Die Arbeit konzentriert sich auf die Energiewirtschaft in Deutschland und innerhalb dieser in erster Linie auf den Kernbereich Stromversorgung. Eingangs werden die Begriffe Big Data, Controlling und Energiewirtschaft definiert.
Darauf folgend werden zunächst allgemein Auswirkungen des Technologiefortschrittes und der geänderten Rahmenbedingungen für die verschiedenen Wertschöpfungsstufen der Energiewirtschaft betrachtet und bezogen auf die Relevanz von Big Data untersucht.
Ferner wird schrittweise auf Basis der bis dahin geschaffenen Grundlagen die Fragestellung der Arbeit untersucht. Darauf aufbauend wird ein Vorgehensmodell sowie Erfolgsfaktoren und Risiken bei der Implementierung von Big Data-Lösungen beschrieben.
Danach geht es um die Veränderungen des Rollenprofiles des Controllers und seiner Instrumente vor diesem Hintergrund. Schließlich werden die bis dahin aufgearbeiteten Informationen kombiniert um spezifische Aufgaben eines Controllingbereiches in einem energiewirtschaftlichen Unternehmen abzuleiten.
Die Aufmerksamkeit der durch Industrie geprägten Branchen war bezüglich Produktion und Vermarktung lange Zeit nur im geringen Maße auf das Internet gerichtet. Dies ändert sich durch die Entwicklung modernster Sensortechnologien, der Vernetzung von Produktionsmaschinen und Endgeräten, veränderter Speichertechnologien und leistungsfähigeren IT-Infrastrukturen. Man spricht aufgrund der neuen Dimension der Digitalisierung und der umfangreichen Auswirkungen dessen von einer neuen industriellen Revolution – der Industrie 4.0. Gleichzeitig erhöht sich die Elastizität der Nachfrage durch vorausschauende und flexiblere Analyse- und Planungssysteme.
Der Begriff Big Data beschreibt allerdings nicht nur die Vermehrung von Datenmengen durch die beschriebenen Umstände. Auch umfasst er die Herausforderungen, Methoden und Technologien zur Gewinnung und Nutzung entscheidungsrelevanter Erkenntnisse aus unterschiedlichen Datenquellen, die dadurch erschwert werden, dass diese massenhaften Informationen schnell veränderlich und mit herkömmlichen Datenbanktechniken kaum beherrschbar sind.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1. Relevanz
1.2. Ziel und Aufbau der Arbeit
2. Definitionen, Begriffsbestimmungen
2.1. Big Data
2.1.1. Definition, Kernmerkmale und Herkunftskategorien
2.1.2. Relevante Technologiekomponenten
2.1.3. Betriebswirtschaftliche Nutzungspotentiale sowie Herausforderungen
2.2. Controlling: Aufgaben, Funktionen und Kernelemente
2.3. Energiewirtschaft: Definition und Eingrenzung
3. Veränderungen durch Big Data für Unternehmen der Energiewirtschaft
3.1. Einführung in allgemeine Branchentrends
3.2. Relevanz von Big Data für Erzeugung, Netzbetrieb und Handel
3.3. Aktuelle Analyse des Einführungsstandes
4. Bewältigung der Herausforderungen zur Erschließung von Potentialen für das Controlling in energiewirtschaftlichen Unternehmen
4.1. Big Data und Business-Intelligence
4.2. Implementierung von Big Data Lösungen
4.3. Veränderungen der Controllerrolle und -kernprozesse
4.4. Branchenspezifische Aufgaben des Controllings
4.4.1. Unterstützung des Managements bei der Implementierung einer Big Data Roadmap
4.4.2. Anpassung Steuerungsinstrumente bzw. -modell
4.4.3. Unterstützung bei Optimierung der Bereiche Netzbetrieb und Handel
5. Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Bachelorarbeit untersucht, welche Controllinginstrumente, -prozesse und -methoden durch Big Data beeinflusst werden und welche Potentiale sich daraus für Unternehmen der Energiewirtschaft in Deutschland, insbesondere im Bereich der Stromversorgung, ergeben. Dabei wird analysiert, wie Controller diese neuen Möglichkeiten erschließen und dabei auftretende Hürden sowie Risiken bewältigen können.
