Ihre Anlagen sind vernetzt. Ihre Daten noch nicht.
Ihr Energy Data Lakehouse für mehr Transparenz, Effizienz und Ertrag.
Vereinen Sie Wind-, PV-, BESS-, Trading-, Markt- und Wetterdaten auf einer zukunftssicheren Plattform. Schaffen Sie eine belastbare Grundlage für Reporting, Governance, Datenprodukte, Analytics und KI in der Energiewirtschaft.
Eine Plattformfür SCADA, OEM-Portale, Markt-, Trading- und Wetterdaten
Durchgängige Nachvollziehbarkeitvon der Quelldatei über Transformationen bis zu Business-KPIs und kuratierten Datenprodukten
KI-readyfür Curtailment, BESS, Verfügbarkeit, Forecasting und Datenprodukte
Referenzarchitektur für ein Energy Data Lakehouseanimierter Datenfluss von der Quelle bis zur Anwendung
⚡
Anlagen-, Markt- und BetriebsdatenSCADA, OEM-Portale, Day-Ahead, Intraday, Wetter und Trading
Datenquellen
OT-Netzwerk
🌬️Wind
☀️PV
🔋BESS
externe Quellen
📈Trading
💹Markt
🌦️Wetter
IT-Netzwerk
⭳
Landing ZoneIngestion, Validierung und Ankunft der Rohdaten
Ingestion
Batch
Streaming
ETL
Qualitätsprüfungen
🏛️
Energy Data LakehouseRohdatenhaltung, Historisierung, Harmonisierung und Governance
Kernplattform
Rohdaten & Time Travel
Historisierung & Audit Trail
Datenqualität & Lineage
Kuratierte Energiedatenprodukte
📊
Consumption LayerDashboards, APIs, Exporte und domänenspezifische Datensichten
Power BI / Reporting
APIs / Data Services
Finanzen & Management
Trading & Betriebsführung
🤖
KI & AnwendungenAnalytics Chatbot, EnerCode, BESS Maximizer und Optimierungs-Apps
Natural Language Analytics
App-Generierung
Optimierungs-Engines
Decision Intelligence
Der Markt für erneuerbare Energien verändert sich
Vom Kapazitätswachstum zum Performance-Wachstum.
Der nächste Wettbewerbsvorteil entsteht nicht allein durch mehr Megawatt, sondern dadurch, aus jedem bestehenden Asset, jedem Netzanschluss und jeder Flexibilitätsoption mehr Wert zu generieren.
Gestern
Mehr Kapazität errichten
Wachstum wurde primär in installierten Megawatt und Gigawatt gemessen.
Neue Projekte erwerben und entwickeln
Wind- und PV-Kapazität ausbauen
Portfolios schnell vergrößern
Assets überwiegend isoliert optimieren
Heute
Wachstum trifft auf Grenzen
Neue Kapazitäten bleiben wichtig, doch Netzzugang, Genehmigungen, verfügbare Flächen und operative Komplexität begrenzen den Ausbau zunehmend.
Netzengpässe und Curtailment
Negative Strompreise
Mehr Hersteller und Schnittstellen
Steigende regulatorische Nachweis- und Dokumentationspflichten
Als Nächstes
Jede MWh optimieren
Führende Produzenten verbinden technische, marktbezogene, wetter-, netz-, wartungs- und BESS-relevante Daten, um jede operative und kommerzielle Entscheidung zu verbessern.
Verfügbarkeit und Ertrag steigern
Jeden Energieverlust quantifizieren
Wind, PV und BESS koordinieren
Wertschöpfende Entscheidungen automatisieren
Portfolio-Wachstum in MW und GW
→
Netz-, Flächen-, Markt- und Komplexitätsgrenzen
→
Datengetriebenes Performance-Wachstum
Erneuerbare-Energie-Unternehmen treten in eine neue Phase ein. Installierte Leistung bleibt wichtig, doch der entscheidende Vorteil liegt zunehmend darin, jedes Asset, jedes Megawatt und jede Flexibilitätsoption intelligenter zu betreiben. Das Energy Data Lakehouse stellt die vertrauenswürdige Entscheidungsgrundlage bereit, um die letzten Prozentpunkte an Performance zu heben.
Aktuelle Herausforderungen im Energiesektor
Ihre Anlagen produzieren Energie. Ihre Daten produzieren noch keine Entscheidungen.
Wind, PV und BESS erzeugen jede Sekunde wertvolle Daten. In vielen Energieunternehmen bleiben diese jedoch über SCADA-Systeme, OEM-Portale, BMS-Plattformen, Wetterdienste, Trading-Plattformen, Excel-Dateien und Wartungssysteme verteilt. Jeder Bereich sieht nur einen Teil der Realität.
Fragmentierte SichtBetrieb, Trading, Management und Data Science arbeiten mit unterschiedlichen Ausschnitten der Datenlandschaft.
Datenlücken werden zu ErtragslückenTechnische, netzbezogene und marktgetriebene Ursachen werden nicht gemeinsam wirtschaftlich bewertet.
Regulierung wird zur RekonstruktionOhne Historisierung, Lineage und kontrollierte Datenprodukte bleiben Audits und Nachweisprozesse manuell.
🧩
Viele Systeme. Keine gemeinsame Wahrheit.
SCADA, BMS, OEM-Portale, Marktsysteme und Wartungssysteme liefern widersprüchliche Fragmente. KPIs werden mehrfach und nach unterschiedlichen Regeln berechnet.
⏱️
Entscheidungen kommen zu spät.
Managementberichte treffen ein, nachdem wirtschaftlich relevante Ereignisse bereits vorbei sind. Trading und Betrieb gleichen Daten weiterhin manuell ab.
📉
Verluste bleiben ohne klare Ursache.
Curtailment, Ausfälle, Netzlimits, Sensorfehler und Marktentscheidungen werden isoliert betrachtet. Verlorene MWh können nicht eindeutig erklärt werden.
🔋
Flexibilität bleibt unsichtbar.
Trading sieht Marktchancen, aber nicht immer den tatsächlich verfügbaren Flexibilitätskorridor des BESS inklusive SoC, Limits, Reservierungen und Degradation.
🛡️
Compliance wird zum manuellen Risiko.
REMIT, Unbundling, NIS2 und Audits verlangen Nachweise darüber, welche Informationen wann vorlagen, wer darauf zugreifen durfte und wie Entscheidungen getroffen wurden.
🤖
Andernfalls automatisiert KI lediglich Datenprobleme.
Ohne Asset-IDs, Qualitätskennzeichnungen, historischen Kontext und freigegebene Datenprodukte können Antworten überzeugend klingen, bleiben aber unzuverlässig.
🧩
Viele Systeme. Keine gemeinsame Wahrheit.
SCADA, BMS, OEM-Portale, Marktsysteme und Wartungssysteme liefern widersprüchliche Fragmente. KPIs werden mehrfach und nach unterschiedlichen Regeln berechnet.
⏱️
Entscheidungen kommen zu spät.
Managementberichte treffen ein, nachdem wirtschaftlich relevante Ereignisse bereits vorbei sind. Trading und Betrieb gleichen Daten weiterhin manuell ab.
📉
Verluste bleiben ohne klare Ursache.
Curtailment, Ausfälle, Netzlimits, Sensorfehler und Marktentscheidungen werden isoliert betrachtet. Verlorene MWh können nicht eindeutig erklärt werden.
🔋
Flexibilität bleibt unsichtbar.
Trading sieht Marktchancen, aber nicht immer den tatsächlich verfügbaren Flexibilitätskorridor des BESS inklusive SoC, Limits, Reservierungen und Degradation.
🛡️
Compliance wird zum manuellen Risiko.
REMIT, Unbundling, NIS2 und Audits verlangen Nachweise darüber, welche Informationen wann vorlagen, wer darauf zugreifen durfte und wie Entscheidungen getroffen wurden.
🤖
Andernfalls automatisiert KI lediglich Datenprobleme.
Ohne Asset-IDs, Qualitätskennzeichnungen, historischen Kontext und freigegebene Datenprodukte können Antworten überzeugend klingen, bleiben aber unzuverlässig.
Ein Energy Data Lakehouse beendet den Blindflug.
