1. „Das ist eben der Job der IT-Abteilung.“
Viele Führungskräfte in der Energieversorgung betrachten Business-Data-Analytics als rein technisches Projekt: Man überlässt es der IT, lässt sie Dashboards erstellen, und schon ergeben sich wie von Zauberhand wertvolle Erkenntnisse. Doch diese Annahme spiegelt den ersten Mythos wider, den McKinsey & Company in ihrer Studie zum Thema Energiedaten identifiziert hat.
Die Wahrheit ist: Analysen existieren nicht isoliert. Gerade für Energieversorger, die Netzstabilität, Infrastruktur, regulatorische Vorgaben, Kundenerwartungen und vieles mehr unter einen Hut bringen müssen, ist es unerlässlich, dass Mitarbeiter aus den Bereichen Betrieb, Geschäftsbereiche, Regulierung und IT an einem Strang ziehen. Wenn Führungskräfte Analysen wie ein „IT-Projekt“ behandeln, werden die gewonnenen Erkenntnisse nicht genutzt.
Bei der Geschäftsdatenanalyse reicht es nicht, nur das Tool zu entwickeln; es geht darum, Denkweisen, Verhaltensweisen und Geschäftsprozesse zu verändern. Überlassen Sie das nicht allein der IT-Abteilung.
2. „Unsere Systeme sind bereit, die Erkenntnisse werden also fließen.“
Ein weiterer großer Irrtum: „Wir haben all diese Systeme, also erledigt sich die Geschäftsdatenanalyse von selbst.“ McKinsey bestätigt dies: Viele Energieversorger gehen fälschlicherweise davon aus, dass die Integration von ERP, WAM, CIS, GIS usw. bedeutet, dass sie „bereit“ sind. Doch das sind sie nicht.
Hier liegt der Haken: Sie verfügen zwar über alle Daten, aber solange Sie nicht durchdacht haben, welche Daten in welchem Format vorliegen, wie sie zusammengeführt werden, wie sie bereinigt werden und ob die Menschen in nutzbarer Form darauf zugreifen können, wird die Datenanalyse im Unternehmen ins Stocken geraten.
Beispielsweise verwenden ältere Systeme möglicherweise unterschiedliche Datensprachen. Datensilos können weiterhin bestehen. Daher ist es für Führungskräfte in der Energieversorgung entscheidend: Erstellen Sie eine Datenstruktur für Ihre Geschäftsdatenanalyse. Kennen Sie die Quellen, die Datenflüsse, die Datenqualität und wie Sie diese verknüpfen.
3. „Erstelle einen Data Lake, und der Rest regelt sich von selbst.“
Das ist vielleicht der „Halb-Mythos“: Viele Unternehmen glauben, dass man mit einem riesigen Datenbestand (einem „Data Lake“) automatisch wertvolle Erkenntnisse gewinnen kann. Doch gerade im Versorgungssektor ist das riskant. McKinsey erklärt: Große, unstrukturierte Datenspeicher ohne Geschäftskontext entwickeln sich oft zu teuren „Dark Data“-Beständen.
Bei der Analyse von Geschäftsdaten ist der Datensee nicht das Endziel. Die Frage sollte lauten: Welche geschäftliche Frage beantworten wir? Welche Anwendungsfälle der Analyse liefern jetzt einen Mehrwert? Einfach alles wahllos einzuspeisen, führt oft zu hohen Kosten (Speicherplatz, Komplexität) und geringem Nutzen.
Wenn Sie also Geschäftsdatenanalysen im Versorgungssektor planen, beginnen Sie mit dem Ergebnis und bauen Sie dann das Ökosystem auf.
4. „Datenqualität und Strategie können warten“
Ein weiterer häufiger Fehler: zu geringe Investitionen in Daten-Governance, Datenqualität und eine Analysestrategie. Branchenübergreifende Studien zeigen, dass Unternehmen, die ohne klaren Plan in die Datenanalyse einsteigen, oft Zeit und Ressourcen verschwenden und an Glaubwürdigkeit einbüßen.
In der Energieversorgung werden Daten häufig von Hunderten oder Tausenden von Sensoren, Feldgeräten und intelligenten Zählern generiert, die alle unterschiedliche Protokolle verwenden und eine variierende Datenqualität aufweisen. Der Wert von Business-Data-Analytics hängt hier von vertrauenswürdigen Daten, strukturierten Prozessen und guter Unternehmensführung ab.
Wenn Sie diesen Schritt überspringen, liefern Ihre Analysen fragwürdige Ergebnisse („Müll rein, Müll raus“) und Ihre Führungsebene verliert das Vertrauen.
