Stellen Sie sich vor: Sie fahren mit Ihrem Elektroauto durch die Stadt. Und genau dort, wo Sie gern parken und aufladen wollen, steht tatsächlich eine Ladesäule. Oder: Sie überlegen, sich eine Photovoltaikanlage aufs Dach zu setzen – und erhalten just zu diesem Zeitpunkt ein individuelles Angebot von Ihren Stadtwerken. Zufall? Nicht, wenn es nach Evamaria Zauner geht. Sie ist Innovationsmanagerin bei der Thüga AG und dafür verantwortlich, neue Geschäftsmodelle für den Stadtwerkeverbund zu entwickeln und zu verwirklichen.
Für Aufmerksamkeit sorgte in den vergangenen Monaten vor allem ihre Kooperation mit dem Start-up Geospin: Zusammen haben Thüga und die Datenspezialisten aus Freiburg eine Potenzialanalyse entwickelt, mit der sich besonders geeignete Standorte für E-Ladestationen identifizieren lassen. Das Prinzip: Ein selbstlernender Algorithmus bewertet, wo mit einer besonders hohen Auslastung dieser Ladesäulen gerechnet werden kann. Basis für die Berechnung ist ein riesiger Datenfundus: Nutzungsdaten von etwa 180.000 Ladevorgängen werden mit rund 800 externen Umgebungsinformationen kombiniert. Dazu gehören unter anderem Zensusdaten, Einkommensstatistiken oder "Points of Interest" wie Kinos, Apotheken oder öffentliche Einrichtungen.
"Auf Grundlage dieser 800 verschiedenen Kategorien lernt unser Algorithmus dann, wie das Umfeld eines Ladestandorts aussehen sollte", so Zauner. Was das bringt? "Die Nutzer profitieren von einer guten Erreichbarkeit der Ladesäulen, die Betreiber verbessern die Auslastung der Systeme und erhöhen ihre Wirtschaftlichkeit." Diese erste Anwendung, die bereits bei zahlreichen Stadtwerken aus der Thüga-Gruppe umgesetzt wurde, ist aber nur ein kleiner Teil der Möglichkeiten, die Big-Data-Analysen für Stadtwerke bieten. Derzeit arbeiten Thüga und Geospin daran, mithilfe intelligenter Algorithmen Wohngebiete zu identifizieren, für deren Bewohnerinnen und Bewohner Erneuerbare-Energien-Technologien wie Photovoltaik oder E-Mobilität interessant sind. "So können wir den Kunden individuelle Angebote machen, die genau zu ihrer Situation passen und die wirklich für sie infrage kommen", sagt Zauner.
Mehrwert auch bei Small Data
"Gold des 21. Jahrhunderts" oder "Erdöl der Wirtschaft": So oder so ähnlich lauten häufig bemühte Vergleiche, wenn es um die Daten geht, die wir täglich im Netz hinterlassen. Aber was bedeutet "Big Data" eigentlich genau? Eine allgemeingültige Definition scheint schwierig. "Im Kern geht es um den Glauben daran, dass enormes Potenzial darin steckt, Daten anders zu denken, zu handhaben und zu verarbeiten", sagt Claudius Hundt, Mitbegründer von Sandy
Energized Analytics. Das Corporate-Start-up der EnBW Energie Baden-Württemberg AG mit Sitz in Köln unterstützt Unternehmen nach eigener Aussage bei allen Herausforderungen, "die der datengetriebene Teil der Digitalisierung mit sich bringt". Um Mehrwert zu erzeugen, müsse es sich nicht unbedingt um gigantische Datenmengen handeln, wie der Begriff Big Data suggerieren könnte, findet Hundt: "Die meisten Möglichkeiten stecken in den Daten von Geschäftsprozessen oder digitalen Produkten, die Unternehmen heute schon haben. Diese werden oft als Big Data bezeichnet, sind es rein technisch aber nicht."
Big Data: Nicht nur für Big Player
Das wirtschaftliche Potenzial von Big Data erkennen immer mehr Akteure der Energiebranche – aber längst noch nicht alle. Dabei bieten Daten nicht nur für große Unternehmen Chancen. "Big Data ist nicht nur etwas für die Big Player", sagt Hundt. "Egal ob kleines Stadtwerk oder überregionaler Energieversorger: In den Daten von Unternehmen schlummern ungeahnte Schätze." So ließen sich zum Beispiel die Kundenkommunikation verbessern oder neue Produktfeatures realisieren, die Effizienz von Prozessen steigern oder auf Grundlage von neuen Informationen bessere Entscheidungen treffen.