Es verbindet Wind-, PV-, BESS-, Netz-, Wetter-, Wartungs- und Marktdaten in einer historisierten und nachvollziehbaren Datenbasis. Aus Rohdaten werden qualitätsgesicherte Datenprodukte, aus widersprüchlichen KPIs eine gemeinsame Wahrheit und aus reaktiven Entscheidungen eine vorausschauende Steuerung.
Was ein modernes Energy Data Lakehouse leisten muss
Eine Energieplattform muss mehr können als Daten zu speichern. Sie muss Quellen konsolidieren, Qualität absichern, Lineage nachvollziehbar machen und Daten in kuratierte Produkte, Analytics und produktive Anwendungen überführen.
🧭
Datentransparenz
Von der Rohdatenhaltung über jeden Transformationsschritt bis zum KPI bleibt klar, woher ein Wert stammt und wie er berechnet wurde.
🧩
Domänenübergreifende Integration
Verbinden Sie Anlagendaten, Trading-Informationen, Marktpreise, Wetter, Wartung und Finance in einer gemeinsamen Datenlogik.
🚀
Schnellerer Weg zu Anwendungen
Nutzen Sie kuratierte Datenprodukte als Ausgangspunkt für Dashboards, Chatbots, OnePager, BESS-Optimierung und individuelle Business-Anwendungen.
Verbinden statt ersetzen
Ihre bestehenden Fachsysteme bleiben wertvoll.
Das Energy Data Lakehouse ersetzt weder SCADA, CMMS, ETRM, OEM-Portale noch BI-Tools. Es verbindet sie über eine gemeinsame, historisierte, governte und wiederverwendbare Datenbasis.
SCADA bleibt die operative Quelle für Anlagentelemetrie und steuerungsnahe Informationen.
CMMS bleibt das System für Wartungsprozesse, Work Orders und Servicehistorie.
ETRM und Trading-Plattformen bleiben die Systeme für Markttransaktionen und kommerzielle Workflows.
Power BI, IBM Cognos und Fachanwendungen bleiben Konsum- und Entscheidungstools.
Das Data Lakehouse schafft den gemeinsamen Kontext, Qualitätskontrollen, Historie und Nachvollziehbarkeit über alle Systeme hinweg.
Energy Data LakehouseGemeinsame, governte Datenbasis
SCADA
CMMS
ETRM
OEM-Portale
Power BI / Cognos
Cloud-Analysen
Consumption Layer
Governter Zugriff auf vertrauenswürdige Daten - für jeden Nutzer, jede Anwendung und jeden externen Service.
Der Consumption Layer steuert, wer welche Daten über welchen Kanal konsumieren darf. Er verwandelt governte Inhalte des Data Lakehouse in sichere, hochperformante Services für interne Teams, BI-Plattformen, Cloud-Analytics, Partner und operative Anwendungen.
01
Berechtigungsgesteuerter Datenzugriff
Rollen- und richtlinienbasierte Berechtigungen legen fest, welche Nutzer, Abteilungen, Anwendungen oder externen Parteien auf bestimmte Datenprodukte, Domänen und Felder zugreifen dürfen.
02
Sicherer externer Datenkonsum
Freigegebene Cloud-Analytics-Services konsumieren ausschließlich die benötigten Daten, ohne uneingeschränkten Zugriff auf das zugrunde liegende Data Lakehouse zu erhalten.
03
BI- und Enterprise-Integration
Power BI, IBM Cognos und weitere Analytics-Anwendungen konsumieren kuratierte und qualitätsgesicherte Datenprodukte statt fragmentierter Rohdatenexporte.
04
Hochperformante REST-APIs
Ein API-Gateway stellt governte Datenservices über performante REST-APIs mit Authentifizierung, Autorisierung, Rate Limiting, Monitoring und vollständiger Auditierbarkeit bereit.
Vertrauenswürdige QuelleEnergy Data LakehouseKuratierte Datenprodukte · Lineage · Qualitätsstatus
↗PartneranwendungenOperative und domänenspezifische Services
Eine governte Zugriffsebene - viele sichere Konsumkanäle.Die Daten bleiben zentral kontrolliert, während jeder Konsument ausschließlich die Informationen erhält, die für seine Rolle und seinen Geschäftszweck erforderlich sind.
Anwendungsfälle
Die richtige Information. Für die richtige Einheit. Zur richtigen Zeit.
Kuratierte Datenprodukte ermöglichen es, Daten aus Netz, Erzeugung, Betriebsführung und Trading gezielt, sicher und regelkonform bereitzustellen. Statt unstrukturierter Rohdaten erhalten Fachbereiche freigegebene, qualitätsgesicherte und rollenbasierte Datensichten, die exakt auf ihren Anwendungsfall zugeschnitten sind.
🛡️
Netz ↔ Erzeugung
Freigegebene Informationen zu Engpässen, Einspeiselimits und Netzrestriktionen
Die Erzeugungsgesellschaft erhält ausschließlich jene netzrelevanten Informationen, die operativ und regulatorisch freigegeben sind. So entsteht eine handlungsrelevante Sicht auf Restriktionen und Einspeiselimits - ohne unnötige Rohdatenkomplexität.
Das Ergebnis ist ein belastbares Datenprodukt für schnellere Abstimmung, bessere Planung und eine klar dokumentierte Zusammenarbeit zwischen Netz und Erzeugung.
Regulatorische Sicherheit Nur freigegebene Informationen werden kontrolliert verteilt - im Einklang mit Governance, Compliance und klaren Verantwortlichkeiten.
🗄️
Managementfähige Datensicht Statt Datenchaos erhalten Fachbereiche ein verlässliches Produkt mit eindeutiger fachlicher Bedeutung und hoher Nutzbarkeit.
👁️
Nachvollziehbar und belastbar Definitionen, Herkunft und Freigabelogik bleiben transparent - ideal für operative Entscheidungen und interne Abstimmungen.
⚡
Betriebsführung ↔ Trading
Kontrollierte Bereitstellung von Curtailment-, Verfügbarkeits- und BESS-relevanten Daten
Trading benötigt wirtschaftlich relevante Informationen, keine beliebigen Rohdaten. Kuratierte Datenprodukte stellen Curtailment-, Verfügbarkeits- und BESS-relevante Informationen gezielt für Vermarktungsentscheidungen bereit.
So entsteht ein kontrollierter, regelkonformer Datenfluss zwischen Betriebsführung und Trading, der sowohl die operative Relevanz als auch die wirtschaftliche Entscheidungsfähigkeit stärkt.
Tradingkontrolliert für die Vermarktung bereitgestellt
➡️
Kontrollierter Informationsfluss Wirtschaftlich relevante Daten werden sicher und gezielt zwischen den Einheiten bereitgestellt - nicht unkontrolliert verteilt.
⚡
Schnellere Entscheidungen Trading und Betriebsführung arbeiten auf abgestimmten, belastbaren Datensichten und können wirtschaftliche Maßnahmen schneller bewerten.
🧭
Auditfähige Dokumentation Datenherkunft, fachliche Definitionen und Freigabelogik bleiben technisch nachvollziehbar und managementfähig dokumentiert.
Wie Daten zu Geschäftswert werden
Von vertrauenswürdigen Daten zu messbarem finanziellen Mehrwert.
Ein Data Lakehouse ist nicht das Geschäftsergebnis. Es ist die Entscheidungsinfrastruktur, die Datenqualität, Erkenntnis, Handlung und messbaren operativen Wert miteinander verbindet.
Schnellere ErkenntnisseKuratierte Produkte und governte Analytics
Bessere EntscheidungenTechnischer und wirtschaftlicher Kontext gemeinsam
Automatisierte AktionenWorkflows, Anwendungen und KI-Agenten
Geschäftlicher MehrwertErtrag, Marge, Risiko und Produktivität
Höhere Verfügbarkeit und mehr ErtragPerformanceverluste früher erkennen und Korrekturmaßnahmen nach wirtschaftlicher Relevanz priorisieren.
Geringere Curtailment-VerlusteBewerten, ob abgeregelte Energie verschoben, gespeichert oder anders vermarktet werden kann.
Geringere Bilanzierungs- und AusgleichsenergiekostenForecast-, Verfügbarkeits-, Wetter- und Ereignisdaten kombinieren, um Abweichungen zu verstehen.
