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Energy Data Lakehouse

Die zentrale Datenplattform für die Energiewirtschaft

Ihre Anlagen sind vernetzt, Ihre Daten oft noch nicht. Im Energy Data Lakehouse führen wir Anlagen-, Netz-, Markt-, Wetter- und Betriebsdaten auf einer Plattform zusammen. So entsteht eine verlässliche Grundlage für Reporting, Analysen und KI, die jede Abteilung nutzen kann: vom Betrieb über das Trading bis zum Controlling.

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Was ein Energy Data Lakehouse für Ihr Unternehmen leistet

Ein Energy Data Lakehouse ist eine zentrale Datenplattform, die auf die Anforderungen der Energiewirtschaft ausgerichtet ist. Es speichert Rohdaten aus allen Quellen mit vollständiger Historie, bereitet sie einheitlich auf und stellt sie als geprüfte Datenprodukte bereit.

Eine gemeinsame Datenbasis

Alle Abteilungen arbeiten mit denselben geprüften Zahlen. Diskussionen über abweichende Werte entfallen.

Nachvollziehbar bis zum Datensatz

Jede Kennzahl lässt sich über alle Berechnungsschritte bis zur Quelle zurückverfolgen. Das schafft Vertrauen und beschleunigt Audits.

Kontrollierter Zugriff für jede Rolle

Rollen und Freigaben legen fest, wer welche Daten sieht. So teilen Sie Informationen zwischen Netz, Erzeugung und Trading sicher und regelkonform, intern wie mit Partnern.

Die Basis für Analysen und KI

Dashboards, Berichte, Prognosen und KI-Anwendungen greifen auf dieselben geprüften Daten zu. Neue Anwendungsfälle lassen sich deutlich schneller umsetzen.

Verbinden statt ersetzen: Ihre bestehenden Systeme bleiben

Das Energy Data Lakehouse ersetzt keine Fachsysteme. Es verbindet sie und schafft den gemeinsamen Kontext, den keines davon allein liefern kann.

  • SCADA und Herstellerportale liefern weiterhin die Anlagendaten.
  • Ihr Instandhaltungssystem bleibt das Werkzeug für Wartung und Arbeitsaufträge.
  • ETRM- und Trading-Plattformen steuern weiterhin Handel und Vermarktung.
  • BI-Tools wie Power BI greifen auf geprüfte Datenprodukte statt auf einzelne Exporte zu.

Anwendungsfälle für Energieversorger, Netzbetreiber und Erzeuger

01

Anlagenperformance

Ordnen Sie jede verlorene MWh einer Ursache und einem Erlöseffekt zu. Minderleistung bei Windturbinen und PV-Strings wird früh sichtbar, und Wartung lässt sich nach wirtschaftlichem Risiko priorisieren.

02

Speicher & Flexibilität

Berechnen Sie, welche Speicherleistung tatsächlich für das Trading verfügbar ist. Alterungskosten fließen in jeden Fahrplan ein, und der Netzanschluss von Hybridparks wird optimal ausgelastet.

03

Trading & Prognosen

Das Trading erhält freigegebene Verfügbarkeiten statt ungeprüfter Rohdaten. Jede Prognoseversion lässt sich mit dem späteren Istwert vergleichen, und Ursachen für Ausgleichsenergiekosten werden sichtbar.

04

Compliance & Governance

REMIT-relevante Ereignisse werden erkannt und lückenlos dokumentiert. Netzinformationen teilen Sie unbundling-konform mit Erzeugung und Trading, Kennzahlen sind zentral und versioniert definiert.

05

Betrieb & Automatisierung

Alarmfluten werden zu einem Vorfall mit klarer Ursache gebündelt. Ein tägliches Lagebild zu Ausfällen, Abregelungen und Risiken entsteht automatisch, Arbeitsaufträge werden direkt vorbereitet.

06

Finance & Abrechnung

Energiemengen aus Zählern, SCADA und Bilanzkreis werden automatisch abgestimmt. PPA-Abrechnungen folgen der Vertragslogik, und Garantie- sowie SLA-Ansprüche lassen sich mit Betriebsdaten belegen.

KI auf geprüften Energiedaten

KI ist nur so gut wie die Daten dahinter. Weil das Energy Data Lakehouse geprüfte und dokumentierte Daten bereitstellt, liefern KI-Anwendungen nachvollziehbare Ergebnisse. Ihre Fachbereiche stellen Fragen in natürlicher Sprache, etwa nach allen Abregelungen der letzten 30 Tage samt Wetter, Strompreis und entgangenem Erlös, und erhalten die Antwort mit Diagramm und Datenherkunft. Ein Coding-Assistent baut aus freigegebenen Datenprodukten Dashboards und Fachanwendungen, ohne lange Entwicklungszyklen.

Mehr zu KI für die Energiewirtschaft

Cloud oder On-Premises: Betrieb nach Ihren Anforderungen

Cloud

Schneller Start ohne eigene Infrastruktur. Ideal, um erste Anwendungsfälle rasch umzusetzen.

