Daten-Kraftwerk für Uniper

Echtzeit-Analytics mit cloud-basiertem Data Lake

| Autor / Redakteur: Jan Wetzke* / Florian Karlstetter

Wie der Energieerzeuger Uniper mit Cloud-basiertem Data Lake an Reaktionsschnelligkeit gewinnt.
Wie der Energieerzeuger Uniper mit Cloud-basiertem Data Lake an Reaktionsschnelligkeit gewinnt. (Bild: © Stuart Miles - stock.adobe.com)

In der Energiewirtschaft ist ein zentrales Ziel, Engpässe in der Strom- und Gasversorgung zu vermeiden. Damit dies gelingt, sind unter anderem aktuelle Informationen zur Marktsituation notwendig. Mit einer neuen Datenanalyseplattform erhält der Energieerzeuger Uniper die benötigen Daten, um schnell auf Marktentwicklungen reagieren zu können. Weiterhin hilft die Lösung dabei, den Energiehandel zu optimieren, Risiken zu bewerten und Vorschriften einzuhalten.

Uniper ist Erzeuger, Händler und Vermarkter von Strom. Mit einer installierten Kapazität von rund 36 Gigawatt gehört das Unternehmen zu den größten Stromerzeugern Europas und ist weltweit in über 40 Ländern tätig. Darüber hinaus beschafft, speichert, transportiert und liefert Uniper Energieträger wie Erdgas, Flüssiggas und Kohle sowie energienahe Produkte. Zu den Kunden gehören Industrieunternehmen sowie Kommunen in Deutschland und im benachbarten Ausland.

Warum sind Echtzeit-Analytics notwendig?

Die Versorgungs- und Energiewirtschaft befindet sich im größten Umbruch seit Jahrzehnten, denn die Liberalisierung der Märkte hat zu mehr Wettbewerb geführt. Aufgrund des Aufkommens erneuerbarer Energien sowie von Smart-Grid-Technologien müssen Anbieter beispielsweise ihre Prognosen zur Kapazitätsplanung oder zur zentralen und dezentralen Energieerzeugung überarbeiten. Darüber hinaus möchten Anbieter wissen, wie viel Kohle, Gas, Wasser, Strom die Märkte heute und in Zukunft benötigen werden. Außerdem sind Entscheidungen zur Marktpositionierung notwendig und schließlich soll auch die Wirtschaftlichkeit verbessert werden. Vor Einführung einer Cloud-basierten Datenanalyseplattform lagen Uniper die gewünschten Daten nicht in der benötigten Form vor, um solche Entscheidungen zeitnah treffen zu können.

Beschleunigter Datenzugriff durch Cloud-Nutzung

Als bei Uniper die Idee einer unternehmensweiten Datenstrategie entstand, hat sich das Unternehmen aus Gründen der Skalierbarkeit und der Kosten ganz bewusst für eine Public-Cloud-Lösung entschieden. Nach einer Evaluationsphase waren sich die Projektbeteiligten bei Uniper einig, für die Datenintegration in der Cloud auf die Lösungen von Talend zu setzen. Zu den ausschlaggebenden Faktoren bei der Auswahl gehörten die hohe Flexibilität bei der Anbindung von Quellsystemen sowie die modulare Produktstruktur der Talend-Plattform.

Für den Aufbau der Data Analytics-Plattform integrierte Uniper mehr als 120 interne und externe Datenquellen in einem zentralen Data Lake innerhalb von nur zwölf Monaten. Der wesentliche Unterschied zwischen einem Data Lake und einem klassischen Data Warehouse besteht darin, dass ein Data Lake alle Arten von Rohdaten, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte, aus allen Datenquellen in ihrem ursprünglichen Format speichert, bis diese für eine Weiterverarbeitung benötigt werden. Dagegen verwaltet ein Data Warehouse Informationen in einer organisierten bzw. standardisierten Weise, die für Berichte und Datenanalysen leichter zugänglich ist.

Die zugrundeliegende Data Lake-Plattform wurde in der Microsoft Azure-Cloud mit einer Lösung von Snowflake realisiert und für die Datenaufbereitung kommt ein Produkt von Tableau zu Einsatz. „Die Cloud ist für uns wichtig, denn mit ihr lassen sich Daten nicht nur am Hauptsitz des Unternehmens, sondern an unseren weltweiten Niederlassungen bereitstellen“, beschreibt René Greiner, Vice President Data Integration bei Uniper SE die Gründe für diese Entscheidung.

Auf Basis dieser Infrastruktur gelang es, innerhalb von 40 Tagen rund 30 Prozent der geplanten Anwendungsfälle online zu stellen. Weitere 25 Prozent konnten bereits als Prototyp umgesetzt werden. Mit dieser Vorgehensweise konnte Uniper zudem die Kosten für die Datenintegration um 80 Prozent senken.

Wichtige Funktionen rund um das Datenmanagement

Uniper steht noch ganz am Anfang seiner Datenreise, da die Menge der Daten auch weiterhin zunehmen wird. Aufgrund der Cloud-Nutzung haben die Projektleiter jedoch keine Bedenken bezüglich der Datenmengen, die schon bald im Petabytebereich liegen dürften. Wichtig ist jedoch, dass die passenden Rahmenbedingungen geschaffen werden, denn wer eine Datenplattform mit unterschiedlichen Quellen füllt, benötigt dafür Data Governance-Funktionen für das Datenmanagement. Weiterhin ist ein geeignetes Verfahren zum Katalogisieren und Kennzeichnen von Daten notwendig. Außerdem müssen sich Datenbesitzer konfigurieren lassen, um Verantwortlichkeiten klar zuzuordnen. Eine Data Catalog-Lösung bietet Nutzern in den Fachbereichen schließlich Funktionen, um Datenquellen zu finden und zu verwenden. Mit all diesen Funktionen realisieren Unternehmen die benötigten Vorgaben zur Datensicherheit, wie sie beispielsweise auch für die Einhaltung der DSGVO-Vorschriften erforderlich sind.