Verbesserte BESS-MargeLaden, Entladen, Reservierungen und Degradation als ein gemeinsames Entscheidungsproblem optimieren.
Intelligentere WartungEingriffe nach erwartetem Energie- und Erlöseinfluss priorisieren - nicht allein nach Alarmvolumen.
Schnelleres Reporting und effizientere AuditsManuelle Abstimmungen durch nachvollziehbare KPIs, Beweisketten und automatisierte Berichte ersetzen.
Illustrativer Wertrechner
Passen Sie die Annahmen an, um zu prüfen, welchen Wert bessere Verfügbarkeit, Curtailment-Rückgewinnung und Prozessautomatisierung erschließen könnten.
Reines Beispielszenario. Das Ergebnis ist keine Finanzprognose und berücksichtigt weder Implementierungskosten, Steuern, Marktvolatilität, BESS-Degradation, verfügbare Kapazität noch weitere projektspezifische Einschränkungen.
Illustratives jährliches Wertpotenzial€0Kombiniertes Potenzial aus Performance-Steigerung, rückgewinnbarer abgeregelter Energie und Prozesseinsparungen.
Performance-Steigerung€0
Curtailment-Rückgewinnung€0
Prozesseinsparungen€0
Eine Plattform. Unterschiedliche Entscheidungen.
Eine gemeinsame Datenbasis schafft rollenspezifischen Mehrwert.
Jeder Stakeholder erhält eine governte, auf seine Verantwortung zugeschnittene Sicht - ohne separate und widersprüchliche Versionen der Realität zu erzeugen.
◈
CEO & Management
Portfolioweite Transparenz, gefährdete Erlöse, Investitionsprioritäten und Performance-Benchmarking.
Entscheidungsfokus: Wert und Risiko
⚙
Leitung Betriebsführung
Verlustursachen, Verfügbarkeit, wiederkehrende Ereignisse und nach erwartetem Impact priorisierte Maßnahmen.
Entscheidungsfokus: operative Performance
↗
Trading
Freigegebene Verfügbarkeit, Prognosekorridore, Curtailment-Kontext und tatsächlich verfügbare BESS-Flexibilität.
Entscheidungsfokus: kommerzielle Optimierung
€
Controlling & Finance
Automatisierte Abstimmung, nachvollziehbare KPIs, Abrechnungen, Nachweise und schnellere Monatsabschlüsse.
Entscheidungsfokus: finanzielle Wahrheit
🛡
CISO & Compliance
Kontrollierter Zugriff, Audit Trails, Datensouveränität, Policy Enforcement und dokumentierte Informationsflüsse.
Entscheidungsfokus: Sicherheit und Compliance
Ihre Use Cases im Energy Data Lakehouse
Von einer gemeinsamen Datenbasis zu messbarem operativem und finanziellem Mehrwert.
Entdecken Sie 34 konkrete Use Cases für Super-Hybrid-Parks, Betriebsführung, Trading, BESS, Finance, Compliance, Asset Performance und KI-gestützte Automatisierung.
Horizontal scrollen oder die Pfeile verwenden. „Mehr erfahren“ öffnet die vollständige Beschreibung.
📉
Anwendungsfall 01
Energy Loss Ledger
Verlorene oder nicht eingespeiste Energie wird systemübergreifend einer eindeutigen Ursache und einem finanziellen Effekt zugeordnet.
Problemstellung
In Super-Hybrid-Parks ist häufig unklar, warum Energie nicht erzeugt oder in das Netz eingespeist wurde. Technische Ausfälle, Netzrestriktionen, negative Marktpreise, Curtailment und Datenfehler werden in unterschiedlichen Systemen dokumentiert.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Das Energy Data Lakehouse führt Betriebs-, Netz-, Wetter-, Markt- und BESS-Daten zeitlich zusammen und ordnet jede verlorene MWh einer eindeutigen Ursache zu.
Geschäftlicher Mehrwert
Eine zentrale Wahrheit über alle Energieverluste
Klare Trennung technischer, netz- und marktbedingter Ursachen
Finanzielle Bewertung verlorener oder verschobener Energie
Belastbare Grundlage für Management und Optimierung
🧾
Anwendungsfall 02
Curtailment Truth Record
Jedes Curtailment-Ereignis wird mit Auslöser, Sollwert, Istleistung, Marktpreis, Restriktion und BESS-Status vollständig dokumentiert.
Problemstellung
Nach einer Abregelung ist häufig unklar, wer sie ausgelöst hat, welcher Sollwert galt und ob das BESS die überschüssige Energie hätte aufnehmen können.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Alle Curtailment-Ereignisse werden mit Sollwert, Istleistung, Auslöser, Marktpreis, Wetter, Netzrestriktion und BESS-Status zu einem vollständigen Datensatz verbunden.
Geschäftlicher Mehrwert
Vollständige Nachvollziehbarkeit jeder Abregelung
Vermeidbare und unvermeidbare Verluste unterscheiden
Wirtschaftlichen Effekt automatisch berechnen
Optimierungspotenziale für BESS und Trading erkennen
📡
Anwendungsfall 03
Trading-safe Availability
Trading erhält eine freigegebene, qualitätsgesicherte Sicht auf technisch verfügbare Leistung und Prognosekorridore.
Problemstellung
Trading benötigt aktuelle Informationen zur verfügbaren Leistung. Ungeprüfte technische Rohdaten können falsch interpretiert oder regulatorisch sensibel sein.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Das Data Lakehouse erstellt ein freigegebenes Datenprodukt mit technisch verfügbarer Leistung, Prognosekorridor, Qualitätsstatus und Gültigkeitszeitraum.
Klare Trennung zwischen Betriebs- und Trading-Sicht
🛡️
Anwendungsfall 04
REMIT Event Workflow
Marktrelevante Ereignisse werden erkannt, bewertet, dokumentiert und erst nach Freigabe für Trading bereitgestellt.
Problemstellung
Technische Ausfälle oder Leistungseinschränkungen können marktbeeinflussende Informationen darstellen. Erkennung, Bewertung, Veröffentlichung und Freigabe erfolgen häufig manuell.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Ein automatisierter Workflow erkennt relevante Ereignisse, berechnet die betroffene Leistung und erstellt eine vollständige Informations- und Entscheidungskette.
Geschäftlicher Mehrwert
Relevante Ereignisse frühzeitig erkennen
Meldungsentwürfe automatisiert vorbereiten
Veröffentlichung und Aktualisierungen dokumentieren
Informationen erst nach Freigabe bereitstellen
🔐
Anwendungsfall 05
Unbundling-konformes Netz-Datenprodukt
Nur erforderliche und freigegebene Netzrestriktionen werden rollenbasiert mit Erzeugung und Trading geteilt.
Problemstellung
Erzeugung und Trading benötigen Informationen über Einspeiselimits und Netzrestriktionen. Gleichzeitig dürfen sensible oder nicht erforderliche Netzdaten nicht unkontrolliert weitergegeben werden.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Das Data Lakehouse stellt ein kuratiertes Grid-Constraint-Datenprodukt mit freigegebenen Einspeiselimits, Zeitfenstern, Rampen und Restriktionsstatus bereit.
Marktpreise, Erzeugung, Netzrestriktionen, SoC, SoH und Degradation werden zu einer gemeinsamen Optimierungsgrundlage verbunden.
Problemstellung
Ein Batteriespeicher kann gleichzeitig für Arbitrage, Curtailment-Aufnahme, Regelenergie und Netzstützung eingesetzt werden. Einzelne Systeme betrachten diese Ziele jedoch meist getrennt.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Das Data Lakehouse verbindet Marktpreise, Wetterprognosen, Erzeugung, SoC, SoH, Netzrestriktionen und Degradationskosten zu einer gemeinsamen Optimierungsgrundlage.
Geschäftlicher Mehrwert
Optimale Lade- und Entladefenster
Curtailment-Verluste reduzieren
Marktchancen wirtschaftlich nutzen
Degradation in die Entscheidung einbeziehen
⚡
Anwendungsfall 07
BESS Flexibility Product
Trading erhält den tatsächlich verfügbaren Flexibilitätskorridor statt nur des aktuellen Ladezustands.