5. „Abteilungsgrenzen spielen keine Rolle; jede Abteilung kann ihre eigenen Analysen durchführen.“
In der Energieversorgungsbranche betreiben verschiedene Geschäftsbereiche (Erzeugung, Verteilung, Kundenservice, Regulierung, Betrieb) häufig eigene Analysen und Datenberichte. Sobald jedoch Datensilos entstehen, werden die unternehmensweiten Ziele der Datenanalyse fragmentiert. Aus Sicht der Energie- und Versorgungsbranche stellen Datensilos ein großes Hindernis dar.
Wenn Abteilung A und B jeweils an ihren eigenen Nischenanalysen arbeiten, ohne eine gemeinsame Datenstrategie zu verfolgen, gehen übergreifende Erkenntnisse verloren. Beispielsweise kann die Verknüpfung von Kundennutzungsmustern mit Daten zum Zustand von Netzanlagen neue Wartungsprioritäten aufdecken. Bleiben diese Daten jedoch in getrennten Silos, bleibt das Gesamtbild verborgen.
Daher müssen Führungskräfte in Energieversorgungsunternehmen auf eine unternehmensweite Abstimmung der Geschäftsdatenanalyse-Aktivitäten drängen und nicht nur auf eine Abstimmung auf Abteilungsebene.
5½. „Der ROI von Analysen wird sich schnell einstellen, wenn wir nur investieren.“
Hier die Kehrseite der Medaille: Es herrscht die Hoffnung oder der Glaube, dass Investitionen in Analysetools und die Einstellung von Data Scientists schnell zu hohen Renditen führen. Die Realität sieht jedoch anders aus. Ein Blog merkte an, dass große Unternehmen zu wenig in die Unterstützungsstrukturen rund um die Analytik investiert haben, was zum Scheitern von Projekten führt.
Gerade im Versorgungssektor hat man es mit komplexen Systemen, Altanlagen, regulatorischen Vorgaben und langfristigen Investitionen zu tun. Daher führt die Datenanalyse im Geschäftsbetrieb nicht immer zu kurzfristigen Erfolgen, es sei denn, man plant sowohl „schnelle Erfolge“ als auch einen längeren Zeithorizont ein.
Lösung: Wählen Sie ein oder zwei wirkungsvolle Anwendungsfälle (z. B. vorausschauende Wartung oder Bedarfsplanung) mit klaren Kennzahlen. Steigern Sie dann den Umfang. Zeigen Sie den Nutzen auf. Erweitern Sie die Anwendung. Setzen Sie nicht alles auf die Karte „Wir werden in drei Monaten alles mit Analysen umstellen“.
Das Ganze zusammenführen
Wenn Führungskräfte in der Energiebranche Business Data Analytics als bloße Pflichterfüllung betrachten („Lasst uns Analytics implementieren“), tappen sie oft in folgende Fallen: Sie überlassen es der IT, gehen davon aus, dass Systeme allein die gewünschten Ergebnisse liefern, bauen Data Lakes, bevor sie sich mit geschäftlichen Fragen auseinandersetzen, ignorieren die Daten-Governance, tolerieren Datensilos und erwarten einen sofortigen ROI.
Ein besserer Weg sieht stattdessen so aus:
• Definieren Sie: Welches Geschäftsergebnis streben Sie an? (z. B. Reduzierung der Ausfallzeiten um 15 %, Verbesserung der Kundenzufriedenheitsbewertung, Optimierung der Anlagenlebenszykluskosten).
• Abstimmung: Binden Sie die Führungskräfte, die operativen Bereiche, die IT und die Analyseteams zusammen; Geschäftsdatenanalyse ist funktionsübergreifend.
• Inventar: Erstellen Sie eine Bestandsaufnahme Ihrer vorhandenen Daten, deren Speicherort, Datenqualität und Zugänglichkeit.
• Gezielt entwickeln: Die relevanten Anwendungsfälle auswählen. Systeme verknüpfen. Daten bereinigen. Governance sicherstellen.
• Messen: Erfassen Sie von Anfang an Kennzahlen, sowohl Kennzahlen zur Nutzung von Analysetools (wer nutzt die Erkenntnisse?) als auch Geschäftskennzahlen (was hat sich verbessert?).
• Skalierung: Sobald der Erfolg erkennbar ist, sollte auf weitere Bereiche und fortgeschrittenere Analysemethoden (prädiktive/präskriptive) anstatt nur deskriptive Analysen ausgeweitet werden.
• Zur Erinnerung: Datenanalyse im Geschäftsleben ist kein einmaliger Vorgang; die Daten entwickeln sich weiter, das Unternehmen wächst, und Ihre Analysekompetenz muss sich weiterentwickeln.
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