur heben
Zu einer Data Driven Company zu werden, sollte das Ziel von vielen Unternehmen sein. Denn das heißt, durch digitale Prozesse Arbeitsschritte zu vereinfachen und erfolgreich beschleunigen zu können. Schritte dorthin sind Visionen definieren und diese durch die Zusammenfassung von internen und externen Daten erreichen.
Dazu sollte eine Datenplattform genutzt werden, deren Potenzial voll ausgenutzt wird. Damit können Versorgungsunternehmen branchentypische Herausforderungen, wie Skalierbarkeit, Compliance und die Integration von bestehenden Systemen erfolgreich meistern.
Eine mögliche Plattform ist Microsoft Fabric, die folgende Vorteile bietet:
Außerdem gibt es viele Vorteile, wenn Microsoft Fabric mit anderen Tools aus dem Microsoft-Ökosystem genutzt wird. Als Daten- und Analyseplattform ist eine Verknüpfung mit der Power Platform ideal. Mit Power BI können große Datenmengen ausgewertet und visualisiert werden. Ein einheitlicher Datenbestand ist mit Microsoft 365 möglich. Als Repository zur Speicherung und Verwaltung kann OneLake dienen.
Eine Lösung statt viele einzelne führen zu Kosteneinsparungen und Mitarbeitende wissen immer, wo sie auf Daten zugreifen. Auch sind Inhalte stets aktuell und wiederholende Prozesse können damit zuverlässig abgebaut werden.
Wertvolle Zeit lässt sich für andere Aufgaben nutzen und auch die Anschaffungskosten für andere Anwendungen werden geringer.
Einheitliche Dateninfrastruktur fördert Cybersicherheit
Mit einer Datenplattform können Unternehmen eine höhere Cybersicherheit garantieren. Gründe dafür sind:
Unternehmen aus der Versorgungs- und Energiewirtschaft müssen besonders hohe Sicherheitsstandards einhalten, da Daten zu kritischen Infrastrukturen vor Ransomware, Spionage und Sabotage geschützt werden müssen. Eine fragmentierte Datenlandschaft erhöht dabei das Risiko: Verteilte Systeme erschweren einheitliches Monitoring, verzögern das Erkennen von Anomalien und behindern eine schnelle Incident Response.
Eine integrierte Datenplattform schafft hier Abhilfe. Sie bündelt sicherheitsrelevante Informationen, ermöglicht durchgängiges Monitoring und bildet die Grundlage für klare, schnelle Reaktionsprozesse.
Für KRITIS-Unternehmen gelten in Europa die NIS‑2‑Richtlinien. Sie verlangen u. a. robustes Risikomanagement, kontinuierliche Überwachung und ein funktionierendes Incident-Response‑System. Mit einer konsolidierten Daten- und Sicherheitsarchitektur lassen sich diese Vorgaben effizient erfüllen und typische Bedrohungen – etwa kompromittierte Zugangsdaten, gezielte Angriffe auf Netzleitsysteme oder Attacken über die Lieferkette – wirksam abwehren.
Fazit: Deshalb ist eine klare Dateninfrastruktur für Versorgungsunternehmen relevant
Versorgungsunternehmen müssen aus vielen Gründen digitaler werden. Regulatorien, sich schnell verändernde Umstände, volatile Märkte, gesetzliche Vorgaben und Fachkräftemangel sind nur einige Aspekte, weswegen sich die Branche im Umbruch befindet.
Um diesem Digitalisierungsdruck Stand zu halten, spielt der Blick auf die Datenverarbeitung und Dateninfrastruktur eine große Rolle. Sind diese geordnet, frei von fragmentarischen Speicherorten, bleiben Energie- und Versorgungsunternehmen handlungsfähig. Weitere Vorteile sind:
Es zeigt sich: Eine klare Dateninfrastruktur für Versorgungsunternehmen ist eine dringende Voraussetzung, geltende Anforderungen erfolgreich gerecht zu werden. Eine Analyse der bestehenden Datenlandschaft und die Definition einer Zielarchitektur sind daher relevante Schritte für eine Ist- und Soll-Analyse.
Weitere Potenziale bei der Digitalisierungsreise nutzen
Digitalisierung und die Optimierung der Datenverarbeitung muss strategisch passieren.
Wir haben 10 Beispiele zusammengefasst. Erfahren Sie, wie sich Digitalisierungsfehler erfolgreich vermeiden lassen.