Problemstellung
Trading kennt häufig nur den aktuellen Ladezustand. Dieser allein sagt jedoch nicht, welche Leistung und Energiemenge tatsächlich verfügbar ist.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Ein kuratiertes BESS-Datenprodukt berechnet den real verfügbaren Flexibilitätskorridor aus SoC, SoH, Temperatur, BMS-Limits, Netzrestriktionen und Reservierungen.
Jeder Fahrplan wird um die tatsächlichen Alterungs- und Garantiekosten des Speichers ergänzt.
Problemstellung
Ein Handelsgeschäft kann kurzfristig profitabel wirken, langfristig aber hohe Alterungs- und Garantiekosten verursachen.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Das Data Lakehouse bewertet jeden Lade- und Entladevorgang anhand von C-Rate, Temperatur, SoC-Fenster, Zyklen und erwarteter Lebensdauer.
Geschäftlicher Mehrwert
Tatsächlichen Nettoerlös berechnen
Degradationskosten je Fahrplan berücksichtigen
Lebensdauer und Garantie schützen
Wirtschaftlich optimale Betriebsstrategie wählen
🔌
Anwendungsfall 09
Hybrid Park Grid Connection Optimizer
Wind, PV und BESS werden gemeinsam gegen Anschlusslimits, Marktpreise und Speicherpotenzial optimiert.
Problemstellung
Wind, PV und BESS nutzen denselben Netzanschlusspunkt. Bei hoher gleichzeitiger Erzeugung entstehen Anschlussengpässe und vermeidbare Abregelungen.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Das Data Lakehouse kombiniert verfügbare Erzeugung, Anschlusslimit, BESS-Kapazität, Marktpreise und Prognosen für eine gemeinsame Parkoptimierung.
Geschäftlicher Mehrwert
Netzanschluss optimal auslasten
Überschüsse gezielt speichern
Abregelungen reduzieren
Wind, PV und BESS als Gesamtsystem steuern
🕒
Anwendungsfall 10
Canonical Energy Timeline
Alle Datenquellen werden auf einer gemeinsamen Zeitachse mit Qualitäts- und Herkunftsinformationen harmonisiert.
Problemstellung
SCADA-, BMS-, Wetter- und Marktdaten besitzen unterschiedliche Zeitauflösungen, Zeitzonen und Aggregationslogiken.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Alle Daten werden auf einer einheitlichen Zeitachse harmonisiert und mit Qualitäts- und Herkunftsinformationen versehen.
Geschäftlicher Mehrwert
Vergleichbare Zeitreihen über alle Systeme
Sommer- und Winterzeit korrekt behandeln
Verschobene oder fehlende Intervalle erkennen
Belastbare Basis für Analytics und KI
🕸️
Anwendungsfall 11
Energy Asset Graph
Ein zentrales Asset-Modell verbindet alle physischen und kommerziellen Einheiten systemübergreifend.
Problemstellung
Assets und Messwerte werden in SCADA, OEM-Portalen, CMMS und Trading-Systemen unterschiedlich benannt und strukturiert.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Ein zentrales Asset-Modell verbindet Park, Turbine, Wechselrichter, String, Batterie-Rack, Netzanschlusspunkt und Vermarktungseinheit.
Geschäftlicher Mehrwert
Einheitliche Asset-IDs
Klare Zuordnung aller Messwerte
Systemübergreifende Analysen
Schnellere Integration neuer Anlagen
✅
Anwendungsfall 12
Data Quality Command Center
Datenqualität wird kontinuierlich gemessen, visualisiert und durch nachvollziehbare Korrekturprozesse verbessert.
Problemstellung
Datenlücken, eingefrorene Sensoren, Zeitverschiebungen und falsche Einheiten werden häufig erst entdeckt, wenn Reports oder Modelle falsche Ergebnisse liefern.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Das Data Lakehouse überwacht kontinuierlich Vollständigkeit, Plausibilität, Aktualität und Konsistenz aller Datenquellen.
Geschäftlicher Mehrwert
Fehler automatisch erkennen
Datenqualität transparent machen
Korrekturen nachvollziehbar dokumentieren
Verlässliche Grundlage für Reporting und KI
📶
Anwendungsfall 13
Datenlücke oder echter Stillstand?
Redundante Signale und Kommunikationsstatus unterscheiden Telemetriefehler von technischer Nichtverfügbarkeit.
Problemstellung
Fehlende Telemetrie wird häufig fälschlich als technische Nichtverfügbarkeit gewertet.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Das Data Lakehouse vergleicht redundante Signale, Kommunikationsstatus, Leistung und Anlagenzustand und klassifiziert die tatsächliche Ursache.
Geschäftlicher Mehrwert
Kommunikationsfehler von Stillständen unterscheiden
Verfügbarkeitskennzahlen korrekt berechnen
Fehlerhafte Ansprüche vermeiden
Datenprobleme schneller beheben
🏭
Anwendungsfall 14
KPI Factory mit Data Lineage
KPI-Definitionen werden zentral versioniert, standardisiert und bis zum Rohdatensatz nachvollziehbar gemacht.
Problemstellung
Kennzahlen wie technische Verfügbarkeit, energetische Verfügbarkeit, CUF oder Performance Ratio werden in verschiedenen Abteilungen unterschiedlich berechnet.
Die Data-Lakehouse-Lösung
KPI-Definitionen, Formeln, Filter und Datenquellen werden zentral versioniert und bis zum Rohdatensatz nachvollziehbar gemacht.
Geschäftlicher Mehrwert
Einheitliche KPI-Definitionen
Vollständige Nachvollziehbarkeit jeder Kennzahl
Weniger Diskussionen über Zahlen
Schnellere Audits und Freigaben
🌦️
Anwendungsfall 15
Unified Forecast Hub
Jede Prognoseversion wird historisiert und kann mit dem später eingetretenen Istwert verglichen werden.
Problemstellung
Wetter-, Erzeugungs-, Preis- und Curtailment-Prognosen liegen in unterschiedlichen Systemen. Häufig wird nur die aktuellste Version gespeichert.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Das Data Lakehouse historisiert jede Prognose mit Erstellungszeitpunkt, Modellversion, Gültigkeitszeitraum und später eingetretenem Istwert.
Geschäftlicher Mehrwert
Wissen, welche Prognose zum Entscheidungszeitpunkt vorlag
Modelle objektiv vergleichen
Fehlentscheidungen nachvollziehen
Forecast Accuracy kontinuierlich verbessern
🏆
Anwendungsfall 16
Forecast Champion/Challenger
Mehrere Modelle treten automatisch gegeneinander an; das beste Modell wird abhängig von Park, Wetterlage und Horizont ausgewählt.
Problemstellung
Ein Prognosemodell funktioniert nicht in jedem Park, jeder Jahreszeit und jedem Prognosehorizont gleich gut.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Mehrere Modelle werden automatisch mit historischen Istwerten verglichen. Das jeweils beste Modell wird abhängig von Park, Wetterlage und Horizont ausgewählt.
Geschäftlicher Mehrwert
Höhere Prognosequalität
Weniger Ausgleichsenergiekosten
Automatische Modellbewertung
Transparente Modellauswahl
⚖️
Anwendungsfall 17
Imbalance Root Cause Analytics
Fahrplanabweichungen werden gemeinsam mit Wetter, Ausfällen, Curtailment, BESS-Verhalten und Netzrestriktionen analysiert.
Problemstellung
Abweichungen zwischen Fahrplan und tatsächlicher Einspeisung führen zu Kosten. Die Ursache bleibt häufig unklar.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Fahrplan, Erzeugung, Wetter, Ausfälle, Curtailment, BESS-Verhalten und Netzrestriktionen werden gemeinsam analysiert.
Geschäftlicher Mehrwert
Ursachen von Bilanzabweichungen erkennen
Ausgleichsenergiekosten reduzieren
Forecast- und Prozessfehler unterscheiden
Verantwortlichkeiten transparent machen
💶
Anwendungsfall 18
Revenue-at-Risk Cockpit
Technische Risiken und Marktpreise werden in eine vorausschauende Erlösbewertung übersetzt.
Problemstellung
Management und Betrieb erkennen oft erst im Nachhinein, welche Erlöse durch Ausfälle, Curtailment oder BESS-Einschränkungen gefährdet waren.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Das Data Lakehouse verbindet technische Risiken, Marktpreise, Prognosen und verfügbare Leistung zu einer vorausschauenden Erlösbewertung.