Zwar könne sich nicht jeder ein eigenes Team von Data Scientists und Daten-Spezialisten leisten. "Es gibt aber heute schon die Möglichkeit, Datenanalyse- und KI-Services über Schnittstellen als Service in seine eigene IT-Infrastruktur einzubinden. Das können allgemeingültige Prognoseservices sein oder auch spitze Lösungen für sehr spezielle energiewirtschaftliche Fragestellungen.", sagt Hundt. Außerdem gebe es Anbieter mit einer kompletten Infrastruktur für selbstlernende Algorithmen und Services, mit deren Hilfe auch kleinere Unternehmen ihre analytischen Fragestellungen bearbeiten könnten. "Methoden zum Finden von datenbasierten Mehrwerten auch in komplexen Datenlagen, schnelle und kostengünstige Hypothesenvalidierung und auch die Operationalisierung von Analytics und künstlicher Intelligenz gibt es schon und müssen nicht mit Zeitverlust neu erfunden werden."
Aus Daten werden Informationen
Riesige Datenbanken, prall gefüllt mit Zahlen und Fakten: Wer kein Informatiker oder Programmierer ist, ist damit schnell überfordert. Was hilft? Eine Visualisierung, die jeder auf einen Blick erfassen kann. Vor den Toren Berlins, im brandenburgischen Kleinmachnow, widmen sich Experten genau dieser Aufgabe. Hier befindet sich der Deutschlandstandort von enersis. Der Leitspruch des in der Schweiz gegründeten Unternehmens: "Understanding Data", zu Deutsch: Daten verstehen. enersis entwickelt mit seinen Kunden digitale Portale auf Basis großer komplexer Datenmengen, die Fragen der Energiewende beantworten. "Wir berechnen zum Beispiel die CO₂-Bilanz für Kommunen, simulieren die Entwicklung von Verteilnetzen in Städten oder ermitteln die Potenziale für Wärme- und Gasverdichtungen", erklärt Geschäftsführer Thomas Koller. Wer seinen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern über die Schultern blickt, sieht auf den Bildschirmen zum Beispiel ein buntes 3-D-Stadtmodell, das jedem einzelnen Gebäude spezifische Energieverbräuche, installierte Leistungen oder auch die Anzahl von E-Mobilen zuordnet. "Wir verwandeln Daten in Informationen", so Koller. "Dafür identifizieren wir brauchbare Kundendaten sowie externe Datenquellen. Durch den Einsatz modernster Analytics-Konzepte schaffen wir neue Erkenntnisse, schlankere Prozesse oder differenzierende Geschäftsmodelle."
Das Management der Energiewende ist nur mit einer digitalen Verarbeitung und Analyse der Daten überhaupt möglich
Thomas Koller ist sich sicher: Big Data habe nicht nur das Zeug, einzelnen Unternehmen zu Wettbewerbsvorteilen zu verhelfen. Big Data sei auch ein großer Treiber der Energiewende. "Ich würde sogar noch weiter gehen: Das Management der Energiewende ist nur mit einer digitalen Verarbeitung und Analyse der Daten überhaupt möglich. Die Komplexität und Interdependenz der Thematik bedingt zwingend eine Verarbeitung mittels digitaler Modelle und Prozesse, da sie anders gar nicht zu beherrschen ist." Auch Hundt sieht zahlreiche Möglichkeiten, mit Big Data die Energiewende nach vorne zu bringen, "etwa durch den effizienten Betrieb der vielen tausend dezentralen Erzeugungsanlagen im Zusammenspiel mit einer optimalen Bewirtschaftung der Netzinfrastruktur". Voraussetzung sei aber, "dass Energieversorger oder Netzbetreiber nicht nur ihre Kraftwerke oder Stromnetze als Asset sehen, sondern auch ihren Daten entsprechende Aufmerksamkeit beimessen und diese als wertvolle Grundlage für ihre Zukunft bewerten".
"Einfach anfangen"
Die Datenschätze sind da, die darin verborgenen Chancen groß. Aber: Die Energiewirtschaft hat noch viele Hausaufgaben zu erledigen. "Wir befinden uns ganz am Anfang", sagt Koller. Doch wo sollten Energieunternehmen ansetzen? Hundt empfiehlt eine agile Herangehensweise. Sein Credo: "Einfach anfangen und lernen. Dinge schnell auf die Straße bringen und sich mit konkreten Aufgabenstellungen beschäftigen, die einen echten Mehrwert für das Geschäft haben." Genau an dieser Stelle könnten Stadtwerke oder kommunale Energieunternehmen von der Zusammenarbeit mit Start-ups profitieren, sagt Innovationsmanagerin Evamaria Zauner. "Durch Kooperationen und Wertschöpfungsnetzwerke können auch kleinere Unternehmen ihren Kunden eine Vielfalt von passenden Produkten bieten, die sie allein nicht stemmen könnten." Auf der anderen Seite könnten die Start-ups davon profitieren, dass die Energieversorger über ein großes Wissen sowie eine gewachsene Infrastruktur verfügen – inklusive eines bestehenden Kundenstammes. "Wenn beide zusammenkommen, ist das also zum einen eine Herausforderung, aber auch eine Bereicherung."
Text: Kathrin Lohmann
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