Projekterfolge

Die Mitglieder des Projektteams stammen aus Fachabteilungen und aus der IT. Gemeinsam befassen sie sich mit konkreten Anwendungsfällen aus dem operativen Bereich und versuchen, konkrete Probleme für das Unternehmen zu lösen. Durch die Datenmanagementplattform erhält Uniper die für diese Aufgaben erforderliche Flexibilität. So kann ein fachlicher Anwender einem Talend-Entwickler die Anforderungen schildern, die anschließend sehr schnell umgesetzt und von beiden abschließend optimiert werden.

Dadurch erfolgt bei Uniper die Bereitstellung von Daten für die Fachbereiche heute bis zu zehnmal schneller und damit auch deutlich günstiger. „Unsere IT darf nicht die operativen Abläufe aufhalten, sondern soll vielmehr als Wegbereiter für Self-Service agieren. Wir haben große Datenmengen und möchten, dass die Nutzer diese Daten selbst abrufen und einsetzen können. Self-Service bietet uns im Hinblick auf eine schnelle Markteinführung neuer Produkte einen erheblichen Vorsprung“, so Greiner.

Erfolgreich handeln, Risiken managen

Um fundierte Entscheidungen treffen zu können, kann Uniper heute Analysen auf der Grundlage von Echtzeitdaten verwenden. Da alle relevanten Informationen im Data Lake zusammengeführt sind, können Marktanalysten schneller auf Daten zugreifen und beispielsweise Anfragen von Energiehändlern zeitnah bearbeiten.

Diese schnelle Beantwortung von Anfragen ist im Energiehandel unverzichtbar. Hier kann es um Entscheidungen im Wert von mehreren Millionen Euro gehen, die auf Basis aktueller Fakten getroffen werden müssen. So ist es im Gashandel zum Beispiel wichtig zu verstehen, wie hoch der Energiebedarf ist und wie sich dieser mit der Temperatur ändert – denn diese hat Auswirkungen auf die Liefermenge. Die Vielzahl der Parameter macht es für einen einzelnen Menschen fast unmöglich, diese schnell und zuverlässig zu interpretieren. Mit dem Data Lake wird diese Herausforderung gelöst, da die Plattform fortlaufend Daten zur Verfügung stellt und es den Mitarbeitern ermöglicht, den Handel zu automatisieren, wenn die Preise ein zuvor festgelegtes Limit über- bzw. unterschreiten.

Energiehandel benötigt ein Internet der Dinge

Auch die Nutzung von IoT-Anwendungen für die Stromerzeugung ist ein entscheidender Vorteil. Nach dem erfolgreichen Handelsabschluss müssen die stromerzeugenden Anlagen die benötigte Energie nämlich auch tatsächlich produzieren. Heute wird Uniper kontinuierlich über den Zustand seiner Kraftwerke auf dem Laufenden gehalten: Sensoren überwachen den Kraftwerksstatus, weisen frühzeitig darauf hin, dass Komponenten ausgetauscht werden müssen, und steigern oder drosseln die Produktion je nach Bedarf. Diese IoT-Anwendung ermöglicht es, für jedes Kraftwerk einen Plan zu entwickeln, der im Einklang mit der Gesamtstrategie des Unternehmens für das Asset Management steht.

Die im Data Lake zusammengetragenen Daten helfen Uniper auch dabei, die betrieblichen Risiken sowie Haftungsrisiken deutlich zu senken. Die PostTrade-Administration ist mittlerweile genauso wichtig geworden wie das eigentliche Tagesgeschäft. Wenn Uniper etwa einer Regulierungsbehörde Energiepositionen nicht korrekt meldet oder beispielsweise der Betreiber eines Fernleitungsnetzes das Erhöhen bzw. Drosseln der Gaseinleitung in sein Netz versäumt, kann dies ein Schaden in Millionenhöhe nach sich ziehen. Auch die Dokumentation und Berichterstattung zu Handelsgeschäften stellt in gesetzlicher Hinsicht eine Herausforderung dar. Energieunternehmen wie Uniper müssen den europäischen Regulierungsbehörden jeden Tag alle ihre Positionen und Geschäfte melden. Dies erfordert vollständige Transparenz und sichere interne Compliance- und Steuermechanismen. Die Notwendigkeit dieser Handelsüberwachung, zu der auch die Betrugserkennung gehört, war ein weiterer wichtiger Gesichtspunkt beim Umstieg auf eine Data Analytics-Plattform.

Fazit

Mit seiner Datenstrategie ist es Uniper gelungen, wertvolle Daten zu integrieren und zentral bereitzustellen sowie Informationen zu standardisieren. Dadurch ist eine zentrale Datenplattform als Basis zur Entscheidungsfindung entstanden (Single Point of Truth). Mitarbeiter in ausgewählten Abteilungen können die Daten jetzt im Self-Service-Verfahren abrufen, um so schneller die richtigen Entscheidungen zu treffen, während gleichzeitig eine hohe Datenqualität und Daten-Governance gewährleistet sind.

Der Autor: Jan Wetzke, Director Sales DACH bei Talend.

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