Wissen statt raten: Wie realistisch ist der Energiewende-Zeitplan?

Heidelberg (ots) -

- Spitzenpolitiker stellen Termine für Energiewende infrage
- Debatte muss auch technologische Möglichkeiten berücksichtigen
- "Analytics Reifegrad" gibt Orientierung

In der Bundesregierung mehren sich Vorbehalte gegen den selbst
gesteckten Zeitplan für die Energiewende in Deutschland. Bereits am
Wochenende hatte Bundesumweltminister Peter Altmaier zentrale
Prognosen in Zweifel gezogen, wonach sich der Stromverbrauch bis 2020
wie geplant um zehn Prozent absenken lässt. Inzwischen legte Philipp
Rösler nach: In der Koalition herrsche nach wie vor Einigkeit über
die Ziele und den globalen Zeitrahmen der Energiewende. Aber es müsse
nachgesteuert werden, wenn steigende Strompreise die
Wettbewerbsfähigkeit deutscher Firmen und damit Arbeitsplätze
bedrohen. Wörtlich sagte der Wirtschaftsminister gegenüber BILD, der
Umbau der Energieversorgung müsse "mit Augenmaß" geschehen.

Doch was nützt das beste Augenmaß, wenn valide Daten und Fakten
als Planungsgrundlage fehlen? Welchen genauen Einfluss auf die
Preisentwicklung haben beispielsweise der Aufbau zusätzlicher
Stromtrassen und der gleichzeitig steigende Anteil erneuerbarer
Energien? Angesichts der Vielzahl und Komplexität unterschiedlicher
Einflussfaktoren sind belastbare Prognosen nur möglich, wenn alle
verfügbaren Informationen in einer umfassenden Datenanalyse
zusammenfließen, wie die Studie "Wettbewerbsfaktor Analytics"
(http://www.wettbewerbsfaktor-analytics.de) der Universität Potsdam
in Zusammenarbeit mit SAS belegt. Ohne moderne Analytics-Methoden
lässt sich weder die Netzauslastung noch die Preisentwicklung
verlässlich vorhersagen; Entscheidungen erhalten keine wirklich
fundierte Basis.

Studie offenbart: Versorger in Sachen Analytics schlecht
aufgestellt "Die Diskussion um den Energiewende-Zeitplan darf nicht
ausschließlich politisch geführt werden", fordert Wolf Lichtenstein,
Vice President für die Region DACH bei SAS. "Notwendig ist es
stattdessen, die technologischen Voraussetzungen für tragfähige
Planungsentscheidungen stärker ins Auge zu fassen. Aktuelle
Erkenntnisse zum Reifegrad von Business Analytics liefern hierfür
wertvolle Ansatzpunkte."

Wie die Studie "Wettbewerbsfaktor Analytics" der Universität
Potsdam im Auftrag von SAS zeigt, ist die Durchdringung der deutschen
Energiewirtschaft mit Analytics-Anwendungen, die über herkömmliche
Business Intelligence (BI) weit hinausgehen, deutlich geringer
ausgeprägt als in anderen Branchen. Lichtenstein betont: "Versorger
sind sich der Relevanz von Business Analytics im Wettbewerb zwar zu
hundert Prozent bewusst, doch haftet ihr Blick noch überwiegend an
konventionellen BI-Tools. Im Gegensatz zu Finanzdienstleistern oder
Telekommunikationsanbietern wird das Wertschöpfungspotenzial von
Business Analytics in der Energiewirtschaft noch weithin
unterschätzt. Hier gilt es schnell umzudenken."

Business Analytics (BA) umfasst unter anderem Vorhersage- und
Simulationsmodelle, die Informationen aus verschiedensten
Datenquellen zusammenführen. Besonders hilfreich für hochkomplexe
Fragestellungen, die - wie bei der Feinplanung der Energiewende -
oftmals in sehr engen Zeitfenstern und angesichts gewaltiger
Datenmengen (Big Data) entschieden werden müssen, ist der
BA-Teilbereich High Performance Analytics (http://www.sas.com/offices
/europe/germany/software/high-performance-computing/index.html). Neue
Technologien wie Grid, In-Database und In-Memory sorgen dabei für
signifikante Prozessbeschleunigung und ermöglichen die visuelle
Erkundung von Big Data. Auswertungen, die bislang Wochen und Monate
dauerten, sind damit innerhalb weniger Minuten verfügbar.

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