Private Cloud

Mehr Kontrolle über Architektur und Sicherheit bei hoher Flexibilität.

On-Premises

Maximale Datensouveränität in Ihrem eigenen Rechenzentrum, auf Wunsch mit GPU-Hardware für eigene KI-Modelle.

In vier Schritten zum Energy Data Lakehouse

  1. 1

    Verbinden

    Die wichtigsten Datenquellen anbinden, ein einheitliches Anlagenmodell aufbauen und die Datenqualität laufend überwachen.

  2. 2

    Mehrwert zeigen

    Ein erstes Datenprodukt, ein Management-Dashboard und ein automatisierter Bericht machen den Nutzen messbar.

  3. 3

    KI ergänzen

    Einen ersten KI- oder Optimierungsanwendungsfall mit klaren Qualitäts- und Freigaberegeln umsetzen.

  4. 4

    Skalieren

    Weitere Abteilungen, Tochtergesellschaften und Datenquellen anbinden und neue Anwendungsfälle ergänzen.

Sie starten klein, sehen früh Ergebnisse und bauen schrittweise aus, ohne Ihre bestehende Systemlandschaft umzustellen.

Ihr Partner für Datenplattformen in der Energiewirtschaft

Ein Data Lakehouse entfaltet seinen Nutzen erst, wenn Technologie und Energiewirtschaft zusammenpassen. Wir begleiten Sie von der Datenstrategie über Architektur und Governance bis zur produktiven Plattform und richten sie auf Ihre Systeme, Datenquellen und Prozesse aus.

Matthias Gerstl

Matthias Gerstl

Project Implementation Manager

Renew Ops & Maximo Application Suite zertifiziert

Sophia Weis

Sophia Weis

Project Implementation Manager

Renew Ops & Maximo Application Suite zertifiziert

Herbert Steinmetz

Herbert Steinmetz

Renewables Solution Architect

IREB CPRE Requirements Engineering & ITIL zertifiziert

Leon Vizi

Leon Vizi

Renewables Support Specialist

IREB CPRE Requirements Engineering & ISTQB zertifiziert

Häufige Fragen zum Energy Data Lakehouse

Was ist ein Energy Data Lakehouse?

Ein Energy Data Lakehouse ist eine zentrale Datenplattform für Energieunternehmen. Sie verbindet Anlagen-, Netz-, Markt-, Wetter-, Wartungs- und Finanzdaten, speichert die Rohdaten mit vollständiger Historie und stellt sie als geprüfte, nachvollziehbare Datenprodukte für Reporting, Analysen und KI bereit.

Was ist der Unterschied zu einem klassischen Data Warehouse?

Ein klassisches Data Warehouse speichert vor allem strukturierte, bereits aufbereitete Daten. Ein Data Lakehouse nimmt zusätzlich Rohdaten und hochaufgelöste Zeitreihen auf und verbindet sie mit versionierten Tabellen und schnellen Analysen. So bleiben Sie flexibel für neue Fragestellungen, ohne jeden Anwendungsfall in ein starres Datenmodell zu zwängen.

Müssen bestehende Systeme wie SCADA, CMMS oder ETRM ersetzt werden?

Nein. Das Energy Data Lakehouse verbindet Ihre bestehenden Systeme. Sie bleiben für ihre Aufgaben zuständig, während das Lakehouse die gemeinsame Historie, Datenqualität und Nachvollziehbarkeit schafft.

Wie werden OT- und IT-Netzwerke getrennt?

Die Anbindung erfolgt über getrennte Netzwerksegmente, kontrollierte Gateways und lesende Verbindungen. Die konkrete Architektur stimmen wir auf Ihre Sicherheits- und OT-Anforderungen ab.

Wie unterstützt die Plattform bei REMIT, Unbundling und NIS2?

Sie schafft die technische Grundlage: kontrollierte Zugriffe, vollständige Historie, Versionierung und lückenlose Nachvollziehbarkeit. Für die Einhaltung der Vorgaben braucht es weiterhin Ihre internen Prozesse und Verantwortlichkeiten.

Wie schnell ist ein erster Anwendungsfall produktiv?

Das hängt davon ab, wie gut Ihre Datenquellen erreichbar sind, wie es um die Datenqualität steht und welche Sicherheitsfreigaben nötig sind. Den ersten Schritt definieren wir bewusst klein: wenige priorisierte Quellen, ein Datenprodukt, ein messbares Ergebnis.

Welche internen Ressourcen werden benötigt?

Typischerweise eine verantwortliche Person aus dem Fachbereich, Daten- und Systemexpert:innen, Ansprechpersonen aus IT und Security sowie Vertreter:innen der Bereiche, die die Daten nutzen, etwa Betriebsführung, Trading oder Controlling.

Wo steckt Potenzial in Ihrem Portfolio?

Starten Sie mit einer konkreten Fragestellung aus Ihrem Unternehmen. Gemeinsam klären wir, welche Daten Sie dafür brauchen und wie ein erster Anwendungsfall aussehen kann.

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