- Grundlagen von Big Data, Controlling und Energiewirtschaft
- Auswirkungen der Digitalisierung und Vernetzung (Smart Grids, Smart Meter)
- Vorgehensmodelle zur Implementierung von Big Data Lösungen
- Veränderung des Rollenprofils und der Aufgaben des Controllers
- Erschließung von Potentialen im Netzbetrieb und Energiehandel
Auszug aus dem Buch
2.1.1. Definition, Kernmerkmale und Herkunftskategorien
Für den Terminus Big Data gibt es keine einfach zu formulierende sowie allgemein anerkannte Definition. Ursprünglich entwickelte er sich als die auf Basis des technologischen Fortschrittes erzeugten Informationsmengen für die gängigen Arbeitsspeicher zu groß wurden und deren Verarbeitung nach neuen Methoden und Werkzeugen verlangte. Spricht man heute von Big Data geht es neben der Erzeugung und Speicherung von großen Datenmengen auch um die Herausforderung, aus diesen gezielt Wettbewerbsvorteile zu generieren, Daten unterschiedlicher Herkunft und Struktur hierbei zu integrieren und Geschäftsprozesse, -modelle und Organisationen darauf anzupassen. Man kann zur Eingrenzung den Begriff Big Data aus verschiedenen Perspektiven betrachten und kategorisieren. In Anlehnung an Abbildung 1 wird er zunächst häufig anhand der folgenden wesentlichen Charakteristika beschrieben:
Volume: Hiermit werden die anfallenden und zu verarbeitenden Datenmengen beschrieben, die sich mittlerweile bis hin zu Zettabyte (1021) erstrecken. Von 2006 bis 2012 hat sich das Datenvolumen auf 1,8 Zettabyte verzehnfacht und bis 2022 rechnet man mit einem Wachstum von bis zu 100 Zettabyte.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Diese Einleitung führt in die Relevanz von Big Data für Unternehmen ein und skizziert das Ziel sowie den Aufbau der Arbeit.
2. Definitionen, Begriffsbestimmungen: Dieses Kapitel definiert die grundlegenden Konzepte Big Data, Controlling sowie Energiewirtschaft und erläutert die technologischen Komponenten sowie betriebswirtschaftliche Nutzungspotenziale.
3. Veränderungen durch Big Data für Unternehmen der Energiewirtschaft: Es werden branchentypische Trends wie Smart Grids und Smart Meter analysiert und deren Relevanz für Erzeugung, Netzbetrieb und Handel beleuchtet.
4. Bewältigung der Herausforderungen zur Erschließung von Potentialen für das Controlling in energiewirtschaftlichen Unternehmen: Dieser Hauptteil behandelt die operative Implementierung von Big Data, die Rolle des Controllers sowie spezifische Aufgaben in den Bereichen Netzbetrieb und Handel.
5. Fazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen, kritisiert Herausforderungen wie den Datenschutz und gibt einen Ausblick auf die weitere Entwicklung.
Schlüsselwörter
Big Data, Controlling, Energiewirtschaft, Smart Grid, Smart Meter, Digitalisierung, Business Intelligence, Netzbetrieb, Energiehandel, Datenanalyse, Werttreibermodell, Prognose, Management, Prozessoptimierung, Unternehmenssteuerung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert die Auswirkungen von Big Data auf das Controlling in der deutschen Energiewirtschaft mit Fokus auf die Stromversorgung.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zu den zentralen Themen gehören die Definition und technologischen Grundlagen von Big Data, die Transformation der Energiewirtschaft (Smart Grids), die Implementierung von Datenprojekten sowie die Anpassung der Controlling-Rolle.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist die Ableitung von Handlungsfeldern und Controlling-Methoden, um durch Big Data Wettbewerbsvorteile zu generieren und Entscheidungsprozesse in Energieunternehmen zu optimieren.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer Literaturanalyse sowie Erkenntnissen aus einem Experteninterview mit einem Professor der Wirtschaftsinformatik.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil werden der Zusammenhang zwischen Business Intelligence und Big Data, Vorgehensmodelle zur Implementierung, sowie spezifische Aufgaben des Controllings in den Bereichen Netzbetrieb und Handel erörtert.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die wichtigsten Schlagworte sind Big Data, Controlling, Energiewirtschaft, Smart Meter, Digitalisierung und Prozessoptimierung.
Welche Rolle spielt das Smart Meter in dieser Arbeit?
Smart Meter werden als richtungsweisende technologische Voraussetzung für intelligente Netze (Smart Grids) beschrieben, die jedoch mit hohen Investitionen und unklaren Rollenbildern verbunden sind.
Was ist die Kernbotschaft für Controller?
Controller müssen ihre analytischen Kompetenzen erweitern, um komplexe Datenquellen zu verstehen, anstatt Big Data nur als rein technisches Thema an die IT-Abteilung abzugeben.
Gibt es konkrete Praxisbeispiele im Text?
Ja, der Autor thematisiert unter anderem Preisforecast-Tools für den Energiehandel sowie die Optimierung von Wartungsintervallen mittels Sensordaten in Kraftwerken.
- Citar trabajo
- Alexander Scholtz (Autor), 2015, Chancen und Herausforderungen durch Big Data für das Controlling im Bereich der Energiewirtschaft, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/312339