Geschäftlicher Mehrwert
Gefährdete Erlöse frühzeitig erkennen
Maßnahmen wirtschaftlich priorisieren
Technische Risiken in Euro übersetzen
Managemententscheidungen beschleunigen
🛠️
Anwendungsfall 19
Predictive Maintenance nach wirtschaftlichem Risiko
Wartungsmaßnahmen werden nicht nur technisch, sondern auch nach erwartetem finanziellen Risiko priorisiert.
Problemstellung
Klassische Predictive-Maintenance-Systeme priorisieren technische Auffälligkeiten, berücksichtigen aber oft nicht deren wirtschaftliche Bedeutung.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Ausfallwahrscheinlichkeit, erwarteter Schaden, Marktpreis, verlorene Erzeugung und Wartungsfenster werden gemeinsam bewertet.
Geschäftlicher Mehrwert
Wartung nach finanzieller Relevanz priorisieren
Unnötige Serviceeinsätze vermeiden
Ausfälle mit hohem Ertragsrisiko verhindern
Ressourcen gezielter einsetzen
🔎
Anwendungsfall 20
Cross-Asset Root Cause Analysis
KI identifiziert gemeinsame Primärursachen über Wind, PV, BESS und Netzinfrastruktur hinweg.
Problemstellung
Ein gemeinsamer Fehler am Netzanschlusspunkt oder Power Plant Controller kann gleichzeitig zahlreiche Alarme in Wind, PV und BESS auslösen.
Die Data-Lakehouse-Lösung
KI analysiert zeitliche Zusammenhänge zwischen allen Assets und identifiziert gemeinsame Primärursachen statt isolierter Folgealarme.
Geschäftlicher Mehrwert
Ursachen schneller lokalisieren
Parallele Fehldiagnosen vermeiden
Stillstandszeiten reduzieren
Gemeinsame Infrastrukturprobleme erkennen
🚨
Anwendungsfall 21
Alarm Flood Reduction
Tausende Einzelalarme werden gruppiert, priorisiert und zu handlungsfähigen Incidents verdichtet.
Problemstellung
Operatoren werden bei Störungen mit hunderten oder tausenden Einzelalarmen konfrontiert.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Alarme werden zeitlich und fachlich gruppiert, Folgealarme herausgefiltert und zu einem zentralen Incident zusammengeführt.
Geschäftlicher Mehrwert
Alarmflut deutlich reduzieren
Primärursache hervorheben
Wirtschaftlichen Impact anzeigen
Handlungsempfehlungen schneller bereitstellen
📋
Anwendungsfall 22
Automated Work Order Creation
Ein KI-Workflow bereitet aus einer erkannten Anomalie einen vollständigen Wartungsauftrag vor.
Problemstellung
Zwischen erkannter Anomalie und angelegtem Wartungsauftrag liegen häufig manuelle Analysen und Medienbrüche.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Ein KI-Workflow prüft Datenqualität, identifiziert Asset und Komponente, bewertet das Risiko und erstellt einen vorbereiteten Work Order.
Geschäftlicher Mehrwert
Schneller auf Störungen reagieren
Erfassungsaufwand reduzieren
Einheitliche Fehlerbeschreibung
Ersatzteile und erforderliche Skills empfehlen
☀️
Anwendungsfall 23
PV Soiling und Degradation Detection
Einstrahlung, Temperatur, Stringdaten, Wetter und Thermografie unterscheiden PV-Verlustursachen.
Problemstellung
Leistungsverluste durch Verschmutzung, Verschattung, Degradation oder Stringfehler sehen in der Gesamtleistung häufig ähnlich aus.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Einstrahlung, Modultemperatur, Stringdaten, Niederschlag, Reinigung und Thermografie werden gemeinsam analysiert.
Geschäftlicher Mehrwert
Verlustursachen eindeutig unterscheiden
Reinigungen bedarfsgerecht planen
String- und Modulfehler früher erkennen
PV-Ertrag nachhaltig erhöhen
🌬️
Anwendungsfall 24
Wind Power Curve Analytics
Leistungskurven werden mit Wetter, Betriebszustand und Vergleichsturbinen analysiert, um Minderperformance früh zu erkennen.
Problemstellung
Abweichungen von der erwarteten Leistungskurve können durch Yaw-Fehler, Pitch-Probleme, Vereisung, Wake-Effekte oder fehlerhafte Sensoren entstehen.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Historische Leistungs-, Wind-, Temperatur- und Betriebsdaten werden mit Referenzkennlinien und vergleichbaren Anlagen analysiert.
Geschäftlicher Mehrwert
Performanceverluste früh erkennen
Fehlerursachen besser eingrenzen
Turbinen vergleichen
Zusätzliche Erträge erschließen
📑
Anwendungsfall 25
Garantie- und SLA-Prüfung
Vertragsklauseln werden mit realen Anlagenereignissen, Reaktionszeiten und Verfügbarkeit verbunden.
Problemstellung
Vertragsbedingungen liegen in PDFs, während Betriebs-, Alarm- und Wartungsdaten in getrennten Systemen gespeichert sind.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Vertragsklauseln werden mit realen Anlagenereignissen, Verfügbarkeit, Reaktionszeiten und Serviceeinsätzen verbunden.
Geschäftlicher Mehrwert
Garantieansprüche automatisch erkennen
Vertragsverfügbarkeit berechnen
Vollständige Nachweispakete zusammenstellen
Fristen und Ausschlusskriterien überwachen
🧾
Anwendungsfall 26
Finance-grade Energy Reconciliation
SCADA-, Zähler-, Trading-, Bilanzkreis- und Abrechnungsdaten werden automatisiert abgestimmt.
Problemstellung
SCADA-, Zähler-, Trading-, Bilanzkreis- und Abrechnungsdaten stimmen häufig nicht vollständig überein.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Alle Energiemengen und Preise werden automatisiert abgeglichen. Differenzen erhalten eine Ursache, einen Betrag und einen Bearbeitungsstatus.
Geschäftlicher Mehrwert
Abrechnungsfehler schneller erkennen
Finanzielle Differenzen transparent machen
Monatsabschluss beschleunigen
Verlässliche Finance-Daten bereitstellen
🤝
Anwendungsfall 27
Automated PPA Settlement
Vertragslogik, Messdaten, Marktpreise und Fahrpläne werden in einen automatisierten Abrechnungsprozess überführt.
Problemstellung
PPA-Abrechnungen enthalten komplexe Regeln zu Liefermengen, Marktpreisen, Minderlieferungen, Curtailment und Preisgrenzen.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Das Data Lakehouse verbindet Vertragslogik, Messdaten, Marktpreise und Fahrpläne in einem automatisierten Settlement-Prozess.
Geschäftlicher Mehrwert
Abrechnung automatisieren
Vertragsregeln konsistent anwenden
Streitfälle reduzieren
Abweichungen nachvollziehbar dokumentieren
🔒
Anwendungsfall 28
Cyber Incident Evidence Chain
Sicherheits-, Kommunikations- und Betriebsdaten bilden eine unveränderbare Incident-Zeitlinie.
Problemstellung
Bei OT- oder IT-Sicherheitsvorfällen müssen technische Auswirkungen, Zeitablauf und betroffene Systeme schnell rekonstruiert werden.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Sicherheits-, Kommunikations- und Betriebsdaten werden unveränderbar historisiert und zu einer vollständigen Incident-Zeitlinie zusammengeführt.
Geschäftlicher Mehrwert
Vorfälle schneller untersuchen
Nachvollziehbare Beweiskette sichern
Betriebsimpact quantifizieren
Audits und regulatorische Meldungen unterstützen
💬
Anwendungsfall 29
Energy Operations Copilot
Ein Analytics Chatbot beantwortet operative Fragen auf Basis kuratierter, qualitätsgesicherter Datenprodukte.
Problemstellung
Fachanwender müssen Informationen aus SCADA, Wetter, Markt, CMMS und BESS-Systemen manuell zusammensuchen.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Ein Analytics Chatbot beantwortet Fragen in natürlicher Sprache auf Basis kuratierter und qualitätsgesicherter Datenprodukte.
Geschäftlicher Mehrwert
Beschleunigte Ursachenanalyse durch vorintegrierte, governte Daten
Direkter Zugriff auf KPIs
Antworten mit Data Lineage und Kontext
Weniger manueller Analyseaufwand
🌅
Anwendungsfall 30
Morning Operations Briefing
Ein KI-Agent erstellt automatisch ein tägliches Lagebild zu Ausfällen, Risiken, Curtailments und gefährdeten Erlösen.
Problemstellung
Zu Schichtbeginn müssen Operatoren Störungen, Marktbedingungen, BESS-Zustand und offene Maßnahmen aus mehreren Systemen zusammentragen.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Ein KI-Agent erstellt automatisch ein tägliches Briefing mit Ausfällen, Risiken, Datenproblemen, Curtailments und Revenue at Risk.
Geschäftlicher Mehrwert
Einheitliches Lagebild zum Tagesstart
Kritische Themen sofort erkennen
Klare Prioritäten setzen
Schichtvorbereitung beschleunigen
🔄
Anwendungsfall 31
Automatisierte Schichtübergabe
Alarme, Tickets, Fahrplanänderungen und offene Maßnahmen werden strukturiert an die nächste Schicht übergeben.
Problemstellung
Wichtige Informationen gehen bei Schichtwechseln verloren oder werden unstrukturiert in E-Mails und Logbüchern übergeben.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Ein Agent fasst Alarme, Tickets, Fahrplanänderungen, aktive Limits und offene Maßnahmen zu einer strukturierten Übergabe zusammen.
Geschäftlicher Mehrwert
Keine relevanten Informationen verlieren
Einheitliches Übergabeformat
Offene Risiken hervorheben
Weniger Abstimmungsaufwand
🧠
Anwendungsfall 32
Autonomous Data Quality Agent
Ein KI-Agent erkennt Datenprobleme, bewertet Ersatzquellen und empfiehlt nachvollziehbare Korrekturen.
Problemstellung
Datenprobleme müssen häufig manuell gesucht, bewertet und korrigiert werden.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Ein KI-Agent erkennt Datenlücken, vergleicht Ersatzquellen, schlägt Korrekturen vor und dokumentiert Methode und Confidence Score.
Geschäftlicher Mehrwert
Datenprobleme automatisch bearbeiten
Korrekturen nachvollziehbar halten
Rohdaten unverändert bewahren
Datenqualität kontinuierlich steigern
🧪
Anwendungsfall 33
Automated Incident Investigation
Nach einem Ausfall wird aus Alarmen, Messwerten, Netzereignissen und Marktdaten automatisch eine Zeitlinie erzeugt.
Problemstellung
Nach einem Parkstillstand dauert die Rekonstruktion von Ursache, Energieverlust und wirtschaftlichem Schaden oft mehrere Tage.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Das Data Lakehouse erzeugt automatisch eine Incident-Zeitlinie aus Alarmen, Messwerten, Netzereignissen, Marktpreisen und Wartungsinformationen.
Geschäftlicher Mehrwert
Ursachenanalyse deutlich beschleunigen
Verlorene Energie und Erlöse berechnen
Regulatorische Relevanz prüfen
Maßnahmen und Ansprüche ableiten
🧑💻
Anwendungsfall 34
AI App Builder
Ein Coding-Assistent erstellt aus freigegebenen Datenprodukten schnell neue Dashboards und Fachanwendungen.
Problemstellung
Für neue Dashboards und Fachanwendungen sind häufig lange Entwicklungs- und Abstimmungszyklen erforderlich.
Die Data-Lakehouse-Lösung
Ein Coding-Assistent erstellt auf Basis freigegebener Datenprodukte schnell neue Oberflächen, Dashboards und operative Apps.
Geschäftlicher Mehrwert
Kürzere Time-to-Value
Fachanwendungen aus Text-Prompts
Weniger individuelle BI-Entwicklung
Neue Use Cases schnell pilotieren
Data Lineage
Nachvollziehbarkeit bis zum einzelnen Datensatz.
Mit Data Lineage sehen Sie nicht nur den finalen KPI, sondern jeden Schritt auf dem Weg dorthin: vom kuratierten KPI über Harmonisierung und Rohdaten bis zurück zur Quelle.
Jeder KPI kann bis zu seinen zugrunde liegenden Rohdaten zurückverfolgt werden.
Transformationen, Filter und Berechnungsregeln bleiben transparent dokumentiert.
Fachbereiche gewinnen Vertrauen in die Zahlen, weil Ursache und Herkunft sichtbar sind.
Audits und Abstimmungen mit Trading, Netz oder Betriebsführung werden schneller und belastbarer.
Beispiel: CUF - Capability Utilization Factorvertikale Rückverfolgung des Datenprodukts
📘
Kuratierter KPI - CUFaktueller Wert: 87,4 %
für Reporting, Steuerung und Analyse bereitgestellt
🛠️
HarmonisierungEinheiten, Zeitsynchronisierung und Qualitätsregeln
Lückenkorrektur, Curtailment-Code-Zuordnung und Quality Flagging
🗄️
Raw Zone1-Sekunden- und 5-Minuten-Telemetrie historisiert
unveränderte Zeitreihen mit Zeitstempel und Asset-ID
Stellen Sie Fragen wie an einen Analysten - und erhalten Sie Antworten aus kuratierten Datenprodukten.
Der Analytics Chatbot verbindet Geschäftsfragen in natürlicher Sprache mit den kuratierten Datenprodukten Ihres Energy Data Lakehouse. Fachbereiche können Ursachen, Auswirkungen und Handlungsoptionen inklusive Visualisierungen unmittelbar analysieren.
Versteht operative Fragen zu Curtailment, Verfügbarkeit, Ertrag, Portfolio und Märkten.
Greift auf kuratierte, qualitätsgesicherte Datenprodukte und Berechnungen zu.
Kann quantitative Aussagen erklären, einordnen und direkt darstellen.
Erstellt auf Anfrage Diagramme, OnePager und managementfähige Visualisierungen.
AnalyticsNatural-Language-Analytics auf Ihrem Energy Data Lakehouse
U
Der Chatbot berechnet
AI
U
Der Chatbot erstellt das Diagramm
AI
Wirkleistung
Windgeschwindigkeit
Curtailment 11:45-16:25
LLM erforderlich. In der Cloud oder on-premises mit dedizierter GPU-Hardware.
Vom Datensilo zur Entscheidung
Vom Datensilo zur Entscheidung in Sekunden.
Sind vertrauenswürdige Datenprodukte vorintegriert, lassen sich Fragen, die zuvor Stunden manueller Zusammenführung erforderten, in Sekunden beantworten.
Ohne Data Lakehouse
Eine einfache Managementfrage wird zum manuellen Projekt.
„Zeigen Sie mir alle Curtailments der letzten 30 Tage - inklusive Wetterdaten, Strompreisen, technischer Verfügbarkeit, BESS-Potenzial und entgangenem Erlös.“
SCADA→WIS→Trading-System→Wetterdaten→BESS→Excel→CSV-Exporte→manuelle Zusammenführung→mehrere Fachabteilungen→Power BI
BetriebsführungExportiert SCADA- und WIS-Daten und validiert Zeitstempel.
TradingErgänzt Marktpreise, Dispatch-Kontext und kommerzielle Annahmen.
Data & BIGleicht CSV-Dateien, Formeln, Lücken und unterschiedliche Datenversionen ab.
ManagementWartet auf ein konsolidiertes Power-BI-Ergebnis, bevor entschieden werden kann.
⏱ Ergebnis nach mehreren Stunden
Daten müssen aus mehreren Systemen zusammengeführt werden.
„Zeigen Sie mir alle Curtailments der letzten 30 Tage - inklusive Wetterdaten, Strompreisen, technischer Verfügbarkeit, BESS-Potenzial und entgangenem Erlös.“
Entscheidungen auf Basis aktueller und qualitätsgesicherter Daten.
Ein Energy Data Lakehouse verwandelt Milliarden von Messwerten aus Wind-, PV- und BESS-Anlagen in entscheidungsreife Datenprodukte - automatisch, nachvollziehbar und in Sekunden statt Stunden.
Technischer Hinweis: Apache Spark bereitet Daten auf und erstellt kuratierte Datenprodukte. Apache Iceberg organisiert und versioniert diese effizient. Apache Presto ermöglicht hochperformante Abfragen über Milliarden Datensätze und sogar über mehrere Datenquellen gleichzeitig.
TwoPager-Zugang
Erhalten Sie den TwoPager durch die Buchung einer Demo
Registrieren Sie sich für eine persönliche Demo Ihres Energy Data Lakehouse und erhalten Sie anschließend exklusiven Zugang zu unserem TwoPager sowie zu einer möglichen Zielarchitektur-Roadmap.
📅
Live-Demo mit Experten Erleben Sie typische Zielarchitekturen, Data Lineage und Anwendungen in der Praxis.
📄
Exklusiver TwoPager Erhalten Sie strukturierte Einblicke, Implementierungsmodelle und konkrete Beispiele.
🛡️
Unverbindlich Die Demo ist kostenlos, persönlich und auf Ihre aktuelle Situation zugeschnitten.
TwoPager-VorschauVorderseite und Data User Journey
TwoPager-Vorschau
Demo sichern
Demo sichern und TwoPager erhalten
Füllen Sie das Formular aus, um Ihre persönliche Demo zu vereinbaren. Nach der Bestätigung erhalten Sie den TwoPager und die Termindetails.
Selbsteinschätzung
Berechnen Sie Ihren Relevanz-Index.
Beantworten Sie sieben Fragen. Der Index zeigt, wie relevant ein zentrales Energy Data Lakehouse für Ihr Energieunternehmen ist.
Implementierungs-Roadmap
Klein starten, früh Mehrwert beweisen und anschließend organisationsweit skalieren.
Ein aufsteigender Umsetzungspfad, der eine sichere Basis schafft, früh messbaren Nutzen demonstriert und sich zu einer unternehmensweiten Daten- und KI-Plattform entwickelt.
01
↳
Schritt 1 · Foundation
Daten verbinden und ingestieren
Schaffen Sie die Basis des Data Lakehouse, indem Sie zentrale Datenquellen anbinden, Systeme integrieren und sichere Datenpipelines implementieren.
Priorisierte Datenquellen angebunden
Kanonisches Asset-Modell etabliert
Sichere Landing Zone und Pipelines
Grundlegendes Datenqualitätsmonitoring
02
◆
Schritt 2 · MVP
Ersten Geschäftswert liefern
Entwickeln Sie erste analytische Use Cases und Dashboards, um schnell messbaren Geschäftswert zu erzeugen und das Potenzial der Plattform zu demonstrieren.
Ein produktives Datenprodukt
Ein Management-Dashboard
Ein automatisierter Bericht
Messbare Business-Baseline
03
AI
Schritt 3 · Intelligence
KI-Fähigkeiten aktivieren
Erweitern Sie die Plattform um KI-Workloads - mit GPU-Infrastruktur für On-Premises-Deployments oder Agentic-AI-Services in Cloud-Umgebungen.
Ein governter KI- oder Optimierungs-Use-Case
Copilot- oder Agentic-Workflow
Confidence-, Qualitäts- und Freigabekontrollen
GPU- oder Cloud-KI-Ausführungsmuster
04
↗
Schritt 4 · Scale
Use Cases und Nutzung ausbauen
Binden Sie zusätzliche Abteilungen, Tochtergesellschaften und Datendomänen an und führen Sie neue Analytics- und KI-gestützte Business-Use-Cases ein.
Wiederholbares Muster zur Quellenanbindung
Datenproduktkatalog
Zusätzliche Teams und Tochtergesellschaften
Neue Analytics- und Automatisierungs-Use-Cases
05
∞
Schritt 5 · Enterprise Growth
Kontinuierliche Innovation
Entwickeln Sie das Data Lakehouse durch laufende Optimierung, Governance, Automatisierung und langfristige Skalierbarkeit zu einer unternehmensweiten Daten- und KI-Plattform weiter.
Unternehmensweites Governance-Modell
Kontinuierliche Plattformoptimierung
Automatisierung und Lifecycle-Management
Langfristige Skalierbarkeit und Nutzung
Klein starten.Früh Mehrwert beweisen.Mit Sicherheit skalieren.
Betrieb des Data Lakehouse
Drei Betriebsmodelle - abhängig von Strategie, Souveränität und Skalierungsanforderungen.
Ein Energy Data Lakehouse kann unterschiedlich betrieben werden: als Cloud-Service mit watsonx.data, in Ihrer eigenen Cloud-Umgebung oder on-premises auf Fusion HCI. Jedes Modell hat klare Stärken - entscheidend ist, welches Betriebsmodell zu Ihrer IT-, Daten- und Transformationsstrategie passt.
☁️
watsonx.data in der CloudSchneller Start mit einem Managed Service
Ideal für Organisationen, die schnell einen ersten produktiven Use Case, kuratierte Datenprodukte oder Analytics-Fähigkeiten aufbauen möchten.
🏢
Private CloudMehr Kontrolle bei hoher Flexibilität
Geeignet für Organisationen, die Cloud-Vorteile nutzen und gleichzeitig mehr Kontrolle über Security, Architektur und Governance behalten möchten.
🖥️
Fusion HCI on-premisesEnterprise-Plattform für Daten, Anwendungen und KI
Für maximale Datensouveränität, eine flexible Plattformstrategie, OpenShift-Anwendungen und GPU-beschleunigtes KI-Training auf skalierbarer Infrastruktur.
VergleichskriteriumWelches Betriebsmodell passt zu Ihrer Strategie?
watsonx.data CloudManaged Service · schnell produktiv
Private CloudDediziert · flexibel · mehr Kontrolle
Cloud-basiertes Data Lakehouse mit geringem initialen Infrastrukturaufwand und schnellem Einstieg.
Betrieb in der eigenen Cloud-Umgebung mit größerem Einfluss auf Architektur und Security.
On-premises auf Fusion HCI - eine flexibel skalierbare, GPU-fähige Enterprise-Plattform für Data Lakehouse, OpenShift-Anwendungen und KI.
Time-to-ValueWie schnell erste Use Cases live gehen können
sehr schnellgeringe Startkomplexität
Besonders geeignet für Piloten, erste Datenprodukte und schnelle Umsetzung.
mittelabhängig vom Cloud-Setup
Ein starker Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und individueller Gestaltungsfreiheit.
mittellängere Planungsphase
Benötigt mehr Vorbereitung, schafft dafür eine starke langfristige Plattformbasis.
DatensouveränitätKontrolle über Datenhaltung und physische Umgebung
geringer
Weniger physische Kontrolle, dafür hoher Betriebskomfort.
hoch
Mehr Einfluss auf Infrastruktur, Security und Betriebsgrenzen.
maximal
Volle Hoheit über Daten, Plattform, Netzwerk und Integrationsregeln.
SkalierbarkeitErweiterbarkeit für Datenvolumen und Workloads
Hoch skalierbar ohne Beschaffung eigener Hardware.
Flexibel skalierbar, stark abhängig vom gewählten Cloud-Betriebsmodell.
Innerhalb der Fusion-HCI-Strategie flexibel skalierbar - nicht nur für das Lakehouse, sondern auch für zusätzliche Plattform-Workloads.
ApplikationsbetriebNutzung über das Data Lakehouse hinaus
Primär auf Data-Lakehouse-nahe Services und Datenverarbeitung fokussiert.
Eine breitere Nutzung ist möglich, abhängig von Cloud-Architektur und Betriebsfreigaben.
OpenShift-fähig
OpenShift kann zusätzlich Anwendungen, Services und Plattformkomponenten betreiben - die Umgebung ist daher nicht auf das Data Lakehouse beschränkt.
KI- und GPU-FähigkeitTraining und Ausführung rechenintensiver Modelle
Für KI-nahe Nutzung gut geeignet; die GPU-Verfügbarkeit hängt vom Cloud-Setup ab.
Je nach Architektur ebenfalls möglich, jedoch stärker von der individuellen Umgebung abhängig.
GPU-readyLokales KI-Training
GPU-Hardware kann direkt für das Training und die Ausführung von KI-Modellen auf der Plattform genutzt werden.
Typische VorteileWas Management und Fachbereiche unmittelbar wahrnehmen
Schneller Start, niedrige Einstiegshürde und kurze Time-to-Value.
Mehr Gestaltungsfreiheit bei gleichzeitig hoher Cloud-Flexibilität.
Maximale Souveränität, Plattformstrategie für zusätzliche Anwendungen und starke Zukunftsfähigkeit für KI- und Energie-Use-Cases.
Typische NachteileWas berücksichtigt werden muss
Geringere physische Datensouveränität und Abhängigkeit vom Cloud-Rahmen.
Höhere operative und architektonische Verantwortung als bei einem vollständig gemanagten Service.
Höherer Investitions- und Planungsaufwand sowie Bedarf an solider Plattform-Governance und Kapazitätssteuerung.
Empfehlung: Sind Datensouveränität, OpenShift-basierter Applikationsbetrieb und GPU-fähige KI-Workloads strategisch relevant, bietet Fusion HCI das stärkste langfristige Plattformfundament.
Data-Governance-Betriebsmodell
Technologie schafft die Plattform. Governance schafft Vertrauen.
Klare Verantwortlichkeiten sind für KPI-Definitionen, Datenqualität, Zugriffsentscheidungen und den Lebenszyklus jedes Datenprodukts erforderlich.
VERANTWORTUNG
Datenverantwortlicher
Verantwortet die Datendomäne, genehmigt Zugriffsprinzipien und legt fest, wie Informationen geteilt und genutzt werden dürfen.
PRODUKT
Datenproduktverantwortlicher
Verantwortet Definition, Qualität, Aktualität, Nutzer, Dokumentation und Roadmap eines kuratierten Datenprodukts.
PLATTFORM
Plattform-Team
Betreibt Architektur, Pipelines, Sicherheitskontrollen, Observability, Zuverlässigkeit und den technischen Produktlebenszyklus.
KONSUM
Datenkonsument
Nutzt freigegebene Daten innerhalb definierter Richtlinien für Reporting, Trading, Analytics, KI, Anwendungen oder externe Services.
⇄
Beispiel: Die Betriebsführung verantwortet das Datenprodukt zur technischen Verfügbarkeit. Trading konsumiert eine freigegebene kommerzielle Sicht. Die Plattform dokumentiert, welche Version wann und von wem abgerufen wurde.
Referenz-Umsetzungsmuster
Von fragmentierten Erneuerbaren-Daten zu einer governten Plattform.
Ein anonymisierter Implementierungsbauplan zeigt, wie Beyond Tech den Weg von der ersten Datenanbindung zu skalierbarem Geschäftswert strukturiert - ohne einen disruptiven Austausch der bestehenden Systemlandschaft zu erfordern.
Repräsentative Umsetzung im Energiesektor
Wind-, PV- und BESS-Daten werden mit Betriebs-, Wetter-, Markt-, Wartungs- und Asset-Stammdaten verbunden. Der erste MVP etabliert ein vertrauenswürdiges Datenprodukt und eine managementfähige analytische Sicht.
ErkundenGeschäftswert und Datendomänen priorisieren
VerbindenOperative und kommerzielle Quellen integrieren
SkalierenNutzer, Domänen und KI-Workflows ausbauen
Was die erste Umsetzung beweisen sollte
Ein nachvollziehbarer KPIVon der Managementkennzahl zurück bis zu Transformation und Quelldatensatz.
Ein automatisierter BerichtWiederkehrende Konsolidierung und manuelle Abstimmung ersetzen.
Ein kuratiertes DatenproduktVerantwortet, dokumentiert, qualitätsgesichert und in Anwendungen wiederverwendbar.
Eine messbare BaselineQuantifizierter Ausgangspunkt für Ertrag, Verlust, Prozessaufwand oder gefährdete Erlöse.
Dies ist ein beispielhaftes Umsetzungsmuster und keine Aussage über einen benannten Kunden oder ein garantiertes Projektergebnis. Umfang und Ergebnisse hängen von den gewählten Datenquellen und dem Business-Use-Case ab.
Häufig gestellte Fragen
Antworten auf die Fragen, die vor einem Enterprise-Rollout entscheidend sind.
Müssen SCADA, CMMS, ETRM oder bestehende BI-Tools ersetzt werden?
Nein. Das Energy Data Lakehouse verbindet und governt die bestehende Landschaft. Fachsysteme bleiben erhalten, während das Lakehouse gemeinsame Historie, Qualität, Kontext und wiederverwendbare Datenprodukte schafft.
Kann die Plattform vollständig on-premises betrieben werden?
Ja. Sie kann on-premises, in einer Private Cloud oder als Cloud-Service bereitgestellt werden. Das Betriebsmodell wird anhand von Souveränität, Latenz, Security, Skalierbarkeit und internen Betriebsfähigkeiten ausgewählt.
Wem gehören die Daten und die entwickelten Datenprodukte?
Eigentum und Verantwortung werden vertraglich und organisatorisch definiert. Vor dem produktiven Rollout sollte ein Governance-Modell Data Owner, Data Product Owner, Plattformverantwortung und freigegebene Konsumenten festlegen.
Wie werden OT- und IT-Umgebungen getrennt?
Die Datenanbindung kann über segmentierte Netzwerke, kontrollierte Gateways, lesende Verbindungen, sichere Landing Zones und richtlinienbasierte Schnittstellen gestaltet werden. Die konkrete Architektur muss auf die Security- und OT-Anforderungen des Kunden abgestimmt sein.
Wie unterstützt die Plattform REMIT, Unbundling, NIS2 und Audits?
Die Plattform unterstützt kontrollierten Zugriff, Historisierung, Lineage, Versionierung, Beweisketten und governte Datenprodukte. Rechtliche und regulatorische Compliance erfordert weiterhin kundenspezifische Prozesse, Verantwortlichkeiten und Prüfungen.
Kann ohne GPU-Hardware gestartet werden?
Ja. Zentrale Ingestion-, Data-Lakehouse-, BI-, SQL-Analytics-, Governance- und viele Automatisierungs-Use-Cases benötigen keine dedizierten GPUs. GPU-Kapazität wird für ausgewähltes Modelltraining und fortgeschrittene On-Premises-KI-Workloads relevant.
Wie schnell kann der erste MVP produktiv werden?
Der Zeitplan hängt von der Zugänglichkeit der Quellen, Datenqualität, Security-Freigaben und dem Umfang ab. Ein starker MVP ist bewusst eng definiert: priorisierte Quellen anbinden, ein Datenprodukt etablieren und ein messbares Geschäftsergebnis beweisen.
Welche internen Ressourcen werden benötigt?
Eine erfolgreiche Umsetzung umfasst typischerweise einen Business Owner, Daten- und Systemexperten, IT- und Security-Stakeholder sowie Vertreter der konsumierenden Funktion wie Betriebsführung, Trading oder Controlling.
Wie reduzieren wir Vendor Lock-in?
Nutzen Sie offene Tabellenformate, dokumentierte Schnittstellen, portable Datenprodukte, klare Verantwortlichkeiten und standardisierte APIs. Architekturentscheidungen sollten die Datenbasis nach Möglichkeit von einzelnen Konsumtools trennen.
Wie werden KPI-Definitionen und Datenqualität gesteuert?
Definitionen, Formeln, Filter, Datenquellen, Qualitätsregeln, Verantwortliche und Versionen werden zentral dokumentiert. Data Lineage verbindet jeden KPI mit seinen Transformationen und Quelldatensätzen.
Können externe Partner ausschließlich ausgewählte Daten abrufen?
Ja. Consumption Layer und API-Gateway können Authentifizierung, Autorisierung, rollenbasierten Zugriff, Richtlinien auf Feldebene, Rate Limits, Monitoring und Audit Trails für ausgewählte Datenprodukte durchsetzen.
Was ist der Unterschied zu einem klassischen Data Warehouse?
Ein Data Lakehouse verbindet die flexible Speicherung von Roh- und semistrukturierten Daten mit governten Tabellen, Versionierung, hochperformanter Analytics und kuratierten Business-Produkten - ohne alle Use Cases in ein starres Warehouse-Modell zu zwingen.
Bereit, den ersten Business-Value-MVP zu definieren?
Starten Sie mit einer wertvollen Entscheidung, den dafür benötigten Daten und einer messbaren Baseline.
